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A 推荐 B 注册 B 就是 A 的一级人脉
B 推荐 C 注册 C 就是 B 的一级人脉， C 是 A 的二级人脉
C 推荐 D 注册 D 就是 C 的一级人脉， D 是 B 的二级人脉， D 是 A 的三级人脉
每注册一人数据库记录该人上级关系可行吗
D-C-1
D-B-2
D-A-3
C-B-1
C-A-2
B-A-1
B 推荐 C 注册 C 就是 B 的一级人脉， C 是 A 的二级人脉
C 推荐 D 注册 D 就是 C 的一级人脉， D 是 B 的二级人脉， D 是 A 的三级人脉
每注册一人数据库记录该人上级关系可行吗
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ljbha007 2015-09-21 08:37:11 +08:00
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 2015-09-21 08:50:11 +08:00 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 2015-09-21 08:52:31 +08:00
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 2015-09-21 09:19:44 +08:00
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 2015-09-21 09:48:57 +08:00
@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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lavadore 2015-09-21 10:02:32 +08:00
@ohmyga 一级直接记录了，不用查啊， 2 ， 3 级 join 自己就可以了，考虑效率的话可以提取到另外一张表中。个人感觉比都塞在一张表中要好
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mulog 2015-09-21 10:18:20 +08:00
Neo4j
我只是随便说说^^ |
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500miles 2015-09-21 10:20:29 +08:00
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 2015-09-21 10:27:47 +08:00
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 2015-09-21 10:56:57 +08:00
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Yanel 2015-09-21 11:27:42 +08:00
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 2015-09-21 11:41:26 +08:00
@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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sobigfish 2015-09-21 12:10:33 +08:00
@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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ljbha007 2015-09-21 13:41:11 +08:00
@500miles
对 我没考虑到用户表是个经常插入的表这个问题 这样的话用 left 和 right 的效率还不如有多少层查询多少次 |
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BobLuo 2015-09-21 13:45:58 +08:00
可以考虑用图形数据库来做存储
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raincious 2015-09-21 14:11:37 +08:00
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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