¿Cuáles serían los pros y los contras de datos jerárquica y. datos relacionados, en el rendimiento (y clasificación)?

Question

Esto está relacionado con esta pregunta . Me hizo pensar que, por ejemplo, este libro . En lugar de ser un hijo de ambos [Agriculture] y [Other], en el [Books > Catalogs > Agriculture] árboles y [Business & Industrial > Agriculture & Forestry > Other], respectivamente, sólo podría sostenerse por sí mismo tener esos niveles como etiquetas, en su lugar.

En una página web como eBay, serían los costes de funcionamiento de la inclusión de todos los registros con los etiquetas [Agriculture Y Catalog] fuertemente outweigth los de una lista de todos los registros en el [Books > Catalogs > Agriculture] categoría , siempre los datos se normalizaron correctamente?

Me doy cuenta de que esto probablemente es una pregunta estúpida (y no, no creo que estoy programando la próxima eBay), pero no puede desprenderse de esta curiosidad y, peor aún; tentación ; así que prefiero sonar estúpido ahora y conseguir una buena comprensión de mis malentendidos que hacer algo tonto o inútil más adelante.

Answer 1

Cuando el modelo relacional surgió primero, el paradigma de la base de datos dominante era jerárquica; y luego (como es todavía el caso) jerárquica es más eficiente porque, en esencia, se puede comenzar con las consultas parcialmente prejoined.

Sin embargo, sólo se basa en una estructura jerárquica estática. La gran dificultad surge cuando se quiere flexionar la vista de los datos que vienen de otra dimensión raíz. (Era una pregunta muy debatido si bases de datos relacionales podrían nunca ser lo suficientemente eficiente para el uso práctico;. Pronto resuelto mediante la aplicación diligente de la Ley de Moore)

Piense clientes que tienen órdenes que comprenden los productos; una jerarquía. Inevitablemente querrá también ser capaz de pensar acerca de los productos que se encuentran en pedidos de los clientes; toda una otra jerarquía. Los vendedores y en las regiones que generan pedidos de los clientes; Los clientes o tienen que realizar pedidos.

Bases de datos relacionales que ofrecen la capacidad de reconstruir sus jerarquías a voluntad con más o menos la misma eficacia; un beneficio sólo está disponible en otros formatos de base en el costo de la incorporación de múltiples jerarquías ortogonales; en cuyo caso el coste de alterar, añadir o eliminar datos se convierte en astronómico.

Answer 2

El objetivo principal del modelo relacional es para evitar la duplicación. datos jerárquicos, mientras más fácil de asimilar de forma manual, sufre de problemas de duplicación.

Utilice el modelo que se ajuste mejor sus datos en lugar de hacer la optimización prematura.

tiendo para construir árboles jerárquicos de presentación de datos relacionales.