为我们的数据库实现二叉搜索树（BST）的重要性是什么

Question

问题不是如何，而是为什么。 BST有助于高效CRUD，我们在数据库中存储数据时是否需要用编程语言硬编码BST？

例如，考虑 Django + Postgresql ，Django 框架中的模型使用 ORM 自动转换为数据库中的表，我从来没有必要实现这些树，或者 BST 树是内置到数据库中的吗？

Answer 1

为什么以及何时为数据库操作实现二叉搜索树 (BST) 的问题需要了解数据存储和检索的基本原理，以及现代数据库如何处理这些任务。

为什么使用二叉搜索树？

1. 高效搜索:

   • BST：在平衡良好的 BST 中，搜索操作（以及插入和删除）可以在 O(log n) 时间内执行。这是因为每次比较都允许算法丢弃剩余树的一半，就像对排序数组进行二分搜索一样。
   • 数据库：数据库使用类似的概念，通常以 B 树或 B+ 树的形式来索引数据并提供高效的搜索操作。这些树比 BST 更复杂，并且针对磁盘存储和大型数据集进行了优化。

2. 排序：

   • BST：BST 的中序遍历给出按排序顺序的元素。此属性对于范围查询和有序数据检索非常有用。
   • 数据库：数据库列上的索引允许利用 B 树或类似结构高效有序地检索数据。

3. 动态数据:

   • BST：允许动态插入和删除，同时保持顺序。
   • 数据库：同样，数据库在插入、更新或删除数据时动态维护索引。

在数据库中存储数据时，是否需要用编程语言对 BST 进行硬编码？

不，使用数据库时，通常不需要直接在应用程序代码中实现 BST。 原因如下：

1. 数据库索引:

   • 现代数据库具有内置索引机制。例如，PostgreSQL 默认使用 B 树作为索引。
   • 当您在数据库中的列上创建索引时，数据库会自动管理树结构以提供高效的搜索和检索。

2. ORM（对象关系映射器）：

   • 像 Django 这样的框架提供了抽象数据库交互的 ORM。它们会自动将您的模型转换为数据库表，并根据您的模型定义处理索引的创建。
   • 当您定义模型并使用

     CharField

     、

     IntegerField

     等字段并指定

     unique

     或

     index=True

     时，ORM会指示数据库创建和维护索引。

3. 优化存储：

   • 数据库针对磁盘存储和检索进行了优化，通常使用与 BST 等内存结构相比更适合大规模数据（如 B 树或 B+ 树）的树结构。
   • 与利用数据库的内置功能相比，在应用程序中实现自定义 BST 通常效率较低且更容易出错。

结论

何时在应用程序代码中实现 BST：

• 您可以在应用程序代码中实现 BST，用于内存中操作，您需要快速、有序的数据检索和动态更新，并且数据集足够小以适合内存。
• 示例场景包括实现优先级队列、缓存或其他内存中数据结构。

何时依赖数据库索引：

• 对于持久存储和大型数据集，依赖数据库内置的索引和检索机制是最佳实践。
• 使用 ORM 功能和数据库索引来处理高效的数据操作，而无需直接在应用程序代码中管理树结构。

总而言之，虽然 BST 的概念是理解高效搜索和检索如何工作的基础，但现代数据库和 ORM 抽象了这些细节，使您能够专注于更高级别的应用程序逻辑，而无需手动实现树结构。