Python中非二叉树型结构用什么数据库存储比较好？

对于Python中非二叉树型结构（比如多叉树、图、有向无环图等）的存储，没有绝对“最好”的数据库，选择取决于你的具体操作需求。

1. 如果你的主要操作是深度遍历、路径查询、子节点管理 推荐：PostgreSQL + ltree扩展 这是最经典、最“像程序员”的选择。ltree专门为树形结构设计，用点分路径（如 'Top.Science.Astronomy'）表示节点，查询效率极高。

import psycopg2

conn = psycopg2.connect(database="test")
cur = conn.cursor()

# 启用ltree扩展
cur.execute("CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS ltree")

# 创建表
cur.execute("""
    CREATE TABLE tree_nodes (
        id SERIAL PRIMARY KEY,
        path LTREE NOT NULL,
        data TEXT
    )
""")

# 插入节点（Science是Top的子节点，Astronomy是Science的子节点）
cur.execute("INSERT INTO tree_nodes (path, data) VALUES (%s, %s)", 
            ('Top.Science.Astronomy', '天文数据'))

# 查询Astronomy的所有祖先
cur.execute("SELECT * FROM tree_nodes WHERE path @> 'Top.Science.Astronomy'")
print(cur.fetchall())  # 输出Top, Science, Astronomy

# 查询Science的所有后代
cur.execute("SELECT * FROM tree_nodes WHERE path <@ 'Top.Science'")
print(cur.fetchall())  # 输出Science及其所有子节点

2. 如果你的结构是图（Graph）且需要复杂关系分析 推荐：Neo4j 这是专门的图数据库，用“节点-关系-属性”模型，适合社交网络、推荐系统等场景。

from neo4j import GraphDatabase

driver = GraphDatabase.driver("neo4j://localhost:7687")

def add_node(tx, name):
    tx.run("CREATE (n:Node {name: $name})", name=name)

def create_relationship(tx, parent, child):
    tx.run("""
        MATCH (p:Node {name: $parent})
        MATCH (c:Node {name: $child})
        CREATE (p)-[:HAS_CHILD]->(c)
    """, parent=parent, child=child)

with driver.session() as session:
    session.execute_write(add_node, "Root")
    session.execute_write(add_node, "Child1")
    session.execute_write(create_relationship, "Root", "Child1")

3. 如果你需要灵活的模式和快速开发 推荐：MongoDB 文档数据库的嵌套结构天然适合树形数据，一个文档可以包含整个子树。

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient()
db = client.tree_db

# 插入一个嵌套结构的树
tree = {
    "name": "Root",
    "children": [
        {
            "name": "Child1",
            "children": [
                {"name": "Grandchild1", "children": []}
            ]
        }
    ]
}
db.trees.insert_one(tree)

# 查询整个树
result = db.trees.find_one({"name": "Root"})

总结建议：按查询模式选库，ltree在传统树操作上最直接高效。