在PostgreSQL中使用ltree處理層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的方法
更新時間：2021年03月30日 11:37:29 作者：PostgreSQLChina
這篇文章主要介紹了在PostgreSQL中使用ltree處理層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),本文給大家介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下
在本文中，我們將學(xué)習(xí)如何使用PostgreSQL的ltree模塊，該模塊允許以分層的樹狀結(jié)構(gòu)存儲數(shù)據(jù)。
什么是ltree？
Ltree是PostgreSQL模塊。它實現(xiàn)了一種數(shù)據(jù)類型ltree，用于表示存儲在分層樹狀結(jié)構(gòu)中的數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。提供了用于搜索標(biāo)簽樹的廣泛工具。
為什么選擇ltree？
- ltree實現(xiàn)了一個物化路徑，對于INSERT / UPDATE / DELETE來說非?？欤鴮τ赟ELECT操作則較快
- 通常，它比使用經(jīng)常需要重新計算分支的遞歸CTE或遞歸函數(shù)要快
- 如內(nèi)置的查詢語法和專門用于查詢和導(dǎo)航樹的運算符
- 索引?。?！
初始數(shù)據(jù)
首先，您應(yīng)該在數(shù)據(jù)庫中啟用擴展。您可以通過以下命令執(zhí)行此操作：
CREATE EXTENSION ltree;
讓我們創(chuàng)建表并向其中添加一些數(shù)據(jù)：
CREATE TABLE comments (user_id integer, description text, path ltree); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 1, md5(random()::text), '0001'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 2, md5(random()::text), '0001.0001.0001'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 2, md5(random()::text), '0001.0001.0001.0001'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 1, md5(random()::text), '0001.0001.0001.0002'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 5, md5(random()::text), '0001.0001.0001.0003'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 6, md5(random()::text), '0001.0002'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 6, md5(random()::text), '0001.0002.0001'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 6, md5(random()::text), '0001.0003'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 8, md5(random()::text), '0001.0003.0001'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 9, md5(random()::text), '0001.0003.0002'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 11, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0001'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 2, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 5, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0003'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 7, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0001'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 20, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0002'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 31, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0003'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 22, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0004'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 34, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0005'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 22, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0006');
另外，我們應(yīng)該添加一些索引：
CREATE INDEX path_gist_comments_idx ON comments USING GIST(path); CREATE INDEX path_comments_idx ON comments USING btree(path);
正如您看到的那樣，我建立comments表時帶有path字段，該字段包含該表的tree全部路徑。如您所見，對于樹分隔符，我使用4個數(shù)字和點。
讓我們在commenets表中找到path以‘0001.0003'的記錄：
$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path <@ '0001.0003'; user_id | path ---------+-------------------------- 6 | 0001.0003 8 | 0001.0003.0001 9 | 0001.0003.0002 11 | 0001.0003.0002.0001 2 | 0001.0003.0002.0002 5 | 0001.0003.0002.0003 7 | 0001.0003.0002.0002.0001 20 | 0001.0003.0002.0002.0002 31 | 0001.0003.0002.0002.0003 22 | 0001.0003.0002.0002.0004 34 | 0001.0003.0002.0002.0005 22 | 0001.0003.0002.0002.0006 (12 rows)
