sqlite3树形结构遍历效率对比测试
一、缘起
项目数据结构：本人从事安防行业，视频监控领域。项目中会遇到监控点位的组织机构划分、临时划分的巡逻点位等。这些相机点位、连同组织机构，它们在逻辑关系上构成了一个树形结构。
又由于任何一个点位属于一个组织机构，也可能属于一个被临时创建的视频巡逻计划中，因此，可以看出，任何一个节点，包括相机节点和组织机构节点，都有可能有至少一个父级节点，且任何一个组织机构节点也会有多个下级子节点。这中逻辑关系又构成了图。数据量规模：一个市级别的管理平台，点位数量在十万至几十万级别，一个省级别的管理平台，所接入的点位规模在百万级别。
问题：监控平台经常需要用到的功能，就是要快速查询出来一个节点下的所有子节点、子节点的子节点等的树形结构。
我们的数据库目前采用的是sqlite3。 目前需要对查询遍历部分做性能上的优化，由我来承担完成这项工作。本人无数据库方面开发的经历，只用了一天时间尝试了如下4种方案。也许还有最好的，亲爱的读者您看到了这篇帖子，假如知道有更好的方法，还请赐教，笔者不胜感激。
由于一些原因，在这里不便于公开各个方案的代码、sql语句、或sqlite表结构等信息。还请谅解。
二、方案
从上面的数据结构可以看出，要想查询到一个节点的所有子节点，通常的做法是必须使用递归的方法。这就有了方案1、2、3。如果转换一下思路，则就产生方案4。方案1：multimap递归查询 由于每个节点极其父节点构成一个pair，这恰巧和STL中的multimap的数据模型一致。所以自然考虑到使用multimap实现递归遍历的方案。 具体如下： （1）从数据库中查询所有的数据。 （2）将查询的结果集插入（insert）到multimap中。 （3）用递归的方法遍历查询到multimap中的节点及所有树形子节点。
方案2：函数递归查询 方案1是将所有数据都查询出来，然后在multimap中递归查找。方案2的思路是，查找这个节点的子节点，然后查找子节点的子节点，然后查找子节点的子节点的子节点......（子子孙孙无穷匮也）。实现方法是编写一个递归函数，递归地查询数据库，即递归地select。 （1）从数据库中查询所有的父节点是“传入节点”的节点记录。 （2）从（1）中的结果集中，取出查询到的节点id，将这个节点作为“父节点”，然后重新执行（1）。 （3）由（1）和（2），如果某一次遍历的结果集为空，则表示当前遍历到的这个节点是叶子节点，它没有子节点了。则递归函数退出。
方案3：sql语句递归查询
方案1、2的思路都是在sql语句之外递归查询。如果能够写出递归的sql语句，效果是不是能更好呢？于是有了方案3。简单来说，方案3是将方案2中用函数实现的"查找子节点的子节点的子节点......"，替换为用sql语句来实现。
关于sqlite3的递归语句，请参考我的另外一篇博文《sqlite3-递归查询》。
这里要注意一下，sqlite3的递归语法 with recursive 可能在 其3.7.X 及以下版本不受支持，可能会提示语法错误syntax error。我的sqlite3库升级到3.8.x之后就能查询到结果了。
方案4：引入关系表
现在数据库表的结构如下图所示。
它是一种结构化的数据库表结构。将节点的id和父节点id都存储在一个记录中。好处是开发时候快速，坏处是，不便于扩展和修改。
说它不便于扩展，是因为假如一个节点有两个父节点，则一个字段无法满足。再加一个father_id字段吗？显然不现实，因为不知道会有多少个父节点。
说它不便于修改，是因为，如果将多个父节点id都采用格式化都填入father_id字段，则在维护记录的时候会带来“拼串和解析串”的步骤，带来维护上的麻烦。
那么，是否可以换一种思路，采用面向对象的思维创建数据库表呢？于是想到了下面的表结构和表关系。
如图所示，增加一个关系表，专门用来存储节点之间的关系。将father_id和son_id作为联合主键。如此一来，节点与节点之间的关系，其实就对应的是关系表中的一条记录！一个节点有多少个子节点，关系表中就有多少条记录。一个节点有多少个父节点，也是这样。
这样改造了数据库表之后，带来的好处是显而易见的，
首先是可维护性的提升。从以前的解析修改表字段，到现在的插入删除一条或多条记录。
其次是开发维护人员对于数据的关系也会理解地更加深刻和清楚。
但不可避免，也有不足之处，
首先是开发的成本。这样的表结构和表关系，不利于快速开发。
其次是现在的软件系统已经用了好几年，突然修改，可能会造成现场维护上的压力突然增大。
第三，这样的结构，是否满足业务功能要求的效能，还是个未知数。
三、结果对比
下面给出上述方案1、2、3的测试对比表。
方案1
方案2
方案3
从理论上来讲，查询得到结果的效率是 方案3 > 方案1 > 方案2。
从上面3个表来看，结果的确如期望的那样。
但是，有些意外的是，方案3中从结果集中获取下一条记录这一步骤(即next)，太占用时间，竟然达到了97%的占比。
从综合效率上来看，方案1时间最快。其次是方案3，最慢的是方案2。因为方案2要执行大量的函数递归调用，函数栈切换，这是最为耗时的。