Google Appengine数据存储上的层次结构优化
我使用看起来像这样的模型将数据存储在数据存储中的分层数据：
class ToolCategories(db.Model):
name = db.StringProperty()
parentKey = db.SelfReferenceProperty(collection_name="parent_category")
...
...
我想打印保存层次结构的所有类别名称，例如以下面的形式表示：
--Information Gathering
----OS Fingerprinting
----DNS
------dnstool
----Port Scanning
------windows
--------nmap
----DNS3
----wireless sniffers
------Windows
--------Kismet
为了实现上述目的，我使用了反向引用功能的简单递归：
class GetAllCategories (webapp.RequestHandler) :
def RecurseList(self, object, breaks) :
output = breaks + object.name + "</br>"
for cat in object.parent_category:
output = output + self.RecurseList(cat, breaks + "--")
return output
def get (self) :
output = ""
allCategories = ToolCategories.all().filter(' parentKey = ', None)
for category in allCategories :
output = output + self.RecurseList(category, "--")
self.response.out.write(output)
由于我对App引擎编程非常陌生（自从我开始编写代码几乎没有3天），我不确定这是从Datastore访问角度来看最合适的方式来完成所需的工作。
这是最好的方法吗？ 如果不是什么？
你有一个非常合理的方法！ 我的主要警告是与GAE很少有关系，并且与Python很多： 不要使用+或+=创建字符串。 相反，你要制作一个字符串片断列表（带有append或extend或list comprehensions＆c），当你完成所有工作时，你可以用''.join(thelist)之类的方式加入最后的字符串结果。 尽管最近的Python版本努力优化+或+=循环的本质O(N squared)性能，但最终总是会在构建字符串列表的过程中更好，并且''.join它们在最后！
您的方法的主要缺点是，因为您使用“邻接列表”方式来表示树，所以必须为树的每个分支执行一次数据存储查询。 数据存储查询相当昂贵（每个160ms左右），因此构建树，特别是如果它很大，可能会相当昂贵）。
还有另外一种方法，它本质上是数据存储为表示实体组所采用的一种方法：不是仅仅存储父键，而是使用ListProperty存储整个祖先列表：
class ToolCategories(db.Model):
name = db.StringProperty()
parents = db.ListProperty(db.Key)
然后，为了构建树，您可以在一个查询中检索整个事物：
q = ToolCategories.all().filter('parents =', root_key)