层次

本图展示了ADO对象层次图，其中包括连接、命令和记录集对象之间的关系。

IT包含三个层次：1. 硬件：负责数据存储、处理和传输，包括主机和网络通信设备。2. 软件：用于收集、存储、分析和应用信息，包括管理软件、流程管理软件和数据分析软件。3. 应用：收集、分析和使用信息，包括利用软件和技术辅助决策。通常，第三层应用的重要性常被低估，但它是IT价值发挥的关键。

优点：- 数据结构清晰，查询效率高- 提供良好的数据完整性支持 缺点：- 多对多关系表示困难- 插入和删除操作受限- 查询子节点必须通过父节点- 结构严密，导致命令程序化

使用parent_left和parent_right字段高效组织SQL数据库中的层次数据，优化查询性能。

通过分析概念层次树中的数据，发现隐藏的模式和知识。

分析人员可以通过分层设计逐步钻取和深入分析关注内容。 汇总层展示值得关注的信息，深入层则根据需要进一步分析。

乔·切尔科的 SQL 树和层次结构指南

AHP层次分析法操作指南 想要运用AHP层次分析法解决问题，你需要遵循以下步骤： 明确问题: 首先，你需要明确你想要解决的问题是什么，以及你期望得到的结果是什么。 建立递阶层次结构: 将问题分解成多个层次，包括目标层、准则层和方案层。目标层位于最顶层，代表你想要达成的目标。准则层位于中间层，代表影响目标的因素。方案层位于最底层，代表解决问题的可选方案。 建立两两比较的判断矩阵: 对于每一层的元素，你需要进行两两比较，并根据其重要性程度赋予一定的权重。这些权重将构成一个判断矩阵，用于计算每个元素的相对重要性。 层次单排序: 通过计算判断矩阵的特征值和特征向量，可以得到每个元素在该层级中的权重，从而进行排序。 层次综合排序: 将各层级的权重进行综合，最终得到所有方案的综合排序，帮助你选择最佳方案。

利用概念层次结构挖掘 XML 数据 该研究探讨了如何利用概念层次树来有效地挖掘 XML 数据。XML 数据本身具有层次结构，而概念层次树可以进一步组织和抽象这些数据，从而实现更深入、更精准的数据挖掘。

Spring的数据访问异常层次结构（DataAccessException）是Spring框架中DAO模块的一部分，专门用于处理数据访问层中的各种错误。这一异常层次结构细致而周密，包含多种异常类型，每种异常都对应着不同的错误情景。例如，CleanupFailureDataAccessException处理释放数据库资源时的异常，而DataIntegrityViolationException则处理插入或更新数据时违反完整性的情况。Spring的DataAccessException是RuntimeException的子类，开发者无需显式捕获和处理，但通过getCause()方法可以获取导致异常的原始异常，为错误处理提供了便利。