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ljbha007 Sep 21, 2015
你那种也可以 但是查询会很不方便 有几层人脉关系就要查询几次
如果楼主的业务逻辑是树状关系 可以这样解决： http://falsinsoft.blogspot.com/2013/01/tree-in-sql-database-nested-set-model.html 如果楼主的关系网络是图状关系 那么最好使用专业的图数据库 graph database 比如说一个： http://neo4j.com http://thinkaurelius.github.io/titan/ 这个 neo4j 我粗略看了一下 跟 sql 很类似 应该可以做到比较容易的迁移 |
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dong3580 Sep 21, 2015 via Android
多少层无关紧要，都是父子而已，所谓的关系型数据库就是这个道理！
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lavadore Sep 21, 2015
只记录上级就可以了，多少层看你查询的时候怎么查了
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ohmyga OP @lavadore 用户数量大概 10W, 只查用户的 特别级别的人脉,不会一起查询用户的所有级别人脉.如果查询用户一级人脉还好,如果要查询用户的所有的 2 级 或 3 级人脉.只记录上一级是不是渣了些.
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quericy Sep 21, 2015
羡慕 LZ,我们产品搞的是 5 级人脉....还要查所有上级和下级
 直接是个 N 叉树的林了 |
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ljbha007 Sep 21, 2015
@ohmyga
如果知识树状关系用我发的那种办法查询子树效率很高 也很容易理解 大概是这个样子 SELECT * FROM users WHERE users.left > myleft and users.right < myright; |
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mulog Sep 21, 2015
Neo4j
我只是随便说说^^ |
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500miles Sep 21, 2015
那种 left right 的预先排序方式 , 明显不太适合业务场景, 不停的有人注册, 真要命...
parent_id 的方式, 查询时候太费劲, 你后面可能大量统计 所以 楼主提出的详细记录就挺好的啊.... 另外 path 的方式 我觉得也非常合适. 简洁明快, 也容易搞缓存. |
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liangqing Sep 21, 2015
最大多少级？如果这个级数不大的话，比如 10 ，放 10 个 Key 就行了阿。。简单粗暴。
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wintersun Sep 21, 2015
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Yanel Sep 21, 2015
这样只记录了上级的数据库查询，一个拥有几千下级的用户查询就会非常费劲啦
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liangqing Sep 21, 2015
@wintersun 我们用过 Neo4j ， 13 万数据，存储公司的员工关系，查询速度惨不忍睹， 1 个页面 50 几秒才出来。就是遍历一边也不要这么久阿。后来改用 Elasticsearch 了，秒出。
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run2 Sep 21, 2015
@wintersun 效率这么低啊？
他们自己的服务器例子 http://console.neo4j.org/ Query took 295 ms and returned 4 rows. Query took 993 ms and returned 4 rows. 后来页面里再 run 倒是降到 2ms 之类的（缓存了？） |
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BobLuo Sep 21, 2015
可以考虑用图形数据库来做存储
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raincious Sep 21, 2015
可能我没理解这个问题。但是这样的静态数据不能用缓存来减少查询么？
比如建立一张表，`user_relation_registerinvitations`，结构就像： (Primary Key ), userID int, inviters char 然后`inviters`里存这个用户的上一级邀请者数组，比如用户 D 的邀请者们是：用户 A,用户 B,用户 C 当有用户 E 通过这个用户 D 的邀请注册的时候，就将这个用户 D 的`inviters`数组读出来放到一个变量里， Shift 出最前的那个用户 A ， Push 进用户 D 。然后用变量里的那个新的`inviters`数组为用户 E 建立`人脉表`的数据项，表示他们分别是用户 E 的第 X 级人脉（记得倒过来）。 最后，为用户 E 在`user_relation_registerinvitations`里新建一个项，数据是 `userID` = 用户 E 的 ID `inviters` = 用户 B,用户 C,用户 D （新的`inviters`数组） 这样当这个用户也要请其他用户注册的时候，就可以延续了。 |
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