id=5718 作者： luyj 介绍： 无限极树形结构。支持搜索、面包屑导航、单项选择、多项选择。...data() { return { tree: dataList, max: 5, } }, } 功能说明 树形结构展示...能够自定义搜索框的样式,能够直接搜索树形图、子文件的内容。 包含面包屑导航。 可以仅仅展示或选择树形的项内容。 可以显示选择改变，或确认选择的方法。 只需传checkList字段就可以回显默认选中。
上面的设计方案必须预先设定类别树的最大层数以及最大子节点数，不是无限分级，在某些场合并不能采用，那么还有更完美的解决方案吗？...通过 google的搜索，我又探索到一种全新的无递归查询，无限分级的编码方案——左右值。...原文的程序代码是用php写的，但是通过仔细阅读其数据库表设计说明及相关的sql语句，我彻底弄懂了这种巧妙的设计思路，并在这种设计中新增了删除节点，同层平移的需求（原文只提供了列表及插入子节点的sql语句...最后，我对上面这种左右值编码实现无限分级类别树的方案做一个总结： 优点：在消除递归的前提下实现了无限分级，而且查询条件是基于整形数字比较的，效率很高。
后端在后端返回数据之前把数据搞成已经有层次结构的数据，方案二也分为两种解决方法 方法一：次性将数据查询出来，在java程序中进行树状结构的构建 方法二： 第一次将最高层次的数据查询出来，然后多次循环查询数据库将子数据查询出来...由于博主的前端水平有限，目前只能用后端的实现方式，再加上每次查询数据库的开销比较大，所以本文使用方案二的方法一进行验证 实现步骤 以菜单的结构树为例 准备mysql数据库的基础数据 java的实体类
无限级分类查询有很多方式。本文记录的方式是先将所有数据查出来，再使用递归对数据进行排序，并附加层级字段（level）。此方式仅仅对无限级的数据进行排序，并没有将子级内容放入父级。 1....在 TP6.0 中使用的 对无限级分类进行排序，并附加层级字段 ---- <?...CategoryModel::field('id,pid,name') ->order('sort desc') ->select(); $data = $this->_sort($data);//对无限级分类重新排序...dump($data); } /** * 无限级分类递归排序 */ private function _sort($data, $pid = 0, $level = 0) { static $arr...其他写法 ---- /** * 无限级分类排序 */ private function getTree($array, $pid = 0, $level = 0) { // 声明静态数组,避免递归调用时
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...而图形数据库的出现，则是解决这个问题的神器，图形数据库就是为了存储超级复杂的依赖关系和提供高效的查询性能而应劫而生的，比如社交网络，知识图谱，地图最优路径等等。...当然树形菜单的数据，也可以存储在neo4j里面，从而提供强大的查询分析功能，neo4j的小数据下的例子与xmind的思维导图非常类似，都有着一图胜万语强大表现能力。...图形数据库里面描述数据，是通过节点和关系来描述的，关系必须有开始节点和结束节点 ，节点和关系都可以有属性。...下面说下将树形菜单，存储到neo4j的思路： （1）递归的每行数据是一个节点，首先插入所有的节点 （2）找到每个节点的父节点做为start节点，本身作为end节点，建立起关系 上面的两个步骤既可以分开执行
“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。...本文以基于Ext JS的应用系统为例，讲述如何将数据库中的无限级层次数据一次性在界面中生成全部树节点（例如在界面中以树形方式一次性展示出银行所有分支机构的信息），同时对每一个层次的节点按照某一属性和规则排序...解决一次性构造无限级树形结构的问题，可以拓展出更多的应用场景，例如树形结构表格TreeGrid，一次性生成树形表格，对树形表格进行完整分页，对表格列进行全排序；或者可以利用本文的思路扩展出其他的更复杂的应用场景...在数据结构这门课中，我们都学过树，无限级树形结构就可以抽象成一种多叉树结构，即每个节点下包含多个子节点的树形结构，首先就需要把数据库中的层次数据转换成多叉树结构的对象树，也就是构造出一棵多叉树。...3、 实现节点的删除功能 4、 在节点类中增加一个父节点的引用，就可以计算出某一节点所处的级别 5、 在不支持层次查询的数据库应用系统中使用该算法实现相同的效果 四、思考与总结 这篇文章的重点是如何构造有序的无限级的树形结构
树形结构的数据库表Schema设计 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。...为了避免对于树形结构查询时的“递归”过程，基于Tree的前序遍历设计一种全新的无递归查询、无限分组的左右值编码方案，来保存该树的数据。...1) where Rgt > @rgt COMMIT TRANSACTION SET XACT_ABORT OFF end GO 五、总结 我们可以对这种通过左右值编码实现无限分组的树形结构...Schema设计方案做一个总结： （1）优点：在消除了递归操作的前提下实现了无限分组，而且查询条件是基于整形数字的比较，效率很高。
实现一个无限级联树形表格，什么叫做无限级联树形表格呢？就是下图所展示的内容，有一个祖元素，然后下面可能有很多子孙元素，你可以实现添加、编辑、删除这样几个功能。
在实际的开发项目中，很多时候我们需要定时的做一些事情，举例：①路上的路灯，每天晚上6:00准时打开，每天早上6:00准时关闭；②定时闹钟，起床上班。这些行为其实...
