如何在PostgreSQL中利用ltree处理层次结构数据

本篇文章给大家分享的是有关如何在PostgreSQL中利用ltree处理层次结构数据，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

什么是ltree？

Ltree是PostgreSQL模块。它实现了一种数据类型ltree，用于表示存储在分层树状结构中的数据的标签。提供了用于搜索标签树的广泛工具。

为什么选择ltree？

• ltree实现了一个物化路径，对于INSERT / UPDATE / DELETE来说非常快，而对于SELECT操作则较快

• 通常，它比使用经常需要重新计算分支的递归CTE或递归函数要快

• 如内置的查询语法和专门用于查询和导航树的运算符

• 索引！！！

初始数据

首先，您应该在数据库中启用扩展。您可以通过以下命令执行此操作：

CREATE EXTENSION ltree;

让我们创建表并向其中添加一些数据：

CREATE TABLE comments (user_id integer, description text, path ltree); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 1, md5(random()::text), '0001'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 2, md5(random()::text), '0001.0001.0001'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 2, md5(random()::text), '0001.0001.0001.0001'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 1, md5(random()::text), '0001.0001.0001.0002'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 5, md5(random()::text), '0001.0001.0001.0003'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 6, md5(random()::text), '0001.0002'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 6, md5(random()::text), '0001.0002.0001'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 6, md5(random()::text), '0001.0003'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 8, md5(random()::text), '0001.0003.0001'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 9, md5(random()::text), '0001.0003.0002'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 11, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0001'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 2, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 5, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0003'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 7, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0001'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 20, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0002'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 31, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0003'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 22, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0004'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 34, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0005'); INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 22, md5(random()::text), '0001.0003.0002.0002.0006');

另外，我们应该添加一些索引：

CREATE INDEX path_gist_comments_idx ON comments USING GIST(path); CREATE INDEX path_comments_idx ON comments USING btree(path);

正如您看到的那样，我建立comments表时带有path字段，该字段包含该表的tree全部路径。如您所见，对于树分隔符，我使用4个数字和点。

让我们在commenets表中找到path以‘0001.0003'的记录：

$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path <@ '0001.0003';  user_id |   path ---------+--------------------------   6 | 0001.0003   8 | 0001.0003.0001   9 | 0001.0003.0002   11 | 0001.0003.0002.0001   2 | 0001.0003.0002.0002   5 | 0001.0003.0002.0003   7 | 0001.0003.0002.0002.0001   20 | 0001.0003.0002.0002.0002   31 | 0001.0003.0002.0002.0003   22 | 0001.0003.0002.0002.0004   34 | 0001.0003.0002.0002.0005   22 | 0001.0003.0002.0002.0006 (12 rows)

让我们通过EXPLAIN命令检查这个SQL：

$ EXPLAIN ANALYZE SELECT user_id, path FROM comments WHERE path <@ '0001.0003';             QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------------------------------------------  Seq Scan on comments (cost=0.00..1.24 rows=2 width=38) (actual time=0.013..0.017 rows=12 loops=1)  Filter: (path <@ '0001.0003'::ltree)  Rows Removed by Filter: 7  Total runtime: 0.038 ms (4 rows)

让我们禁用seq scan进行测试：

$ SET enable_seqscan=false; SET $ EXPLAIN ANALYZE SELECT user_id, path FROM comments WHERE path <@ '0001.0003';                QUERY PLAN -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  Index Scan using path_gist_comments_idx on comments (cost=0.00..8.29 rows=2 width=38) (actual time=0.023..0.034 rows=12 loops=1)  Index Cond: (path <@ '0001.0003'::ltree)  Total runtime: 0.076 ms (3 rows)

现在SQL慢了，但是能看到SQL是怎么使用index的。
第一个SQL语句使用了sequence scan，因为在表中没有太多的数据。

我们可以将select “path <@ ‘0001.0003'” 换种实现方法：

$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*'; user_id |   path ---------+--------------------------   6 | 0001.0003   8 | 0001.0003.0001   9 | 0001.0003.0002   11 | 0001.0003.0002.0001   2 | 0001.0003.0002.0002   5 | 0001.0003.0002.0003   7 | 0001.0003.0002.0002.0001   20 | 0001.0003.0002.0002.0002   31 | 0001.0003.0002.0002.0003   22 | 0001.0003.0002.0002.0004   34 | 0001.0003.0002.0002.0005   22 | 0001.0003.0002.0002.0006 (12 rows)

