数据库中树形图的用法

数据库中树形图的用法的用法你知道吗？下面我就跟你们详细介绍下数据库中树形图的用法的用法，希望对你们有用。

数据库中树形图的用法的用法如下：

树形图用于显示按照树形结构进行组织的数据，其用途比较广泛，如计算机中的文件系统(Windows中的资源管理器)、企业或公司的组成结构等。我们知道在Windows下VB、PB、Delphi等工具提供了一个功能很强的树型控件TreeView，利用Treeview控件可以方便地开发树形图。然而在网页上实现树形图就不那么容易了，现在在aspnet中利用微软提供的Internet Explorer WebControls它使得网页上的树形图开发与在Windows下一样的方便，一样的功能强大，甚至更灵活。

本文介绍用Internet Explorer WebControls开发树形图的方法，由于树形图结构较复杂，使用起来常不知如何下手。笔者结合最近刚为公司用ASPNET编写的应用程序管理器这一具体实例，详细阐述在ASPNET下如何将Internet Explorer WebControls的使用与数据库联系起来，实现数据分任意多层显示，方便地进行增加、修改、删除、移动 *** 作。笔者希望通过对该实例的阐述，达到抛砖引玉的效果，与各位同仁相互交流，共同进步。

Internet Explorer WebControls不在VSNET的标准Server Control中，要到微软的站点上下载，下载地址是：

>

这样的数据显示建议你用treeview或menu做，那样比较方便，如果你需求是要用gridview做的话，给你个大概方法，我做过按列显示的，估计你这按行也差不多，也就是判断数据是否相同，然后相同的单元格隐藏，第一个单元格就colspan加1，注意逻辑判断

你看下这个代码能不能套用  不是完全复制哈

using System;

using SystemCollectionsGeneric;

using SystemLinq;

using SystemText;

using SystemComponentModel;

using KingdeeBOS;

using KingdeeBOSUtil;

using KingdeeBOSCore;

using KingdeeBOSCoreDynamicForm;

using KingdeeBOSCoreDynamicFormPlugIn;

using KingdeeBOSCoreDynamicFormPlugInArgs;

using KingdeeBOSCoreDynamicFormPlugInControlModel;

using KingdeeBOSCoreMetadata;

namespace JDSampleFormPlugInDynamicForm

{

/// <summary>

/// 分批分层加载树节点

/// </summary>

/// <remarks>

/// 案例背景：

/// 界面上使用树控件，需显示大量的节点；

/// 如果一次性加载到客户端，显示渲染会非常慢；

/// 因此，需要分层、分批下载

///

/// 案例说明：

/// 新增一个动态表单，挂上本插件，并在界面有一个树控件 F_JD_TreeView；

/// 界面初始化时，仅加载第一层节点；

/// 用户点击节点时，才加载其包含的子节点，而且每次最多加载10个；

/// 单层超过10个节点，通过"点击加载更多"节点，分批下载

/// </remarks>

[Description("分批分层加载树节点")]

public class S160107TreeEdit : AbstractDynamicFormPlugIn

{

/// <summary>

/// 本地变量，存储需加载到前端的所有节点信息，以及其是否已经加载标志

/// </summary>

private Dictionary<string, NodeInfo> _dctNodes = new Dictionary<string, NodeInfo>();

/// <summary>

/// 本地变量，存储已经被加载过的父节点Id，避免重复搜索其子节点，浪费时间

/// </summary>

private HashSet<string> _loadedNodeIds = new HashSet<string>();

/// <summary>

/// 界面初始化结束，触发此事件，通知插件开始加载树节点：在此事件，加载第一层节点

/// </summary>

/// <param name="e"></param>

public override List<TreeNode> GetTreeViewData(TreeNodeArgs e)

{

if (eKeyEqualsIgnoreCase("F_JD_TreeView") == false)

{

// 需加载是其他树控件的节点，略过

return new List<TreeNode>();

}

// 加载全部节点信息到内存

thisLoadNodes();

// 记录已经加载过根节点

this_loadedNodeIdsAdd("0");

// 展开树控件节点

TreeView tv = thisViewGetControl<TreeView>("F_JD_TreeView");

tvSetExpanded(true);

// 构造根目录下的第一层节点并返回

List<TreeNode> nodes = thisBuildTreeNodes("0");

return nodes;

}

/// <summary>

/// 用户点击节点时触发此事件：加载更多子节点

/// </summary>

/// <param name="e"></param>

public override void TreeNodeClick(TreeNodeArgs e)

{

if (eKeyEqualsIgnoreCase("F_JD_TreeView") == false)

{

// 点击的是其他树控件，略过

return;

}

// 判断是否已经加载过此节点的子节点，如果加载过，则不再加载

if (this_loadedNodeIdsContains(eNodeId))

{

return;

}

this_loadedNodeIdsAdd(eNodeId);

TreeView tv = thisViewGetControl<TreeView>("F_JD_TreeView");

string parentId = eNodeId;

if (parentIdStartsWith("more"))

{// 当前点击的节点，是"点击加载更多"

string[] keys = parentIdSplit('|');

parentId = keys[1];   // 第2部分为父节点部分

// "点击加载更多"节点已经被点击过，不再需要了，移除之

tvRemoveNode(eNodeId);

}

// 开始加载更多的子节点

List<TreeNode> childNodes = thisBuildTreeNodes(parentId);

if (childNodesCount > 0)

{

tvAddNodes(parentId, childNodes);

}

}

/// <summary>

/// 构建树控件所需要的节点对象

/// </summary>

/// <param name="parentId">父节点Id，为0表示第一层节点</param>

/// <returns></returns>

private List<TreeNode> BuildTreeNodes(string parentId)

