Apa model set bersarang?

Model set bersarang juga dikenal sebagai algoritma traversal pohon preorder yang dimodifikasi dan merupakan cara untuk menyimpan data hierarkis dalam database relasional.Model ini memiliki keuntungan memberikan akses yang sangat cepat dan paling baik diimplementasikan dalam hierarki yang lebih sering dibaca daripada yang ditulis.Setiap node dalam model informasi ditetapkan dua angka yang disimpan sebagai atribut.Meminta model set bersarang cukup mudah karena kedua nilai dapat digunakan untuk mengeluarkan data yang diperlukan.Membuat insersi, penghapusan, gerakan, dan pembaruan, bagaimanapun, jauh lebih rumit karena mereka mungkin melibatkan penambahan ulang node.

biasanya digunakan untuk mewakili set bersarang atau informasi hierarkis dalam bentuk pohon, model set bersarang diperkenalkan oleh Joe Celko.Sebuah pohon, dalam hal ini, adalah struktur data yang berisi sejumlah node terkait.Misalnya, simpul induk dapat terhubung ke beberapa node anak, dan struktur ini diulangi melalui pohon melalui beberapa level.

Pohon adalah cara yang bagus untuk menyimpan informasi dalam urutan tertentu dalam database relasional, yang merupakan kumpulan data yang menyimpan data tergantung pada karakteristik umum.Misalnya, informasi produk dalam bagian makanan toko dapat dimulai dengan makanan, bercabang menjadi buah -buahan, sayuran, dan daging.Buah -buahan selanjutnya dapat dibagi lagi menjadi beri, melon, dan apel dan sayuran menjadi umbi, sayuran, dan lainnya, dan daging menjadi babi, kambing, dan daging sapi.

Database relasional menyimpan semua informasi ini dalam bentuk yang mudah dipahami, dan model set bersarang memungkinkan struktur pohon dikelola secara efisien.Menggunakan contoh di atas, simpul akar adalah makanan, yang diwakili oleh dua nilai.Mengingat nilai kiri untuk makanan sebagai 1, barang -barang lain di pohon diberi nomor di sebelah kiri secara berurutan.Buah -buahan akan mendapatkan nilai 2 di sebelah kiri, beri akan menjadi 3, dan seterusnya.Nilai -nilai kemudian ditetapkan di sisi kanan, bekerja sepanjang jalan melalui pohon, di bawah ke atas, melalui setiap cabang sampai nilai terakhir ditugaskan untuk makanan di sisi kanan.

Setiap item di pohon berakhir dengan dua nilai,Katakan lft untuk kiri dan rgt untuk kanan, yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi mereka dan menunjukkan hubungan mereka dengan item lain.Misalnya, jika buah memiliki nilai 2 dan 15, maka semua node yang memiliki nilai kiri lebih besar dari 2 dan nilai kanan kurang dari 15 adalah keturunan pohon buah 2 ndash; 15.Menjadi mudah untuk menarik informasi tentang semua buah dalam sekali jalan karena nilai -nilai ini dapat ditentukan dalam satu kueri ke database.

Model ini sangat baik untuk menyimpan informasi yang sering diakses, tetapi penyisipan, penghapusan, dan pemesanan ulang informasi masukModel set bersarang menjadi sangat membosankan.Menulis ulang indeks dan dinomori ulang informasi tersebut dapat menyebabkan database macet, terutama jika pohon tumbuh termasuk ratusan ribu node.Model set bersarang adalah yang terbaik untuk sistem manajemen konten cahaya yang memiliki insersi dan perubahan minimal.Penyisipan dapat dibuat lebih cepat dalam model interval bersarang karena menyimpan posisi setiap node di pohon menggunakan desimal titik mengambang sementara juga mengkode informasi jalur.