讓我們通過EXPLAIN命令檢查這個SQL：
$ EXPLAIN ANALYZE SELECT user_id, path FROM comments WHERE path <@ '0001.0003';
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------
Seq Scan on comments (cost=0.00..1.24 rows=2 width=38) (actual time=0.013..0.017 rows=12 loops=1)
Filter: (path <@ '0001.0003'::ltree)
Rows Removed by Filter: 7
Total runtime: 0.038 ms
(4 rows)
讓我們禁用seq scan進行測試：
$ SET enable_seqscan=false;
SET
$ EXPLAIN ANALYZE SELECT user_id, path FROM comments WHERE path <@ '0001.0003';
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using path_gist_comments_idx on comments (cost=0.00..8.29 rows=2 width=38) (actual time=0.023..0.034 rows=12 loops=1)
Index Cond: (path <@ '0001.0003'::ltree)
Total runtime: 0.076 ms
(3 rows)
現(xiàn)在SQL慢了，但是能看到SQL是怎么使用index的。
第一個SQL語句使用了sequence scan，因為在表中沒有太多的數(shù)據(jù)。
我們可以將select “path <@ ‘0001.0003'” 換種實現(xiàn)方法：
$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*'; user_id | path ---------+-------------------------- 6 | 0001.0003 8 | 0001.0003.0001 9 | 0001.0003.0002 11 | 0001.0003.0002.0001 2 | 0001.0003.0002.0002 5 | 0001.0003.0002.0003 7 | 0001.0003.0002.0002.0001 20 | 0001.0003.0002.0002.0002 31 | 0001.0003.0002.0002.0003 22 | 0001.0003.0002.0002.0004 34 | 0001.0003.0002.0002.0005 22 | 0001.0003.0002.0002.0006 (12 rows)
你不應(yīng)該忘記數(shù)據(jù)的順序，如下的例子：
$ INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 9, md5(random()::text), '0001.0003.0001.0001'); $ INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 9, md5(random()::text), '0001.0003.0001.0002'); $ INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 9, md5(random()::text), '0001.0003.0001.0003'); $ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*'; user_id | path ---------+-------------------------- 6 | 0001.0003 8 | 0001.0003.0001 9 | 0001.0003.0002 11 | 0001.0003.0002.0001 2 | 0001.0003.0002.0002 5 | 0001.0003.0002.0003 7 | 0001.0003.0002.0002.0001 20 | 0001.0003.0002.0002.0002 31 | 0001.0003.0002.0002.0003 22 | 0001.0003.0002.0002.0004 34 | 0001.0003.0002.0002.0005 22 | 0001.0003.0002.0002.0006 9 | 0001.0003.0001.0001 9 | 0001.0003.0001.0002 9 | 0001.0003.0001.0003 (15 rows)
現(xiàn)在進行排序：
$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*' ORDER by path; user_id | path ---------+-------------------------- 6 | 0001.0003 8 | 0001.0003.0001 9 | 0001.0003.0001.0001 9 | 0001.0003.0001.0002 9 | 0001.0003.0001.0003 9 | 0001.0003.0002 11 | 0001.0003.0002.0001 2 | 0001.0003.0002.0002 7 | 0001.0003.0002.0002.0001 20 | 0001.0003.0002.0002.0002 31 | 0001.0003.0002.0002.0003 22 | 0001.0003.0002.0002.0004 34 | 0001.0003.0002.0002.0005 22 | 0001.0003.0002.0002.0006 5 | 0001.0003.0002.0003 (15 rows)
可以在lquery的非星號標(biāo)簽的末尾添加幾個修飾符，以使其比完全匹配更匹配：
“ @”-不區(qū)分大小寫匹配，例如a @匹配A
“ *”-匹配任何帶有該前綴的標(biāo)簽，例如foo *匹配foobar
“％”-匹配以下劃線開頭的單詞
$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.*{1,2}.0001|0002.*' ORDER by path;
user_id | path
---------+--------------------------
2 | 0001.0001.0001
2 | 0001.0001.0001.0001
1 | 0001.0001.0001.0002
5 | 0001.0001.0001.0003
6 | 0001.0002.0001
8 | 0001.0003.0001
9 | 0001.0003.0001.0001
9 | 0001.0003.0001.0002
9 | 0001.0003.0001.0003
9 | 0001.0003.0002
11 | 0001.0003.0002.0001
2 | 0001.0003.0002.0002
7 | 0001.0003.0002.0002.0001
20 | 0001.0003.0002.0002.0002
31 | 0001.0003.0002.0002.0003
