数据库设计 – 什么是最有效的方式来存储和查询树?

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了数据库设计 – 什么是最有效的方式来存储和查询树?前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
我需要分析1 TB的Web访问日志,特别是我需要分析有关URL(子分支)的请求的URL和子集的统计信息.如果可能的话,我希望查询能够快速地覆盖数据的小数据集(例如1000万个请求).

例如,给定访问日志,请求以下URL:

/ocp/about_us.html
/ocp/security/ed-209/patches/urgent.html
/ocp/security/rc/
/ocp/food/
/weyland-yutani/products/

我想做一些查询,如:

>计算“/ ocp”下面的所有内容的请求数.
>与上述相同,但只计数/ ocp / security下的子节点请求
>返回前5个最常请求的URL.
>与上述相同,除了任意深度的组外,

例如对于上面的最后一个查询,数据的深度2将返回:

2: /ocp/security/
1: /ocp/
1: /ocp/food/
1: /weyland-yutani/products/

我认为理想的方法可能是使用列DB并对URL进行标记,以便URL中的每个元素都有一列.但是,如果可能的话,我真的很想找到一个开源应用程序的方法. HBase是一种可能性,但查询性能似乎太慢,无法用于实时查询(同样,我也不希望重新实现sql)

我知道有这样的分析的商业应用程序,但由于种种原因,我想自己实现这一点.

解决方法

在将关键数据库之前设计分层数据结构投入太多时间之前,请考虑在Bill Karwin的优秀演示文稿“sql反模式”中阅读 “Naive Trees” section (starting at slide 48). Bill概述了开发层次结构的以下方法

>路径枚举(幻灯片55)>嵌套集(幻灯片58)>关闭台(幻灯片68)

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