redis存储树结构数据

树形数据存储策略
最新推荐文章于 2025-07-11 19:33:08 发布
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本文探讨了树形结构数据的多种存储方式，包括parentId方法、竖线分割、redis存储及同步风险、使用关联表优化查询速度，以及左右值二叉树实现的高效下级节点查询。每种方法都有其适用场景和潜在问题。

树形结构数据的存储：

1. parent Id

2. 竖线分割

3. redis存储树形结构，存在同步风险导致数据不一致

4. 以空间换时间，增加一张关联表

5. 左右值的二叉树实现，可快速查询指定节点的下级节点

redis存储树结构的数据
u013905123的专栏
08-02 1125
优点简化设计：只需一个 Redis key 存储每个节点的详细数据，不需要额外的结构来保存子节点。直接存取：可以直接读取和写入节点数据，减少了数据结构的复杂性。缺点一致性维护：在节点增删改操作时，需要确保父子节点数据的一致性，特别是在并发环境下。性能考量：如果节点数目非常多，可能需要优化数据操作和存取性能。通过这样的设计，你可以有效地利用 Redis 来存储和操作树结构数据，同时保持数据的简洁性和高效性。
玩转Redis-Lua脚本入门到实战-树形结构存储及查询
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12-13 3256
《玩转Redis》系列文章 by zxiaofan 系列第【16】篇，Lua脚本入门到实战、调试Lua脚本、树形结构的存储方案、“邻接表”、“路径枚举”、查找部门的所有上级部门。
聊聊树状结构如何在数据库中存储
12-14
昨天有人在QQ小组问起，无限分层的树状结构，数据量比较大，在一万条以上，如何设计数据库的结构。其实这是个老生常谈的问题，一般的做法是有一个 pid字段，为了提高效率，还会有个FullPath字段。(一些人还设置一个层级字段，但我不知道这个字段有何作用)，FullPath字段可以用 id-id-id….这种方式拼字符串存储，这样可以方便地用 like 语句进行查询某个节点及其子节点。 　　曾经看到过另外一种存储方式，利用了一般树结构可以转换二叉树的这一做法，用二叉树进行存储，在数据量大的情况下，存储读效率比上述的常见方案更优些，所以特写此文简单介绍一番。 　　下图说明了这种方案 　
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