数据库信息提取，实现数据树形结构(提取数据库信息做成树形结构)

随着互联网的发展，数据的重要性越来越突出。对于企业来说，对数据的管理和分析已经成为成功的必要条件。而数据库作为一个存储数据的工具，其作用也越来越受到重视。在进行数据管理和分析的过程中，需要将数据库中的信息提取出来，并对其进行分类和归纳，以便快速定位数据。本文将介绍如何实现数据库信息提取，并通过树形结构展示数据，提高数据管理的效率。

1. 数据库信息提取

信息提取是将有价值的信息从大量的文本、数据中提取出来的过程。在数据库中也需要将有用信息提取出来，以便进行后续的分类和归纳。在这里，本文将以MySQL数据库为例，介绍如何进行信息提取。

1.1 查询表结构

表结构是指表格的列名、列定义、列类型等具体信息。在MySQL数据库中，可以通过以下命令来查询表结构：

DESC 表名;

例如，查询某表（表名为“student”）的结构，可以使用以下命令：

DESC student;

查询结果会给出该表的列名、列类型、是否为空等信息，如下图所示：


1.2 查询表数据

查询表数据是指查询表格中的记录。在MySQL数据库中，可以使用以下命令来查询表数据：

SELECT 列名1,列名2,… FROM 表名;

例如，查询某表（表名为“student”）中所有记录的“学生姓名”和“年龄”，可以使用以下命令：

SELECT name,age FROM student;

查询结果会返回“学生姓名”和“年龄”两列的所有记录，如下图所示：


1.3 数据库信息提取脚本

将信息提取的命令封装在一个脚本中，可以方便地进行信息提取。下面是一个简单的MySQL信息提取脚本：

“`python

# -*- coding: utf-8 -*-

import pymysql

# 数据库连接信息

DB_HOST = ”

DB_PORT = 3306

DB_USER = ”

DB_PASS = ”

DB_NAME = ”

# 查询表结构

def query_table_desc(tablename):

conn = pymysql.connect(host=DB_HOST, port=DB_PORT, user=DB_USER, password=DB_PASS, db=DB_NAME, charset=’utf8′)

cursor = conn.cursor()

sql = ‘DESC ‘ + tablename

cursor.execute(sql)

result = cursor.fetchall()

cursor.close()

conn.close()

return result

# 查询表数据

def query_table_data(tablename, columns):

conn = pymysql.connect(host=DB_HOST, port=DB_PORT, user=DB_USER, password=DB_PASS, db=DB_NAME, charset=’utf8′)

cursor = conn.cursor()

colstr = “,”.join(columns)

sql = “SELECT ” + colstr + ” FROM ” + tablename

cursor.execute(sql)

result = cursor.fetchall()

cursor.close()

conn.close()

return result

“`

2. 数据树形结构展示

在信息提取的基础上，我们需要对数据进行分类和归纳，以便快速定位数据。树形结构是一种常用的分类和归纳方式，可以将数据分类，形成层次结构，并提供搜索功能，方便用户对数据进行管理。本文将介绍如何使用Python语言，并结合数据可视化库Matplotlib，通过树形结构展示数据。

2.1 树形结构

树形结构是指由节点和连接节点的指针构成的层次结构。在树形结构中，有一个根节点，根节点连接若干子节点，子节点又连接其他子节点，以此类推，形成层次结构。在数据管理中，以树形结构展示数据可以方便用户查看数据并快速定位需要查询的数据。

2.2 数据可视化

数据可视化是将数据以图形的形式呈现出来，以便用户直观地了解数据的分布和趋势。在Python语言中，常用的数据可视化库是Matplotlib。使用Matplotlib可以方便地绘制各种图表，包括折线图、柱状图、饼图等，同时也可以将数据以树形结构展示出来。

2.3 数据树形结构展示脚本

Python语言中，有一个非常常用的树形结构库叫做ETree，可以方便地生成树形结构。结合Matplotlib库，我们可以在绘制树形结构的基础上，插入数据，将数据以树形结构的形式展示出来。下面是一个简单的Python数据树形结构展示脚本：

