国标地图 省-市-区-县-镇-村全部数据为711892条数据,
如果要查询到全国省市区镇村的数据,数据库表结构设计不合理的情况下很有可能出现死查询的情况,
最开始的表结构如下
| code |
parent_code |
name | fullname | level |
| 11 | 0 | 北京市 | bjs | 0 |
| 1101 | 11 | 市辖区 | sxq | 1 |
| 110101 | 1101 | 东城区 | dcq | 2 |
| 110102 | 1101 | 西城区 | xcq | 2 |
| 110105 | 1101 | 朝阳区 | zyq | 2 |
现在查询北京下面的市[区县]信息就需要通过parent_code来联系父类信息,在加入索引的情况下,也会造成很差的性能问题,查询全国省市区耗时在2.5s左右,
如果在全国70w+的数据情况下,这样的设计结构查询就会造成死查询,为了避免这种情况,我对表从新设计了一下如下
| fullname | name | searche_key | level |
| bjs | 北京市 | 11 | 0 |
| sxq | 市辖区 | 11.1101 | 1 |
| dcq | 东城区 | 11.1101.110101 | 2 |
| xcq | 西城区 | 11.1101.110102 | 2 |
| zyq | 朝阳区 | 11.1101.110105 | 2 |
这样设计的情况下,search_key承担了主键Key的作用,还承担了关联上下级关系的作用,level区别当前的递归级别,在给searche_key,name,level等列添加索引,
这样递归查询的性能将是极大的提升,内网查询的效率为1000次平均在3-4毫秒左右。