Op diepte gebaseerde boom genereren uit hiërarchische gegevens in MySQL (geen CTE's)

Je kunt het in een enkele aanroep van php naar mysql doen als je een opgeslagen procedure gebruikt:

Voorbeeldoproepen

mysql> call category_hier(1);

+--------+---------------+---------------+----------------------+-------+
| cat_id | category_name | parent_cat_id | parent_category_name | depth |
+--------+---------------+---------------+----------------------+-------+
|      1 | Location      |          NULL | NULL                 |     0 |
|      3 | USA           |             1 | Location             |     1 |
|      4 | Illinois      |             3 | USA                  |     2 |
|      5 | Chicago       |             3 | USA                  |     2 |
+--------+---------------+---------------+----------------------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)


$sql = sprintf("call category_hier(%d)", $id);

Ik hoop dat dit helpt :)

Volledig script

Testtabelstructuur:

drop table if exists categories;
create table categories
(
cat_id smallint unsigned not null auto_increment primary key,
name varchar(255) not null,
parent_cat_id smallint unsigned null,
key (parent_cat_id)
)
engine = innodb;

Testgegevens:

insert into categories (name, parent_cat_id) values
('Location',null),
   ('USA',1), 
      ('Illinois',2), 
      ('Chicago',2),  
('Color',null), 
   ('Black',3), 
   ('Red',3);

Procedure:

drop procedure if exists category_hier;

delimiter #

create procedure category_hier
(
in p_cat_id smallint unsigned
)
begin

declare v_done tinyint unsigned default 0;
declare v_depth smallint unsigned default 0;

create temporary table hier(
 parent_cat_id smallint unsigned, 
 cat_id smallint unsigned, 
 depth smallint unsigned default 0
)engine = memory;

insert into hier select parent_cat_id, cat_id, v_depth from categories where cat_id = p_cat_id;

/* http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/temporary-table-problems.html */

create temporary table tmp engine=memory select * from hier;

while not v_done do

    if exists( select 1 from categories p inner join hier on p.parent_cat_id = hier.cat_id and hier.depth = v_depth) then

        insert into hier 
            select p.parent_cat_id, p.cat_id, v_depth + 1 from categories p 
            inner join tmp on p.parent_cat_id = tmp.cat_id and tmp.depth = v_depth;

        set v_depth = v_depth + 1;          

        truncate table tmp;
        insert into tmp select * from hier where depth = v_depth;

    else
        set v_done = 1;
    end if;

end while;

select 
 p.cat_id,
 p.name as category_name,
 b.cat_id as parent_cat_id,
 b.name as parent_category_name,
 hier.depth
from 
 hier
inner join categories p on hier.cat_id = p.cat_id
left outer join categories b on hier.parent_cat_id = b.cat_id
order by
 hier.depth, hier.cat_id;

drop temporary table if exists hier;
drop temporary table if exists tmp;

end #

Testruns:

delimiter ;

call category_hier(1);

call category_hier(2);

Enkele prestatietests met Yahoo geoplanet plaatst gegevens

drop table if exists geoplanet_places;
create table geoplanet_places
(
woe_id int unsigned not null,
iso_code  varchar(3) not null,
name varchar(255) not null,
lang varchar(8) not null,
place_type varchar(32) not null,
parent_woe_id int unsigned not null,
primary key (woe_id),
key (parent_woe_id)
)
engine=innodb;

mysql> select count(*) from geoplanet_places;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  5653967 |
+----------+

dus dat zijn 5,6 miljoen rijen (plaatsen) in de tabel. Laten we eens kijken hoe de implementatie/opgeslagen procedure van de aangrenzende lijst vanuit php dat afhandelt.

     1 records fetched with max depth 0 in 0.001921 secs
   250 records fetched with max depth 1 in 0.004883 secs
   515 records fetched with max depth 1 in 0.006552 secs
   822 records fetched with max depth 1 in 0.009568 secs
   918 records fetched with max depth 1 in 0.009689 secs
  1346 records fetched with max depth 1 in 0.040453 secs
  5901 records fetched with max depth 2 in 0.219246 secs
  6817 records fetched with max depth 1 in 0.152841 secs
  8621 records fetched with max depth 3 in 0.096665 secs
 18098 records fetched with max depth 3 in 0.580223 secs
238007 records fetched with max depth 4 in 2.003213 secs

Over het algemeen ben ik best tevreden met die koude runtimes, omdat ik niet eens zou overwegen om tienduizenden rijen gegevens naar mijn front-end terug te sturen, maar liever de boom zou bouwen die dynamisch slechts enkele niveaus per aanroep ophaalde. Oh en voor het geval je dacht dat innodb langzamer is dan myisam - de myisam-implementatie die ik heb getest was in alle opzichten twee keer zo traag.

Meer dingen hier:http://pastie.org/1682733

Ik hoop dat dit helpt :)