22 | 0001.0003.0002.0002.0004
34 | 0001.0003.0002.0002.0005
22 | 0001.0003.0002.0002.0006
5 | 0001.0003.0002.0003
(19 rows)
我們來為parent ‘0001.0003'找到所有直接的childrens，見下：
$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*{1}' ORDER by path;
user_id | path
---------+----------------
8 | 0001.0003.0001
9 | 0001.0003.0002
(2 rows)
為parent ‘0001.0003'找到所有的childrens，見下：
$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*' ORDER by path; user_id | path ---------+-------------------------- 6 | 0001.0003 8 | 0001.0003.0001 9 | 0001.0003.0001.0001 9 | 0001.0003.0001.0002 9 | 0001.0003.0001.0003 9 | 0001.0003.0002 11 | 0001.0003.0002.0001 2 | 0001.0003.0002.0002 7 | 0001.0003.0002.0002.0001 20 | 0001.0003.0002.0002.0002 31 | 0001.0003.0002.0002.0003 22 | 0001.0003.0002.0002.0004 34 | 0001.0003.0002.0002.0005 22 | 0001.0003.0002.0002.0006 5 | 0001.0003.0002.0003 (15 rows)
為children ‘0001.0003.0002.0002.0005'找到parent:
$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path = subpath('0001.0003.0002.0002.0005', 0, -1) ORDER by path;
user_id | path
---------+---------------------
2 | 0001.0003.0002.0002
(1 row)
如果你的路徑不是唯一的，你會得到多條記錄。
概述
可以看出，使用ltree的物化路徑非常簡單。在本文中，我沒有列出ltree的所有可能用法。它不被視為全文搜索問題ltxtquery。但是您可以在PostgreSQL官方文檔(http://www.postgresql.org/docs/current/static/ltree.html)中找到它。
了解更多PostgreSQL熱點資訊、新聞動態(tài)、精彩活動，請訪問中國PostgreSQL官方網(wǎng)站：www.postgresqlchina.com
解決更多PostgreSQL相關(guān)知識、技術(shù)、工作問題，請訪問中國PostgreSQL官方問答社區(qū)：www.pgfans.cn
下載更多PostgreSQL相關(guān)資料、工具、插件問題，請訪問中國PostgreSQL官方下載網(wǎng)站：www.postgreshub.cn
到此這篇關(guān)于在PostgreSQL中使用ltree處理層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PostgreSQL層次結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
PostgreSQL數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)快速入門
這篇文章主要介紹了PostgreSQL數(shù)據(jù)庫快速入門,PostgreSQL是一個功能強大的開源對象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，他使用和擴展了SQL語言，并結(jié)合了許多安全存儲和擴展最復(fù)雜數(shù)據(jù)工作負(fù)載的功能,需要的朋友可以參考下2023-07-07
關(guān)于PostgreSql數(shù)據(jù)庫與mysql數(shù)據(jù)庫的不同點以及注意事項
PostgreSQL和MySQL是兩種流行的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS),它們都可以用來存儲和管理數(shù)據(jù),但是它們在某些方面有所不同,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于PostgreSql數(shù)據(jù)庫與mysql數(shù)據(jù)庫的不同點以及注意事項的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2023-05-05
關(guān)于PostgreSQL JSONB的匹配和交集問題
這篇文章主要介紹了PostgreSQL JSONB的匹配和交集問題，本文給大家介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下2021-09-09
這篇文章主要介紹了postgresql多選功能實現(xiàn)代碼,本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧2024-03-03
這篇文章主要介紹了Postgresql 截取字符串的案例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2021-02-02
PostgreSQL數(shù)據(jù)庫命令行執(zhí)行SQL腳本的三種方式
生成環(huán)境中,出于安全性等原因,往往不提供數(shù)據(jù)庫連接工具,所以對數(shù)據(jù)庫的更新和升級就得通過命令行來實現(xiàn),本文總結(jié)了三種命令行執(zhí)行sql腳本的方式,需要的朋友可以參考下2024-02-02
使用PostgreSQL創(chuàng)建高級搜索引擎的代碼示例
本文我們將探索PostgreSQL中的全文搜索功能，并研究我們能夠復(fù)制多少典型搜索引擎功能，文中有詳細(xì)的代碼示例供大家參考,需要的朋友可以參考下2023-07-07
PostgreSQL支持通過表繼承進行分區(qū),下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于PostgreSQL12.5中分區(qū)表的一些操作的相關(guān)資料,文中通過實例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2022-08-08
這篇文章主要介紹了Postgresql鎖機制詳解(表鎖和行鎖)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-12-12
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于postgresql設(shè)置id自增的基本方法,自增字段主要用于實現(xiàn)自增主鍵或生成唯一版本號,文中通過代碼以及圖文介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2024-01-01