go工程化实践：拓扑排序的同源合并以及存储层设计

什么是拓扑排序的同源合并

拓扑排序是一种常用的有向无环图（DAG）的排序算法，可以用来解决一些依赖关系的问题。同源合并是拓扑排序的一种优化算法，可以将具有相同入度的节点合并为一个节点，从而减少排序的时间复杂度。

举个例子，假设有以下任务依赖关系图：

A -> B -> C
  \-> D -> E

其中，箭头表示依赖关系，例如 A -> B 表示任务 A 依赖任务 B。这个图可以用拓扑排序算法进行排序，得到的结果为 A -> D -> B -> E -> C。

如果使用同源合并算法，可以将具有相同入度的节点合并为一个节点，得到以下图：

A -> BD -> CE

其中，BD 表示将 B 和 D 合并为一个节点。这个图可以用拓扑排序算法进行排序，得到的结果仍然是 A -> D -> B -> E -> C。

怎么设计存储层

在存储层中，可以将每个节点表示为一个记录，包含节点的 ID、入度、出度和其他属性信息。例如，可以使用以下表来表示节点信息：

CREATE TABLE nodes (
  id INT PRIMARY KEY,
  in_degree INT,
  out_degree INT,
  ...
);

然后，可以使用一个额外的表来记录同源合并后的节点信息，例如：

CREATE TABLE merged_nodes (
  id INT PRIMARY KEY,
  original_ids TEXT,
  ...
);

其中，original_ids 列记录了合并后的节点对应的原始节点 ID 列表，例如 BD 节点对应的原始节点 ID 列表为 [B, D]。

在查询时，可以先查询 merged_nodes 表，获取合并后的节点信息，然后根据 original_ids 列查询 nodes 表，获取原始节点的属性信息。这样可以减少存储空间和查询时间的消耗，提高查询效率。