树状结构数据处理全解析
1. 树状结构数据概述
树状结构(层次结构)数据在我们的生活中无处不在。比如后院或公园中的真实树木,有树干和树枝;篮球锦标赛的赛程表也是一种基于时间的树状结构,最终只有一支队伍成为冠军(根节点)。在工作中,公司的管理结构本质上也是树状结构,老板或所有者位于顶层,中间有若干管理层级,最底层是普通员工。
数据库管理系统也围绕着层次数据构建。IBM的信息管理系统(IMS)于20世纪60年代末推出,针对层次数据和事务处理速度进行了优化,但在不额外编码的情况下,难以以多种方式访问数据。XML是一种较新的表示树状结构数据的方式,提供了标准化的数据交换,但按其他顺序遍历XML文档具有挑战性。20世纪70年代末,Oracle及其关系数据库架构开始解决层次模型的灵活性问题,并通过内置功能支持对一个或多个表进行层次遍历。
树状结构中的节点通常有以下几种角色:
- 根节点(Root) :层次结构中最高的行。
- 子节点(Child) :除根节点外的任何行。
- 父节点(Parent) :有子行的任何行。
- 叶节点(Leaf) :没有子行的行。
在层次查询中,关键的子句有 CONNECT BY
和 START WITH
。 CONNECT BY
子句指定如何将行与其前导和后续行链接起来,该子句可能还包含其他过滤条件。 START WITH
子句用于指定