我有一个产品目录。每个类别由不同数量（深度）的子类别组成。等级（深层）的数量是未知的，但我确信它不会超过5,6等级。数据变化很少读取。
问题是：什么类型的分层数据模型更适合这种情况。该项目基于Django框架，应该考虑它的特点（管理员i-face，模型处理......）。
非常感谢！
我有一个产品目录。每个类别由不同数量（深度）的子类别组成。等级（深层）的数量是未知的，但我确信它不会超过5,6等级。数据变化很少读取。
问题是：什么类型的分层数据模型更适合这种情况。该项目基于Django框架，应该考虑它的特点（管理员i-face，模型处理......）。
非常感谢！
Nested sets 如果您不需要频繁更新或分层排序，则性能更佳。
如果您需要树更新或分层排序，最好使用 parent-child 数据模型。
它很容易构建 Oracle 和 SQL Server 2005+，并不是那么容易（但仍然可能） MySQL。
对于这种分层数据，我会使用Modified Preorder Tree Traversal算法MPTT。如果您不介意对结构的更改进行一些惩罚，这可以在遍历树和寻找子项时获得出色的性能。
幸运的是Django有一个很棒的图书馆， Django的MPTT。我已经在许多项目中使用了这个并取得了很大的成功。还有 Django的树胡 它提供了几种替代算法，但我没有使用它（并且它似乎并不像mptt那样流行）。
Nested sets 如果您不需要频繁更新或分层排序，则性能更佳。
如果您需要树更新或分层排序，最好使用 parent-child 数据模型。
它很容易构建 Oracle 和 SQL Server 2005+，并不是那么容易（但仍然可能） MySQL。
对于这种分层数据，我会使用Modified Preorder Tree Traversal算法MPTT。如果您不介意对结构的更改进行一些惩罚，这可以在遍历树和寻找子项时获得出色的性能。
幸运的是Django有一个很棒的图书馆， Django的MPTT。我已经在许多项目中使用了这个并取得了很大的成功。还有 Django的树胡 它提供了几种替代算法，但我没有使用它（并且它似乎并不像mptt那样流行）。
根据这些文章：
http://explainextended.com/2009/09/24/adjacency-list-vs-nested-sets-postgresql/ http://explainextended.com/2009/09/29/adjacency-list-vs-nested-sets-mysql/
“MySQL是四大系统中的唯一系统（MySQL，Oracle，SQL Server，PostgreSQL），嵌套集模型显示出良好的性能，可以被认为是存储的分层数据。”
邻接列表更容易维护，嵌套集的查询速度要快得多。
问题一直是将邻接列表转换为嵌套集已经取得了很长的成功，这要归功于一个非常讨厌的“推送栈”方法，它加载了RBAR。因此，人们最终在嵌套集中进行一些非常困难的维护或不使用它们。
现在，你也可以吃蛋糕了！您可以在不到4秒的时间内在100,000个节点上进行转换，在不到一分钟的时间内完成100万行的转换！顺便说一句，全部都是T-SQL！请参阅以下文章。