在键值数据存储中存储目录层次结构答案

【问题标题】：Storing Directory Hierarchy in a Key-Value Data store在键值数据存储中存储目录层次结构
【发布时间】：2019-04-08 00:30:31
【问题描述】：

将目录层次结构/树存储在键值数据库（在我的例子中是 MongoDB，但其中任何一个）中的干净/有效方法是什么？

例如树形结构

- Cars 
   + Audi 
   + BMW
      - M5
   + Ford
- Color
   + Red
      - Apple
      - Cherry
   + Purple
- Funny

我现在使用的方法，每个对象都链接到它的父对象

{ 
  dir: "red"
  parent-dir: "color"
}

这使得插入和重新排序树的任何方面变得非常高效/快速（例如，如果我想将 Red 及其所有子项移动到 Cars 目录）。

但是当我想递归地访问给定目录的所有子目录及其子目录时，这种方法很糟糕。为了提高解析效率，我可以有一个结构，例如

{ 
  dir: "red"
  children: "audi, bmw, ford"
}

{ 
  dir: "bmw"
  children: "m5"
}

但是如果我想修改树，需要触摸和修改一大堆对象。

还有其他方法可以在 KV 存储中存储目录结构吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你现在使用的方法叫adjacency list model。

一个非常简单的方法：您可以为每个对象存储一个路径 - 使用这些路径应该很容易在 NOSQL 数据库中查询树：

{ path: "Color", ... }
{ path: "Color.Red", ... }
{ path: "Color.Red.Apple", ... }
{ path: "Color.Red.Cherry", ... }

当节点将被删除或重命名时，必须更新一些路径。但总的来说，这种方法看起来很有希望。您只需要保留一个特殊字符作为分隔符。存储空间开销应该可以忽略不计。

编辑：这个方法被称为materialized path

【讨论】：

【解决方案2】：

我没有大量的 NOSQL 经验，所以这不是一个明确的答案，但我会这样做：

我可能会使用你的第一种方法，你有：

{
  dir: 'dir_name',
  parent_dir: 'parent_dir_name'
}

然后设置一个map-reduce来快速查询一个目录的孩子。 MongoDB 的 map-reduce 功能仍然只在开发分支中可用，我还没有使用它，但是在 CouchDB 中（我假设在 MongoDB 中进行了一些修改）你可以执行以下操作：

map:
function(doc) {
  emit( doc.parent_dir, doc.dir );
}

reduce:
function(key, values) {
  return( values );
}

【讨论】：

【解决方案3】：

我建议将堆存储到数据项的 id 中。我认为这是最好的计划。如果你需要很多很多东西，任何堆元素都可以是另一个堆的索引。

例如

{ "id:xxx", "id:yyy", "sub-heap-id:zzz"....}

如果不清楚，请发表评论，我回家后会解释更多。

【讨论】：

【解决方案4】：

做一个索引！

【讨论】：