Mysql闭包表之关于国家区域的一个实践

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS PostgreSQL,集群系列 2核4GB
简介: Mysql闭包表之关于国家区域的一个实践

在电商系统中,我们总是会遇到一些树形结构数据的存储需求。如地理区域、位置信息存储,地理信息按照层级划分,会分为很多层级,就拿中国的行政区域划分为例,简单的省-市-县-镇-村就要五个级别。如果系统涉及到跨境的国际贸易,那么存储的地理信息层级会更加深。那么如何正确合理地存储这些数据,并且又能很好的适应各种查询场景就成了我们需要考虑的问题,这次我们来考虑通过闭包表方案,来达到我们的存储及查询需求。

一、设计闭包表

闭包表由Closure Table翻译而来,通过父节点、子节点、两节点距离来描述一棵树空间换时间的思想,Closure Table,一种更为彻底的全路径结构,分别记录路径上相关结点的全展开形式。能明晰任意两结点关系而无须多余查询,级联删除和结点移动也很方便。但是它的存储开销会大一些,除了表示结点的Meta信息,还需要一张专用的关系表。

区域基础信息表结构如下

CREATE TABLE `area_base` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
  `area_name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '区域名称',
  `sequence` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '排序号,越小越靠前',
  `created_by` bigint(20) NOT NULL COMMENT '创建人',
  `created_time` bigint(20) NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `updated_by` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '更新人',
  `updated_time` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '更新时间',
  `is_del` tinyint(2) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态:0 正常,-1 已删除',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=56 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='区域表';

区域之间指向关系的闭包表结构如下

CREATE TABLE `area_closure` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增长Id',
`ancestor` bigint(20) NOT NULL COMMENT '祖先',
`descendant` bigint(20) NOT NULL COMMENT '后代',
`distance` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '祖先到后代之间的距离',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `id_ancedesc` (`ancestor`,`descendant`) USING BTREE,
KEY `idx_ancestor` (`ancestor`,`distance`) USING BTREE,
KEY `idx_descendant` (`descendant`,`distance`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=259 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='区域的树形结构闭包表';

模拟一些示范数据,如下所示

mysql> select * from area_base;
+----+-----------+----------+------------+----------------+------------+---------------+--------+
| id | area_name | sequence | created_by | created_time   | updated_by | updated_time  | is_del |
+----+-----------+----------+------------+----------------+------------+---------------+--------+
|  1 | 根节点    |        0 |        123 | 15679841561561 |        990 | 1539175879690 |      0 |
| 29 | 亚洲      |       96 |        123 | 15679841561561 |        990 | 1540031478909 |      0 |
| 30 | 美洲      |       33 |        123 | 15679841561561 |        990 | 1540031478923 |      0 |
| 31 | 欧洲      |        0 |        123 | 15679841561561 |        990 | 1539175879690 |      0 |
| 35 | 中国      |        0 |        123 | 15679841561561 |        990 | 1539175879690 |      0 |
| 36 | 日本      |        0 |        123 | 15679841561561 |        990 | 1539175879690 |      0 |
| 37 | 朝鲜      |        0 |        123 | 15679841561561 |        990 | 1539175879690 |      0 |
| 38 | 广东省    |        0 |        123 | 15679841561561 |        990 | 1539175879690 |      0 |
| 39 | 新疆省    |        0 |        123 | 15679841561561 |        990 | 1539175879690 |      0 |
| 40 | 广西省    |        0 |        123 | 15679841561561 |        990 | 1539175879690 |      0 |
| 41 | 深圳市    |        0 |        123 | 15679841561561 |        990 | 1539175879690 |      0 |
| 42 | 广州市    |        0 |        123 | 15679841561561 |        990 | 1539175879690 |      0 |
| 43 | 佛山市    |        0 |        123 | 15679841561561 |        990 | 1539175879690 |      0 |
+----+-----------+----------+------------+----------------+------------+---------------+--------+
13 rows in set

