文件格式的数据要求做数据的存储, 调研发现了 mptt 的这种树结构, 可以使用二叉树的左右节点作为排序的基础, 从而达到数据插入查询的树结构只是最后发现, 这种方式查询方便, 但是维护树的开销太大, 导致每次数据更新都会耗时很久, 最后文件存储还是使用传统的方式: parent_id
sqlalchemy_mptt 官网:.htmlsqlalchemy_mptt 使用::://juejin/post/6844903873581170701#heading-6使用sqlalchemy构建树结构的用户评论:
查询某一节点的树路径
node = (db.session.query(Tree).filter( Tree.id == depot_id, pe == "类型").first())# 重点是 query 与 json_fields(返回指定的json字段)
res = _tree(session=db.session, json=True,json_fields=lambda tree_node: {"name":tree_node.name, "type":pe, "parent_id": tree_node.parent_id}, query=lambda nodes: nodes._id == _id)
)
本文发布于:2024-02-02 05:46:11,感谢您对本站的认可!
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