{

List<TreeNode> nodes = new List<TreeNode>();

// 遍历全部节点，找指定节点中，未加载的子节点的子节点

int count = 0;

int index = 0;

foreach (var item in _dctNodes)

{

NodeInfo nodeInfo = itemValue;

if (nodeInfoLoaded == false

&& nodeInfoParentId == parentId)

{

nodeInfoLoaded = true;

count++;

TreeNode node = new TreeNode()

{

id = nodeInfoId,

text = nodeInfoCaption,

parentid = nodeInfoParentId,

};

nodesAdd(node);

}

if (count >= 10)

{// 本次加载超过了10个

// 生成一个特殊的节点（加载更多），并停止本批加载更多子节点

TreeNode node = new TreeNode()

{

// 需要基于如下需求，生成一个特殊的节点Id

// 1 需要与其他普通节点进行区分：以more为前缀

// 2 需要能够提取出父节点Id：包含父节点Id

// 3 每次产生的特殊节点Id不能重复：需包含当前节点索引

id = stringFormat("more|{0}|{1}", parentId, index),

text = "点击加载更多",

parentid = parentId,

};

nodesAdd(node);

break;

}

index++;

}

return nodes;

}

/// <summary>

/// 到数据库加载全部节点信息：本示例直接手工构建一批有层次的节点信息

/// </summary>

private void LoadNodes()

{

// 节点名称，包含其子节点的数量，以提示用户，可以展开查看子节点

// 第一层节点

_dctNodesAdd("1", new NodeInfo() { Id = "1", ParentId = "0", Caption = "江西(100)" });

_dctNodesAdd("2", new NodeInfo() { Id = "2", ParentId = "0", Caption = "广东(3)" });

// 循环添加100个第一层节点

for (int i = 3; i <= 100; i++)

{

_dctNodesAdd(iToString(), new NodeInfo()

{ Id = iToString(), ParentId = "0", Caption = stringFormat("省份{0}(0)", i) });

}

// 第二层节点：

_dctNodesAdd("11", new NodeInfo() { Id = "11", ParentId = "1", Caption = "南昌(0)" });

_dctNodesAdd("12", new NodeInfo() { Id = "12", ParentId = "1", Caption = "九江(0)" });

_dctNodesAdd("13", new NodeInfo() { Id = "13", ParentId = "1", Caption = "赣州(0)" });

// 循环添加100个第二层节点

for (int i = 4; i <= 100; i++)

{

_dctNodesAdd(stringFormat("1{0}", i),

new NodeInfo()

{

Id = stringFormat("1{0}", i),

ParentId = "1",

Caption = stringFormat("城市{0}(0)", i)

});

}

_dctNodesAdd("0201", new NodeInfo() { Id = "0201", ParentId = "02", Caption = "广州(0)" });

_dctNodesAdd("0202", new NodeInfo() { Id = "0202", ParentId = "02", Caption = "深圳(2)" });

_dctNodesAdd("0203", new NodeInfo() { Id = "0203", ParentId = "02", Caption = "惠州(0)" });

// 第三层节点：

_dctNodesAdd("020201", new NodeInfo() { Id = "020201", ParentId = "0202", Caption = "南山区" });

_dctNodesAdd("020202", new NodeInfo() { Id = "020202", ParentId = "0202", Caption = "宝安区" });

}

}

/// <summary>

/// 节点信息对象

/// </summary>

class NodeInfo

{

/// <summary>

/// 本节点Id

/// </summary>

public string Id { get; set; }

/// <summary>

/// 父节点Id

/// </summary>

public string ParentId { get; set; }

/// <summary>

/// 本节点标题

/// </summary>

public string Caption { get; set; }

/// <summary>

/// 是否已经加载标志：默认为false，未加载到前端

/// </summary>

public bool Loaded { get; set; }

}

}

树形结构一般都是用递归来实现展现的。你应该给出数据库里的几条记录，这样就知道你的树形数据是怎么组织的了，这么问别人很难给出你代码。不过你可以自己研究一下，很有助于提交的，在百度上搜“树形结构 递归”有很多结果。记住一点：树形正常都是递归实现。除非你的树有很特殊的需求。

先从数据结构的角度来答

题主应该知道B-树和B树最重要的一个区别就是B树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域

这就决定了B树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据

从Mysql（Inoodb）的角度来看，B树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上

那么Mysql如何衡量查询效率呢？磁盘IO次数，B-树（B类树）的特定就是每层节点数目非常多，层数很少，目的就是为了就少磁盘IO次数，当查询数据的时候，最好的情况就是很快找到目标索引，然后读取数据，使用B树就能很好的完成这个目的，但是B-树的每个节点都有data域（指针），这无疑增大了节点大小，说白了增加了磁盘IO次数（磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读出的就少，IO次数增多，一次IO多耗时啊！），而B树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少

这是优点之一

另一个优点是什么，B树所有的Data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来

这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦

至于MongoDB为什么使用B-树而不是B树，可以从它的设计角度来考虑，它并不是传统的关系性数据库，而是以Json格式作为存储的nosql，目的就是高性能，高可用，易扩展

首先它摆脱了关系模型，上面所述的优点2需求就没那么强烈了，其次Mysql由于使用B树，数据都在叶节点上，每次查询都需要访问到叶节点，而MongoDB使用B-树，所有节点都有Data域，只要找到指定索引就可以进行访问，无疑单次查询平均快于Mysql（但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多）

总体来说，Mysql选用B树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的

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