结构化大量数据归类

结构化大量数据归类，比如当采集到大量的格式化结构数据的时候，如商品数据。有id，分类，标题等字段。如何进行归类呢？

可以先用group by 分类，取出所有的分类信息；

1，新建一个归类表，做二次归类

结构如下:

id,mulu,mulumd,guilei,

实现自动归类

1，数据库中取出所有sp,(id,spmulu,)新增guilei字段,

2，数据库中取出所有mulu(id,mulu,mulumdf,guilei)

2，循环sp,取出spmulu 转化成sp_mulumdf（md）

if sp_mulumdf 在mulu_mulumdf中,就取出guilei

if guilei为真，就将其更新到sp记录的字段

else

sp_mulumdf 不在mulu_mulumdf，将spmulu,写入mulu表，等待将mulu表中的mulu归类（即手动更新mulu_guilei信息）后再重新执行

以后可以简单的修改第一步：

取出所有没有归类的sp,guilei为0的记录；这样可以省一些事。

思维优化：

1，找出sp_mulumdf 不在mulu_mulumdf中的mulu,mulumdf，再插入mulu表；

2，循环mulu中的mulumdf,在sp中找mulumdf相同的记录，然后更新sp中的guilei

需要手动更新mulu_guilei信息后再次执行