今天,我给大家介绍一种面试中经常被问到数据结构树。大家可能也经常会听到二叉树、二叉查找树、AVL平衡二叉树、B树、 等等,那今天我给大家一次性讲清楚。
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,因此是不能直接将Tree存入DBMS,设计合适的Schema及其对应的CRUD算法是实现关系型数据库中存储树形结构的关键。
对于树形菜单,想必大家都不陌生,这种业务数据,由于量小,关系复杂,所以在关系型数据库中,存储的格式一般都如下所是: id,name,pid 01,bigdata,00 002,hadoop,01 003,spark,01 02,search,01 03,lucene,02 04,es,02 有没有人感到困惑,为啥不使用,主外键表,存储这种数据,而非得只使用一张表来存储呢?结果导致查询非常受限,通常只能递归出所有节点,然后对比找到指定数据。 如果使用主外键表存储,通常关系越复杂需要的外键表越多
在Web应用程序开发领域,基于Ajax技术的JavaScript树形组件已经被广泛使用,它用来在Html页面上展现具有层次结构的数据项。目前市场上常见的JavaScript框架及组件库中均包含自己的树形组件,例如jQuery、Ext JS等,还有一些独立的树形组件,例如dhtmlxTree等,这些树形组件完美的解决了层次数据的展示问题。展示离不开数据,树形组件主要利用Ajax技术从服务器端获取数据源,数据源的格式主要包括JSON、XML等,而这些层次数据一般都存储在数据库中。“无限级树形结构”,顾名思义,没有级别的限制,它的数据通常来自数据库中的无限级层次数据,这种数据的存储表通常包括id和parentId这两个字段,以此来表示数据之间的层次关系。现在问题来了,既然树形组件的数据源采用JSON或XML等格式的字符串来组织层次数据,而层次数据又存储在数据库的表中,那么如何建立起树形组件与层次数据之间的关系,换句话说,如何将数据库中的层次数据转换成对应的层次结构的JSON或XML格式的字符串,返回给客户端的JavaScript树形组件?这就是我们要解决的关键技术问题。本文将以目前市场上比较知名的Ext JS框架为例,讲述实现无限级树形结构的方法,该方法同样适用于其它类似的JavaScript树形组件。
作者 | Marc-André Giroux 本文最初发布于 Marc-André Giroux 博客,由 InfoQ 中文站翻译并分享。 这个话题昨天在推特上爆发了,我想应该用更长的篇幅回顾一下作者的一些观点,澄清一些误解,我们一个个过一遍。 【推文 1 】GraphQL 使你的公共 API 等同于一个通用数据库,更糟糕的是——一个通用图形数据库,维护工作量高得惊人;锁定查询功能意味着你只是在运行普通的 API,但不锁定它意味着无限的性能工作。 (https://twitter.com/jmhodges
GraphQL 的类型系统分为标量类型(Scalar Types,标量类型)和其他高级数据类型。
LDAP 是一种通讯协议,支持 TCP/IP 。在这套标准下,有多种的实现方式,比如 OpenLDAP、微软大佬的 AD (Active Directory)。拿 AD 来举例子,LDAP 有点像是数据库一样,但是又不完全是,读起来非常快、写起来慢一点。同时它也有 Server 端和 Client 端,其中 Server 端用来存放资源,Client 端用来操作增删改查等操作,即 AD = LDAP服务器 + LDAP 应用。
(3)使用jOrgChart插件,根据返回的数据将其子节点加入到相应的中。
项目要做组织架构图,要把它做成自上而下的树形结构。 一、说明 (1)通过后台查询数据库,生成树形数组结构,返回到前台。 (2)需要引入的js插件和css文件: ①jquery.jOrgChart.css ②jquery.min.js ③jquery.jOrgChart.js (3)使用jOrgChart插件,根据返回的数据将其子节点加入到相应的中。 首先,我们的数据表应该要有 id(节点),pid(父节点的id),name的字段, 那么我们要把这个数组转为树形数组结构,即将各个
在做到页面需要做到树形菜单,而且还是动态从数据库加载数据的,就是树形菜单的节点由数据库的数据来填充。
数据模型(Data Model)是数据特征的抽象。数据(Data)是描述事物的符号记录,模型(Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件,为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分:数据结构、数据操作和数据完整性约束。
在数据库世界中,有两种主要的解决方案:SQL和NoSQL(或关系数据库和非关系数据库)。他们俩的构建方式、存储的信息类型以及他们使用的存储方法。
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源,希望能给大家带来价值。
前面已经调整了布局,富文本编辑器也能正确显示了,那么接下来就是怎么把数据保存到数据库里了,那么怎么做呢?
