Re: 复杂商品分类的表如何建立?

zww80216 写道
复杂商品的分类,类似淘宝的分类
1.每类商品有无限级分类
2.每个商品可能会有交叉分类
3.每类商品的扩展属性不一样
比如:
夹克的扩展属性为
款式: 拉链夹克 风格: 休闲 品牌: other/其它 适合季节: 春秋 尺码: M L 颜色: 其它颜色 质地: 纯棉
主板的扩展属性为
品牌: 微星/MSI 类型: Socket478 芯片组: Intel 845 平台类型: Intel平台 宝贝成色: 8成新

这些扩展属性都会动态的变化

那么问题来了:
1.全文搜索如何合理建立?
2.可能后台扩展属性表是否需要动态建立?
3.如果单件商品属于交叉分类的话,查询结果记录重复是否需要?
4.高效的无限级分类算法大家可否指点一二,这个困惑了我很久了?

不求完整解决,给个思路也成


你的问题很多,分别回答。
1.无限分类。树形结构,一般可以认为分类变化的频度很低,所以比较适合于损失插入修改性能以提高查询性能。
树形结构的查询,一般最关心和最区别于普通字典数据的地方就是查询子树问题,在Oracle里对应hierarchical query,即使用connect by语句的递归查询。子树举例说:生物分类中,给出所有的鸟类。
一般的树形结构在表里的物理存储方式有两大类:
1.链表方式。
  有各种变形,典型的如,一条记录有唯一id,还有parentId保存父节点的ID。查询子树时需要用SQL递归查询,需要多条SQL。
2.ID即是节点在树中的路径。
  比如生物id为001,哺乳动物则为001001,鸟类为001002,前三位是父节点的id,后三位是在本级中节点的ID。依此类推。
  这种方案有每级节点数量的限制,因此有其他方案来弥补,比如另设一个字段保存上级节点的ID,这样本级节点的长度实际上是算出来的,而不是固定的。但这些方案的共同点就是,对子树问题,都采取id like '父节点%'的方式,只需一句SQL,但是like的效率并不算很高。
3.Nested Sets方式。
  用两个字段保存树形结构关系,left数和right数,规则是:子的left>父的left,子的right<父的right。这种算法专门针对子树问题优化,根据上述规则,它只需要where left>currentNode.left and right<currentNode.right即可。因为left,right都是数字,所以可以利用索引,可以想见,查询的速度非常快,比用Oracle 的connect by实现内部递归的方式更快。
  具体参考:http://www.developersdex.com/gurus/articles/112.asp
 
 

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