用户关系表字段设计

 

用户关系表关系字段左查询正反两向，用varchar英文编码 latin1 ，可存储6.5万多字符，按6万算，留5000给其他字段，每个用户id（int(10)）加/共12个字符（如果id是从1开始，那么其实平均下来只有10/2+2=7个字符），那么就是60000/12=5000个，一共可以存储5000个上级用户数据，因为双向，所以单字段存2500个，所以当一个用户的上级关系超过2500以后就不能继续存储了，为了标示是否已经到了2500个，应该有个字段存储当前用户层级和上级数量，防止无限添加导致出错，或者需要每次都先做统计。总结：最多有2500层下线（不是2500个，每层都可以有无限个下线），如果用户id是从1开始实际可存储 60000/7/2 = 4285 层

 

要知道id为10的人有哪些下线：

首先，它自己的上线正关系字段：1/，加上自己的id就是1/10/

它的每个下线都有一个上线正关系字段，比如id为500的用户：1/10/200/

那么，要知道10的所有下线，只需要like ‘1/10/%‘

 

要知道id为500的所有上线：因为它自己的上线反关系字段：200/10/1/，只需要直接取出就可以了

 

为了快速检索一个用户的1级或指定层级的所有下线，应当存储一个用户层级字段，这样要找到一个第2层用户的5层以内下线只需要：like ‘1/10/%‘ and level < 7

 

// 获取他的上线sys_user_ref

int depth = 0;
int leader_uid = 0;
String leaders = "";
String leaders_reverse = "";
if(Validator.isNotNullOrEmpty(user.getRefeerUserId())) {
    SysUserRefEntity leader = sysUserRefDao.queryObject(user.getRefeerUserId());
    depth = leader.getDepth();
    leader_uid = leader.getUid();
    leaders = leader.getLeaders();
    leaders_reverse = leader.getLeadersReverse();
}

/**
 * lbnnbs: 如果上线操过2500层则截断
 * 因为操过2500层的上线本身的leaders就是已经截断过的了，所以可以直接截断上线的leaders的最高层uid就可以
 */
if(depth > 2500) {
    leaders = leaders.substring(leaders.indexOf("/") + 1);
    leaders_reverse = leaders_reverse.substring(0, leaders_reverse.lastIndexOf("/", leaders_reverse.length() - 2) + 1);
}

Map<String, Object> umap = new HashMap<String, Object>();
umap.put("uid", user_id);
umap.put("depth", depth + 1);
umap.put("leaders", leaders + leader_uid + "/");
umap.put("leaders_reverse", leader_uid + "/" + leaders_reverse);

sysUserRefDao.save(umap);