索引模块除了是数据库最重要的模块之一,也是面试中最经常被问到的,关于索引模块常见问题如下:
适配器模式(Adapter Pattern)又称包装器模式,将一个类(对象)的接口(方法、属性)转化为用户需要的另一个接口,解决类(对象)之间接口不兼容的问题。
图数据库是一种根据节点和边存储数据的数据库。数据以非常灵活的方式存储,无需遵循预定义的模型。该图形成了两个节点之间的关系,这种关系可以是有向的也可以是无向的。这些数据库旨在处理数据/节点之间的复杂关系。
作者 | Miloslav Voloskov 译者 | 平川 策划 | 万佳 本文为实现可扩展架构提出了几个原则:使用合适的工具。不要把写入优先和读取优先数据库弄混了。什么东西都配置多份。要实现多份配置,就必须让它们保持无状态。不要让后端完成数据库的工作,那样总是更慢。 可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西,是用神秘而特殊的工具完成的,只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。其实,那并没有什么神奇之处——那也不过是用普通编程语言编写的普通代码。 首先,要针对工作选择合适
AbutionGraph:北京图特摩斯科技自研的国内首个准实时多维图形数据库,首个将实时/离线/指标聚合/图挖掘/AI框架等热门技术线深度整合在一起的认知图谱平台,本文仅对实时性的相关优势做分析。
MongoDB 是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的,由c++实现的,介于关系数据库和非关系数据库之间,基于分布式文件系统存储的开源数据库产品。目前最新版本: 4.2
可扩展性被认为是一个很难解决的问题。人们总是把它看成是一种神奇的东西,是用神秘而特殊的工具完成的,只有身价百万的大块头才能使用。这当然不是真的。其实,那并没有什么神奇之处——那也不过是用普通编程语言编写的普通代码。
今天我们来介绍一下工作开发中常见的一些NoSQL数据库及其基本特点。欢迎在评论区留下文章中没有介绍且好用的NOSQL数据库🤞。
关键代码,在el-table添加属性,:tree-props="{children: 'children'}",注意row必须命名为children,官网也进行了说明:
在数据库深度挖掘的第三部分中,我们与JanusGraph PMC成员Florian Hockmann和Jason Plurad进行了交流,以获得关于广泛的Graph世界的一些指导。
数据库存储字段:id 评论id、parent_id 回复评论id、message 消息。其中如果评论不是回复评论,parent_id 为-1。
之前写过一个 IoTDB 数据模型 的介绍 ,但是实际例子举得不多,所以部分用户对于一个实际系统如何建模还比较困惑,今天主要介绍一下建模实例。
要写xml,第一步必须要有一个文档声明(写了文档声明之后,表示写xml文件的内容)
常用的树形显示插件有: JsTree, zTree, Layui Tree, Bootstrap Tree View 等。
高级软件工程师 下面的面试题不分语言,适用于所有编程语言,更多偏向设计。 设计一个分类功能 该功用于行政区域划分,商品分类,等等 例如中国->广东-深圳 ..... 要求: 无限极分类,层次深度不限 快速检索,不能使用递归 只能使用一个数据库表实现 可以生成树形目录 ---- 商品以及属性功能的设计 一个商品有很多属性,例如尺寸,颜色这些属性有固定的值,而另一些属性如重量,体积是需要填写具体数值的,并且还有对应的单位。 要求: 商品分类(上一个问题中已经实现) 商品属性,有多个属性,且数目不确定,所以需要设
我目前是一名云计算工程师,不是计算机科班出身,学习过基础的计算机导论、程序设计基础、C 程序开发以及 C++ 程序设计开发。
图表是由边连接的一组顶点。在数据库领域,图形是一组项目,每个项目与数据集中的另一个项目具有任何类型的关系。
chart 是指一个完整的图表,如折线图,饼图等“基本”图表类型或由基本图表组合而成的“混搭”图表,可能包括坐标轴、图例等
B树的插入、删除操作需要保证B树的平衡性,即每个节点的关键字数目都不能超过上限和下限,这一点需要在插入、删除操作中进行调整。 B树的搜索操作与二叉搜索树类似,但B树的搜索效率更高,因为B树的每个节点存储的关键字数量更多,可以减少搜索次数。 总之,B树是一种高效的数据结构,可以在大规模数据处理中发挥重要作用。
2、如果有children属性,将children传到flat函数重复执行,并将执行的结构返回数组,加入到新数组中。然后删除当前对象的childrens属性
就是使用了Map来存储不同的id,对应的所在的内存地址,根据对应pid的值,找到你要加入到对象对应的位置。