二、闭包表中的递归操作

如何递归构造出一颗全区域的返回树

    public AreaTreeResponse getAreaTree(Long areaId) {
        String cacheKey = BasicConst.Cache.AREA_TREE_KEY + BasicConst.AreaInfo.ROOT_NODE_ID;
        AreaTreeResponse areaTreeResponse = cache.get(cacheKey);
        if(areaTreeResponse != null){
            return areaTreeResponse;
        }
        // 递归生成
        areaTreeResponse = newAreaTreeByRecur(areaId);
        // 加入缓存,并设置超时时间
        cache.set(cacheKey, areaTreeResponse, BasicConst.Cache.AREA_CACHE_TTL);
        return areaTreeResponse;
    }
    /**
     * 根据父节点构造返回子树
     *
     * @param parentId
     * @return
     */
    private AreaTreeResponse newAreaTreeByRecur(Long parentId){
        // 初始化返回结果
        AreaTreeResponse areaTree = new AreaTreeResponse();
        // 获取直接子节点
        List<AreaTree> areaChildList = areaClosureMapper.getAreaTree(parentId, 1);
        if(areaChildList == null || areaChildList.size() == 0){
            return areaTree;
        } else {
            // 初始化当前节点的id和name
            Long curNodeId = null;
            String curNodeName = null;
            // 初始化当前节点对应的childList
            List<AreaTreeResponse> childList = new ArrayList<>();
            for (AreaTree areaChildNode : areaChildList) {
                curNodeId = areaChildNode.getParentId();
                curNodeName = areaChildNode.getParentName();
                // 递归,将子节点当成父节点向下递归
                AreaTreeResponse child = newAreaTreeByRecur(areaChildNode.getChildrenId());
                // 叶子节点设置child
                child.setAreaId(areaChildNode.getChildrenId());
                child.setAreaName(areaChildNode.getChildrenName());
                childList.add(child);
            }
            // 将childList传给上一节点
            areaTree.setAreaId(curNodeId);
            areaTree.setAreaName(curNodeName);
            areaTree.setChildren(childList);
            return areaTree;
        }
    }

写一个测试用例进行测试

@Test
public void getCurrentNodeTree(){
    AreaTreeResponse areaTreeResponse = areaService.getAreaTree(1L);
    // 模拟返回树
    String jsonObject = JSONObject.toJSONString(areaTreeResponse);
    System.out.println("lingyejun test result :"+jsonObject);
}

递归生成的树状Json如下

{
    "areaId":1,
    "areaName":"根节点",
    "children":[
        {
            "areaId":31,
            "areaName":"欧洲"
        },
        {
            "areaId":30,
            "areaName":"美洲"
        },
        {
            "areaId":29,
            "areaName":"亚洲",
            "children":[
                {
                    "areaId":35,
                    "areaName":"中国",
                    "children":[
                        {
                            "areaId":38,
                            "areaName":"广东省",
                            "children":[
                                {
                                    "areaId":41,
                                    "areaName":"深圳市"
                                },
                                {
                                    "areaId":42,
                                    "areaName":"广州市"
                                },
                                {
                                    "areaId":43,
                                    "areaName":"佛山市"
                                }
                            ]
                        },
                        {
                            "areaId":39,
                            "areaName":"新疆省"
                        },
                        {
                            "areaId":40,
                            "areaName":"广西省"
                        }
                    ]
                },
                {
                    "areaId":36,
                    "areaName":"日本"
                },
                {
                    "areaId":37,
                    "areaName":"朝鲜"
                }
            ]
        }
    ]
}

