Каковы были бы за и против иерархических данных по сравнению со связанными данными в производительности (и классификация)?
Надеюсь, этот код станет хорошим началом:
Sub CopyPaste()
Dim rngCopy As Excel.Range
Dim rngPaste As Excel.Range
With Sheet1
Set rngCopy = .Range(.Range("N1").Value)
Set rngPaste = .Range("A1")
rngCopy.Copy
rngPaste.PasteSpecial (xlPasteAll)
End With
End Sub
Этот код предполагает, что вы копируете данные из диапазона, указанного в ячейке N1, и вставляете их в ячейку A1 (вы можете легко изменить их). изменяя параметр rngPaste).
Дайте мне знать, если у вас есть какие-либо вопросы. Береги себя.
2 ответа
Когда впервые появилась реляционная модель, парадигма доминирующей базы данных была иерархической; и тогда (как все еще имеет место) иерархическая система более эффективна, потому что, по сути, вы можете начать с частично предопределенных запросов.
Но только на основе одной статической иерархической структуры. Большая трудность возникает, когда вы хотите изменить представление данных, поступающих из другого корневого измерения. (Это был спорный вопрос, могут ли реляционные базы данных когда-либо быть достаточно эффективными для практического использования; вскоре они были решены путем усердного применения закона Мура.)
Подумайте о клиентах, у которых есть заказы, которые включают продукты; иерархия. Неизбежно вы захотите также подумать о продуктах, которые можно найти в заказах от клиентов; вся другая иерархия. И продавцы в регионах, которые генерируют заказы от клиентов; или заказчики, размещающие заказы.
Реляционные базы данных предоставляют вам возможность восстанавливать иерархии по своему желанию с примерно равной эффективностью; преимущество доступно только в других форматах базы данных за счет встраивания нескольких ортогональных иерархий; в этом случае стоимость изменения, добавления или удаления данных становится астрономической.
Основная цель реляционной модели - предотвратить дублирование. Иерархические данные, которые проще обрабатывать вручную, страдают проблемами дублирования.
Используйте модель, которая лучше всего подходит для ваших данных, вместо преждевременной оптимизации.
Я склонен строить иерархические деревья представления из реляционных данных.