你不应该忘记数据的顺序，如下的例子：

$ INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 9, md5(random()::text), '0001.0003.0001.0001'); $ INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 9, md5(random()::text), '0001.0003.0001.0002'); $ INSERT INTO comments (user_id, description, path) VALUES ( 9, md5(random()::text), '0001.0003.0001.0003'); $ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*'; user_id |   path ---------+--------------------------   6 | 0001.0003   8 | 0001.0003.0001   9 | 0001.0003.0002   11 | 0001.0003.0002.0001   2 | 0001.0003.0002.0002   5 | 0001.0003.0002.0003   7 | 0001.0003.0002.0002.0001   20 | 0001.0003.0002.0002.0002   31 | 0001.0003.0002.0002.0003   22 | 0001.0003.0002.0002.0004   34 | 0001.0003.0002.0002.0005   22 | 0001.0003.0002.0002.0006   9 | 0001.0003.0001.0001   9 | 0001.0003.0001.0002   9 | 0001.0003.0001.0003 (15 rows)

现在进行排序：

$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*' ORDER by path;  user_id |   path ---------+--------------------------   6 | 0001.0003   8 | 0001.0003.0001   9 | 0001.0003.0001.0001   9 | 0001.0003.0001.0002   9 | 0001.0003.0001.0003   9 | 0001.0003.0002   11 | 0001.0003.0002.0001   2 | 0001.0003.0002.0002   7 | 0001.0003.0002.0002.0001   20 | 0001.0003.0002.0002.0002   31 | 0001.0003.0002.0002.0003   22 | 0001.0003.0002.0002.0004   34 | 0001.0003.0002.0002.0005   22 | 0001.0003.0002.0002.0006   5 | 0001.0003.0002.0003 (15 rows)

可以在lquery的非星号标签的末尾添加几个修饰符，以使其比完全匹配更匹配：
“ @”-不区分大小写匹配，例如a @匹配A
“ *”-匹配任何带有该前缀的标签，例如foo *匹配foobar
“％”-匹配以下划线开头的单词

$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.*{1,2}.0001|0002.*' ORDER by path;  user_id |   path ---------+--------------------------   2 | 0001.0001.0001   2 | 0001.0001.0001.0001   1 | 0001.0001.0001.0002   5 | 0001.0001.0001.0003   6 | 0001.0002.0001   8 | 0001.0003.0001   9 | 0001.0003.0001.0001   9 | 0001.0003.0001.0002   9 | 0001.0003.0001.0003   9 | 0001.0003.0002   11 | 0001.0003.0002.0001   2 | 0001.0003.0002.0002   7 | 0001.0003.0002.0002.0001   20 | 0001.0003.0002.0002.0002   31 | 0001.0003.0002.0002.0003   22 | 0001.0003.0002.0002.0004   34 | 0001.0003.0002.0002.0005   22 | 0001.0003.0002.0002.0006   5 | 0001.0003.0002.0003 (19 rows)

我们来为parent ‘0001.0003'找到所有直接的childrens，见下：

$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*{1}' ORDER by path;  user_id |  path ---------+----------------   8 | 0001.0003.0001   9 | 0001.0003.0002 (2 rows)

为parent ‘0001.0003'找到所有的childrens，见下：

$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path ~ '0001.0003.*' ORDER by path;  user_id |   path ---------+--------------------------   6 | 0001.0003   8 | 0001.0003.0001   9 | 0001.0003.0001.0001   9 | 0001.0003.0001.0002   9 | 0001.0003.0001.0003   9 | 0001.0003.0002   11 | 0001.0003.0002.0001   2 | 0001.0003.0002.0002   7 | 0001.0003.0002.0002.0001   20 | 0001.0003.0002.0002.0002   31 | 0001.0003.0002.0002.0003   22 | 0001.0003.0002.0002.0004   34 | 0001.0003.0002.0002.0005   22 | 0001.0003.0002.0002.0006   5 | 0001.0003.0002.0003 (15 rows)

为children ‘0001.0003.0002.0002.0005'找到parent:

$ SELECT user_id, path FROM comments WHERE path = subpath('0001.0003.0002.0002.0005', 0, -1) ORDER by path;  user_id |  path ---------+---------------------   2 | 0001.0003.0002.0002 (1 row)

以上就是如何在PostgreSQL中利用ltree处理层次结构数据，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。