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最早的数据库是在单台支持多任务的物理机器上运行的,这种集中式的数据库系统仍然在被广泛使用,如今在集中式数据库系统上运行的企业级应用可能拥有成千上万的用户,数据库的规模从兆字节到数百G字节不等。
一、需求: 我们在开发中经常遇到一种数据库表的设计:一个表中包含父子信息数据,也就是常说的树形数据. ---> 最常见的例子就是省市区一体表,就是通过id、pid、level来进行控制,从而一张表来存储数据.我们进行拿数据的时候,不用再连表拿取,直接通过(start with connect by prior)直接便利就会得到数据. 二、准备省市区表: CREATE TABLE REGION ( "ID" NUMBER NOT NULL, "name" VARCHAR2(200 BYTE),
我是 FactGem 的首席技术官 Clark Richey。FactGem 是一家小公司。 在这里我想说一说我们是怎么开始接触数据库技术的,然后我们做出了哪些改变,我们还需要做出哪些决定,哪些东西影响了我们的决策流程。我还会介绍我们调查研究过的各种数据库和技术,以及我们在使用 Neo4j 过程中发现的一些最佳做法和最差做法。 2014 年夏天之后,很多事情都发生了变化,我也会对我们在这段时期测试的各种数据库做出一个仔细的评估。 选择数据库 关系数据库 最初,我们的创始人准备把数千份不同的文件放在一起,用
键值数据库( Key-Value Database)会使用一个哈希表,这个表中有一个特定的key和一个指针指向特定的value。key可以用来定位value,即存储和检索具体的Value。
这篇文章是关于GraphTech生态系统系列文章的一部分「图型计算架构」GraphTech生态系统2019-第1部分:图形数据库。这是第二部分。它涵盖了图形分析领域。第一部分是关于图形数据库,第三部分将列出现有的图形可视化工具。
回想我们刚开始编程的时候,我们为了实现一个函数,于是根据这个函数开始设计它的输入输出,输入在写代码时我们一个一个敲入了函数接口中形成一堆参数,输出则放在函数的返回值中。
导读:本文来自RedisGraph团队,RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性,以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。
1.枚举enumeration 数据类型的本质是常量数据类型值的数组Array集合。
导读:这篇文章来自RedisGraph团队,RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。翻译由云测评君公众号完成。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性、以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。
高级软件工程师(面试题) 出题者:netkiller 出处:http://www.netkiller.cn/ 高级软件工程师 下面的面试题不分语言,适用于所有编程语言,更多偏向设计。 设计一个分类功能 该功用于行政区域划分,商品分类,等等 例如中国->广东-深圳 ..... 要求: 无限极分类,层次深度不限 快速检索,不能使用递归 只能使用一个数据库表实现 可以生成树形目录 商品以及属性功能的设计 一个商品有很多属性,例如尺寸,颜色这些属性有固定的值,而另一些属性如重量,体积是需要填写具体数值的,并且还有
导读:本文来自RedisGraph团队,RedisGraph是一个Redis内嵌高性能内存图数据库。本文介绍了RedisGraph v1.0正式版本的一些实现特性,以及使用基准测试工具TigerGraph对RedisGraph进行测试的过程和结果。 全文约2800字,阅读需20分钟。 原文地址:https://redislabs.com/blog/new-redisgraph-1-0-achieves-600x-faster-performance-graph-databases/ ---- 今天我们很高
从事10年JAVA研发工作,架构经验丰富,目前担任京东物流逆向创新业务团队leader,负责京东国际化逆向物流相关研发工作。
NoSQL = Not only SQL (不仅是SQL),即泛指非关系型数据库。随着Web2.0时代诞生!NoSQL在当今大数据的环境下发展十分迅速! NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
既然图数据库应用这么广泛,越来越多的企业和开发者开始使用它,那它究竟什么过人之处呢,下面我们来揭开它的神秘面纱。
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