参考文章:https://www.biaodianfu.com/closure-table.html 

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
2月前
|
安全 关系型数据库 MySQL
PHP与MySQL交互:从入门到实践
【9月更文挑战第20天】在数字时代的浪潮中,掌握PHP与MySQL的互动成为了开发动态网站和应用程序的关键。本文将通过简明的语言和实例,引导你理解PHP如何与MySQL数据库进行对话,开启你的编程之旅。我们将从连接数据库开始,逐步深入到执行查询、处理结果,以及应对常见的挑战。无论你是初学者还是希望提升技能的开发者,这篇文章都将为你提供实用的知识和技巧。让我们一起探索PHP与MySQL交互的世界,解锁数据的力量!
|
7天前
|
关系型数据库 MySQL Linux
Linux环境下MySQL数据库自动定时备份实践
数据库备份是确保数据安全的重要措施。在Linux环境下,实现MySQL数据库的自动定时备份可以通过多种方式完成。本文将介绍如何使用`cron`定时任务和`mysqldump`工具来实现MySQL数据库的每日自动备份。
22 3
|
6天前
|
存储 监控 关系型数据库
MySQL自增ID耗尽解决方案:应对策略与实践技巧
在MySQL数据库中,自增ID(AUTO_INCREMENT)是一种特殊的属性,用于自动为新插入的行生成唯一的标识符。然而,当自增ID达到其最大值时,会发生什么?又该如何解决?本文将探讨MySQL自增ID耗尽的问题,并提供一些实用的解决方案。
13 1
|
21天前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
MySQL与Redis协同作战:百万级数据统计优化实践
【10月更文挑战第21天】 在处理大规模数据集时,传统的单体数据库解决方案往往力不从心。MySQL和Redis的组合提供了一种高效的解决方案,通过将数据库操作与高速缓存相结合,可以显著提升数据处理的性能。本文将分享一次实际的优化案例,探讨如何利用MySQL和Redis共同实现百万级数据统计的优化。
54 9
|
1月前
|
消息中间件 监控 关系型数据库
MySQL数据实时同步到Elasticsearch:技术深度解析与实践分享
在当今的数据驱动时代,实时数据同步成为许多应用系统的核心需求之一。MySQL作为关系型数据库的代表,以其强大的事务处理能力和数据完整性保障,广泛应用于各种业务场景中。然而,随着数据量的增长和查询复杂度的提升,单一依赖MySQL进行高效的数据检索和分析变得日益困难。这时,Elasticsearch(简称ES)以其卓越的搜索性能、灵活的数据模式以及强大的可扩展性,成为处理复杂查询需求的理想选择。本文将深入探讨MySQL数据实时同步到Elasticsearch的技术实现与最佳实践。
83 0
|
3月前
|
API C# 开发框架
WPF与Web服务集成大揭秘:手把手教你调用RESTful API,客户端与服务器端优劣对比全解析!
【8月更文挑战第31天】在现代软件开发中,WPF 和 Web 服务各具特色。WPF 以其出色的界面展示能力受到欢迎,而 Web 服务则凭借跨平台和易维护性在互联网应用中占有一席之地。本文探讨了 WPF 如何通过 HttpClient 类调用 RESTful API,并展示了基于 ASP.NET Core 的 Web 服务如何实现同样的功能。通过对比分析,揭示了两者各自的优缺点:WPF 客户端直接处理数据,减轻服务器负担,但需处理网络异常;Web 服务则能利用服务器端功能如缓存和权限验证,但可能增加服务器负载。希望本文能帮助开发者根据具体需求选择合适的技术方案。
157 0
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
(二十五)MySQL主从实践篇:超详细版读写分离、双主热备架构搭建教学
在上篇《主从原理篇》中,基本上把主从复制原理、主从架构模式、数据同步方式、复制技术优化.....等各类细枝末节讲清楚了,本章则准备真正对聊到的几种主从模式落地实践,但实践的内容通常比较枯燥乏味,因为就是调整各种配置、设置各种参数等步骤。
542 2
|
3月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
深入MySQL:事务日志redo log详解与实践
【8月更文挑战第24天】在MySQL的InnoDB存储引擎中,为确保事务的持久性和数据一致性,采用了redo log(重做日志)机制。redo log记录了所有数据修改,在系统崩溃后可通过它恢复未完成的事务。它由内存中的redo log buffer和磁盘上的redo log file组成。事务修改先写入buffer,再异步刷新至磁盘,最后提交事务。若系统崩溃,InnoDB通过redo log重放已提交事务并利用undo log回滚未提交事务,确保数据完整。理解redo log工作流程有助于优化数据库性能和确保数据安全。
545 0
|
4月前
|
分布式计算 关系型数据库 MySQL
MySQL超时参数优化与DataX高效数据同步实践
通过合理设置MySQL的超时参数,可以有效地提升数据库的稳定性和性能。而DataX作为一种高效的数据同步工具,可以帮助企业轻松实现不同数据源之间的数据迁移。无论是优化MySQL参数还是使用DataX进行数据同步,都需要根据具体的应用场景来进行细致的配置和测试,以达到最佳效果。
|
4月前
|
存储 SQL 关系型数据库
MySQL设计规约问题之在数据库设计中,为什么要适当考虑反范式的表设计
MySQL设计规约问题之在数据库设计中,为什么要适当考虑反范式的表设计