[发明专利]一种云环境下面向树型数据的存储方法

摘要

本发明公开了一种云环境下面向树型数据的存储方法。该方法基于传统邻接表表示法存储树型数据，底层采用分布式列式数据库HBase，适用于云环境下大规模树型数据的高效存储。在时间上，该方法具有高效的数据管理性能，可以实现高效快速的数据查询、删除、更新等操作；在空间上，该方法比传统的邻接表表示法增加了少量的空间开销，但是随着树型数据的增加，增加的冗余信息空间开销会逐渐减少。

主权项

1.一种云环境下面向树型数据的存储方法，其特征在于，有如下步骤：1.树型数据增加操作：Step 1:初始化数据结点；如果，插入的结点在HBase表中已存在则跳转Step 13，否则跳转Step 2；Step 2:如果father是“0”，跳转Step 4，否则跳转Step 3；Step 3:如果father信息对应的父结点在表中不存在的话，则跳转Step 13，否则跳转Step 4；Step 4:向HBase数据表中插入结点信息，如果成功则跳转Step 5，否则跳转Step 4；Step 5:如果father是“0”，则跳转Step 12，否则跳转Step 6；Step 6:查询父结点信息，信息存储在数据结构实例fatherTreeInfoDto中，如果父结点的TreeNum为0，则跳转Step 7，否则跳转Step 10；Step 7:如果fatherTreeInfoDto.father为0，则跳转Step 8，否则跳转Step 9；Step 8:设置父结点的fatherTreeInfoDto.treeNum为1，subTreeString为插入结点的rowkey，preFatherNum为“1”,preFatherString为“0”，跳转Step 11；Step 9:查询祖父结点的信息存储在数据结构实例grandFatherTreeInfoDto中，设置父结点的fatherTreeInfoDto，treeNum为1，subTreeString为插入结点的rowkey，preFatherNum为grandFatherTreeInfoDto.preFatherNum+1,preFatherStrin为grandFatherTreeInfoDto.preFatherString+“_”+fatherTreeInfoDto.father，跳转Step11；Step 10:设置父结点的fatherTreeInfoDto中，treeNum为treeNum+1，subTreeString为subTreeString+“_”+rowkey，跳转Step 11；Step 11:更新父结点信息，更新成功跳转Step 12，否则跳转Step 11；Step 12:插入结点成功；Step 13:插入结点失败，打印信息；2.树型数据删除操作：Step 1:输入所要删除的结点rowkey；Step 2:如果删除结点存在，则跳转Step 3，否则跳转Step 10；Step 3:构造一个队列，把所要删除的结点放入队列中，并查询获得删除结点的father信息；Step 4:如果队列不为空，则跳转Step 5，否则跳转Step 7；Step 5:从队列头获得一个元素，并在队列中删除此元素，查询这个元素的所有子结点，如果有则存入队列；Step 6:删除获取的元素所对应的结点数据信息，跳转Step 4；Step 7:如果删除结点的father为“0”，则跳转Step 9，否则跳转Step 8；Step 8:更新父结点的subTreeNum信息和subTreeString信息；Step 9:删除结点成功；Step 10:删除结点失败，打印错误信息；3、数据查询操作(1)给定一个结点，可以查询该结点的直连子结点；(2)给定一个结点，可以查询该结点的父亲结点信息；(3)给定一个结点，可以查询该结点的所有子结点，包括直连和不直连；(4)给定一个结点，可以查询到该结点的族谱信息；(5)给定两个结点，可以查询这两个结点有无从属关系即一个结点是否可以向上溯源找到另一个结点。