“`python

# -*- coding: utf-8 -*-

from ete3 import Tree

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据库数据

data = {

“学生信息”: [

[“学生姓名”, “性别”, “年龄”],

[“张三”, “男”, 18],

[“李四”, “女”, 19],

[“王五”, “男”, 20]

],

“教师信息”: [

[“教师姓名”, “教龄”, “所教科目”],

[“赵六”, 3, “数学”],

[“钱七”, 4, “语文”],

[“孙八”, 5, “英语”]

]

}

# 生成树形结构

t = Tree()

t.add_child(name=”数据库”)

for k, v in data.items():

child = t.add_child(name=k)

for col in v:

child.add_child(name=col[0] + ” (” + col[1] + “)”)

# 绘图

ts = TreeStyle()

ts.show_leaf_name = True

ts.scale = 200

t.show(tree_style=ts)

# 输出图形

plt.axis(‘off’)

plt.savefig(“tree.png”, bbox_inches=’tight’)

“`

运行以上脚本，可以得到如下图所示的树形结构：


综上所述，本文介绍了如何实现数据库信息提取，并通过树形结构展示数据。通过信息提取，我们可以将数据库中的有用信息提取出来，方便后续的分类和归纳。通过树形结构展示数据，我们可以清晰地了解数据的层次结构，并快速定位数据。相信在实际数据管理中，上述方法会给大家带来不少帮助。

相关问题拓展阅读：

• 如何在关系型数据库中存储树形结构

如何在关系型数据库中存储树形结构

文中使用公司部门结构树作为栗子，要在mysql中存储这个公司部门结构树

邻接表想必大家都不陌生吧，用邻接表的关键是，在每个节点存储他的父节点的id。

在每一个部门信息中都存储了他的父节点id，parent_id字段

导入数据的过程就不说了，直接来看下数据吧：

这里使用常用的几种查询方式来看下这种方案的查询

可以通过parent_id做查询条件，可以快速查询到一个部门的直属下级部门

通过部门信息中的parent_id去查相应的父节点信息就可以快速实现

这种数据存储结构下，更新数据是比较方便快捷的，添加数据时直接找准父节点的id，组织部门变更时，也直接变更父id就好了，删除时候，看自己业务是否需要删除子节点这几种情况，

路径标的要点，就是每个节点存储根节点到该节点的路径，其实我觉得和别的几种方案可以共用

在每一个部门信息中都存储了他完整的路径，path字段

导入数据的过程就不说了，直接来看下数据吧：

使用路径表，通过path这个字段查询起来是比较困难的，一般都需要使用like，CONCAT函数、REPLACE函数等做字符串的处理逻辑，查仔运询起来比较复杂，这里不做展示了，线上服务不建议使用这种方式，查询效率低会影响到服务性能，一般建议和邻接表方式统一使用，同时添加parent_id和path字段，parent_id用来查询，path用来查看节点完整的路径

这种数据存储结构下，更新数据是比较方便快捷的，添加数据时直接找准路径就好，组织部门变更时，也直接找准路径就好，删除时候，看自己业务是否需要删除子节点这几种情况，

Closure Table，百度直译过来叫闭合表，大多数人叫做闭包表，这种方案的要点是存储公司部门信息主表中，不存储节点关系的数据，使用另一张关系表来存储节点之间的关系，其中包含了任何两个有关系（上下级）节点的关联信息

公司部门信息主表，只需要存储部门的本身信息

主要包括三个字段

要点就是关系表的一条记录是一个上级节点、下级节点、与他们之间的路径距离。拿部门结构图来举念悔梁例子

总公司-企划部的关系数据是：

总公司-大区A的关系数据是：

关系表中存储所有的节点路径信息，还用distance表示路径的距离，需要把树形结构中每两个节点之间的路径信息都维护进来。

数据存储的过程就拿导入总公司-门店A的过程做个示例。主表的数据存储就不说，说下关系中，存储部门结构的路径信息，总公司-门店A总共包含以下几条路径：

看到了么，是存储了所有总公司-门店A之间的路径信息

这里使用常用的几种查询方式来看下这种方案前虚的查询

这种数据存储结构下，更新数据比较麻烦，因为他存储了两节点直接所有路径信息（包括中间节点的）

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