java树形结构list排序

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kcoufee 2025-01-07 07:45:47

文章标签 java树形结构list排序数据结构子树数据树形结构 文章分类 Java 后端开发

我们在业务中经常要处理树形结构的数据，比如目录树、组织关系、血缘关系等。那么在关系型数据库中如何高效维护并查询树形结构呢?
下面将介绍并对比常见的三种树形结构的存储方案，供大家选择

假设我们需要存储这样的组织架构

java树形结构list排序_数据

路径树存储 Path Block

也称前缀树，即用从根节点到当前节点的路径来表示节点在树中的位置，其表结构示例为：

CREATE TABLE path_block_tree (
  id   SERIAL PRIMARY KEY,
  path         VARCHAR(100000),  -- 树路径
  parent_id    BIGINT UNSIGNED,
  FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES adjacency_block_tree(block_id)
);

java树形结构list排序_子树_02

其中 path 字段就是树路径，从根节点到当节点路径树上每一个节点 ID 都用"/"连接在一起。

查询

如果要查询某个节点向上的根路径或者所有的子节点，可以直接根据 path 字段进行拼配，SQL简单高效。当然为了提高查询效率，path 字段需要加索引。

-- 根路径 向上
SELECT *
FROM path_block_tree AS c
WHERE '2/23/231/' LIKE concat(c.path,'%');

-- 子树 向下
SELECT *
FROM path_block_tree AS c
WHERE c.path LIKE concat('2/23/','%');

树结构变动

插入：根据父节点 path 信息，加入自身节点 ID，插入子节点；
删除：查询删除节点的子树，然后批量删除；
修改：查询修改节点子树，然后根据修改节点更新后的 path，批量替换子节点的 path;

闭包表 Closure Table

闭包表就是用闭包结构来表示树形结构的表，就是表中包含全部节点是的前驱后继关系，在路径表的基础上，还需要添加如下表结构：

CREATE TABLE closureTree (
  ancestor    BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
  descendant  BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
  depth BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
  PRIMARY KEY(ancestor, descendant),
  FOREIGN KEY (ancestor) REFERENCES  path_block_tree(block_id),
  FOREIGN KEY (descendant) REFERENCES path_block_tree(block_id)
);

表中闭包的关联示例:

java树形结构list排序_数据_03

查询

对于闭包表，可以通过表之间的Join来实现树形结构的查询。

-- 查询节点4的子树
SELECT c.*
FROM path_block_tree AS c
  JOIN closureTree AS t ON c.block_id = t.descendant
WHERE t.ancestor = 4;

--  查询节点6的根路径
SELECT c.*
FROM path_block_tree AS c
  JOIN closureTree AS t ON c.block_id = t.ancestor
WHERE t.descendant = 6;

树结构变动

删除节点：先查询子树，然后批量删除
插入节点：比如将节点8 插入到节点5下面，需要批量插入如下数据

INSERT INTO closure_tree_path (ancestor, descendant, depth)
  SELECT ancestor, '{$node_id}', depth+1 FROM closure_tree_path
  WHERE descendant = '{$parent_id}'
  UNION ALL SELECT '{$node_id}', '{$node_id}', 0;

修改节点：操作比较困难，需要先批量删除所有闭包表中相关节点数据，然后重新依次插入；

邻接表 Adjacency Tree

邻接表的表结构如下：

CREATE TABLE adjacency_block_tree (
  block_id     SERIAL PRIMARY KEY, # an alias for BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT UNIQUE
  parent_id    BIGINT UNSIGNED,
  FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES adjacency_block_tree(block_id)
);

邻接表存储数据很简单，但是要查询就比较麻烦，需要在代码里递归查询每一层数据，这样比较耗时, 不过 Mysql 8、PostgreSQL 8.4+ 已经支持了递归查询。

查询子树

-- 子树查询（向下）
WITH RECURSIVE blockTree(block_id, parent_id, depth)
      AS (
          SELECT *, 0 AS depth FROM adjacency_block_tree
          WHERE block_id = ?
        UNION ALL
          SELECT c.*, ct.depth +1 AS depth FROM blockTree ct
          JOIN adjacency_block_tree c ON (ct.block_id = c.parent_id)
      )
SELECT * FROM blockTree order by depth, block_id;

查询树路径

-- 路径查询（向上）
WITH RECURSIVE blockTree(block_id, parent_id, depth)
      AS (
          SELECT *, ? AS depth FROM adjacency_block_tree
          WHERE block_id = ?
        UNION ALL
          SELECT c.*, ct.depth - 1 AS depth FROM blockTree ct
          JOIN adjacency_block_tree c ON (ct.parent_id = c.block_id)
      )
SELECT * FROM blockTree order by depth, block_id;

查询效率

可见其性能在 1W 节点以内的树应用场景是可以满足的。

树结构变动

插入节点：单SQL插入一行数据；
修改节点：单SQL修改一行数据；
删除节点：先查询出该节点子树的全部节点，然后在批量删除；

总结

方案	储存	数据导出	查询父子关系	查询子树	查询根路径	插入	删除	修改	并发	说明
连接表&迭代查询	较少 Easy	Easy	迭代查询	Easy	迭代查询	Easy	Easy	先查询子节点再批量删除	Easy 容易控制	依赖高版本数据库
路径树	path 可能很长	Easy	Easy	Easy	Easy	Easy	Easy	Esay	路径上锁	路径不能过长，深度不能过深
闭包表	较多	Hard	Easy	Easy	Easy	Hard	Easy	Hard	Hard	支持多父节点