图片想要在 Vue 中实现一个这样的无限级树形选择器其实并不难，关键点在于利用 递归组件 和 高阶事件监听，下面我们就一步步来实现它。...最后使用 v-show 控制一下展开闭合的效果，基本的交互就实现出来了：图片图片定义参数树形结构数据一般都是如下的 嵌套结构，再复杂也只不过是字段变多了而已，这几个 特征字段 是肯定存在的：key、label
然后5月开始学习影刀RPA，python又多了一些应用场景，可以在影刀上使用python无限扩展它的能力。有点类似于操作Excel和使用VBA的感觉。
本文是不同业务场景下，体系化的介绍“数据库水平切分”技术，和大家分享。...一、总起 内容： 单库体系架构 数据库分组架构 数据库分片架构 数据库垂直切分 二、实践一 场景：单key业务，如何做到数据库无限容量 内容： 用户中心业务分析 用户中心水平切分方案 “前台与后台分离...”架构设计思想 uid分库，name上的查询四种方案 三、实践二 场景：1对多业务，如何做到数据库无限容量 内容： 帖子中心业务分析 “索引外置”架构设计思想 基因法，uid分库还是tid分库不再纠结...四、实践三 场景：多对多业务，如何做到数据库无限容量 内容： 好友中心业务分析 数据冗余的三种方案 “最终一致性”架构设计思想 保证数据一致性的四种方案 五、实践四 场景：多key业务，如何做到数据库无限容量...主要分享分布式架构、高可扩展、高性能、高并发、性能优化、Spring boot、Redis、ActiveMQ、Nginx、Mycat、Netty、Jvm大型分布式项目实战学习架构师视频。
这意味着数据层沿着X轴扩展，N个数据库中的每一个将有与其他N-1个系统完全相同的数据 X轴分割方法比较简单,也就是我们常使用的主从模式，常用的一主多从，少用的多主多 而且数据库内置自备复制能力，实施也比较简单...负责管理平台基础设施团队不需要担心大量独特配置的数据模式或存储系统 但X轴扩展也不是毫无节制，X轴扩展从数据一致角度看，是数据库“最终一致性”，意味着经过短暂间隔后，复制技术可以确保数据库的状态完全被复制到所有其他的数据库...而且X轴扩展技术无法解决固有的数据规模增加所带来的扩展限制问题 比如当数据量增加时，数据库响应时间增加；虽然索引有助于显著减少响应时间增加，但表规模如果增加10倍，仍然会导致响应时间增加 X轴复制也有数据复制所带来的成本...比如现在流行的微服务架构，各个系统对应个独立的数据库，这就是相应的Y轴扩展 Z轴 Z轴代表基于在交易时查找的或者确定的属性分割工作。...解决方案是沿Z轴方向，通过分割用户和创建多个不同的用户数据库扩展 应该在什么时候采用X轴分割，什么时候考虑Y轴和Z轴分割？
消息寻址到实体 为了实现可扩展性，我们需要明确定义消息是如何寻址到特定实体的。这意味着我们不能将实体的唯一键的存在抽象化，而是需要在业务逻辑中考虑这些唯一键，以确保消息能够准确地定位到目标实体。...与此同时，以上设计原则与构建Amazon S3时采用的设计原则相比较： 去中心化：采用完全去中心化的技术，消除系统的扩展瓶颈和单点故障，提高系统的可伸缩性。
但是什么技术让spring拥有如此强大的扩展能力， 答案是：BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor 。...bean，添加bean后置处理器 prepareBeanFactory(beanFactory); try { // 允许在子类中对beanFactory进行扩展处理
为应对市面上的数据库种类繁多的问题，HHDBCS设置了扩展数据库功能。在登陆界面点击“工具”，选择“扩展数据库类型”；注：HHDBCS支持已kingbase，本文仅用来举例。...填入名称、所需数据库的信息，上传驱动； 然后点击保存。即可在登陆界面的数据库类型中，找到该数据库。 点击登陆可使用基本功能。
一、简介 树形控件在多列列表、多级菜单中使用比较常见，比如：国家-省份-城市 多级选择、学校-专业-班级 多级选择等等。...然而IOS自带控件中并不存在树形控件，我们要在IOS开发中使用树形控件，通常需要自己扩展UITableView列表控件。 现在在这里开源一个自己写的高扩展性，高复用性的IOS树形结构控件。...支持无限极树形结构。 使用的是非递归方式。 代码简单易懂，扩展方便。...三、实现原理 树形结构的列表用的其实就是UITableView控件，但是如何能够让UItableView能够动态的增加和删除指定的行数的cell是实现树形结构的关键所在。...同时，你也可以扩展该数据模型，运动到更加复杂的业务处理中。
我们在展示一个机构树的时候，经常会遇到这种一个问题，查询数据的时候，是从下往上查的，但展示数据的时候，又要从下往上展示。
DevOps 简史：从数据库到无限未来 直至 20 世纪 90 年代，数据库的演变主要受到企业不断变化的需求驱动。...数据库就是这样一项技术。在第一个数据库实施之后的几十年里，许多人都已经出生了，虽然我们知道这项技术很古老，但我们对于达到今天的地步所经历的过程一无所知。...从架构上看，它是一项杰作，至今仍有使用 IDS 类型数据库。对于某些应用程序来说，它的性能是导航式数据库所无法匹敌的。...IBM 将其称为分层数据库，但 IDS 和 IMS 都是最早的导航式数据库的例子。 在 20 世纪 70 年代，数据库变得关联起来。...我们需要另一个飞跃，另一个在人们根本使用和思考计算机的方式上的转变，才能再次看到数据库的演变。要了解更多信息，请继续关注本系列的第二部分。
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