MySQL 如何查找树形结构

问题描述

我们要解决的问题是如何在 MySQL 数据库中查找树形结构数据。树形结构是一种层级关系的数据结构，常见于组织结构、分类目录等场景中。在查找树形结构数据时，我们通常需要考虑到以下两个方面的问题：

  1. 如何存储树形结构数据
  2. 如何查询树形结构数据

存储树形结构数据

在 MySQL 数据库中，我们可以使用两种常见的存储方式来表示树形结构数据：邻接列表（Adjacency List）和嵌套集合模型（Nested Set Model）。下面分别介绍这两种存储方式。

1. 邻接列表（Adjacency List）

邻接列表是一种简单直观的存储方式，每个节点保存一个指向父节点的外键。通过递归查询，我们可以获取整棵树的结构。

下面是一个使用邻接列表存储树形结构数据的示例：

CREATE TABLE tree (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100),
  parent_id INT,
  FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES tree(id)
);

INSERT INTO tree VALUES (1, 'Root', NULL);
INSERT INTO tree VALUES (2, 'Node 1', 1);
INSERT INTO tree VALUES (3, 'Node 2', 1);
INSERT INTO tree VALUES (4, 'Leaf 1', 2);
INSERT INTO tree VALUES (5, 'Leaf 2', 2);

在上面的示例中，tree 表表示一棵树，其中 id 字段是节点的标识，name 字段是节点的名称，parent_id 字段是指向父节点的外键。

2. 嵌套集合模型（Nested Set Model）

嵌套集合模型是一种更高效的存储方式，每个节点保存两个额外的字段来表示节点的左右边界。通过左右边界的比较，我们可以获取整棵树的结构。

下面是一个使用嵌套集合模型存储树形结构数据的示例：

CREATE TABLE tree (
  id INT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100),
  lft INT,
  rgt INT
);

INSERT INTO tree VALUES (1, 'Root', 1, 10);
INSERT INTO tree VALUES (2, 'Node 1', 2, 5);
INSERT INTO tree VALUES (3, 'Leaf 1', 3, 4);
INSERT INTO tree VALUES (4, 'Node 2', 6, 9);
INSERT INTO tree VALUES (5, 'Leaf 2', 7, 8);

在上面的示例中，tree 表表示一棵树，其中 id 字段是节点的标识，name 字段是节点的名称，lft 和 rgt 字段是左右边界的值。

查询树形结构数据

在 MySQL 中，我们可以使用递归查询或非递归查询的方式来获取树形结构数据。

1. 递归查询

递归查询是一种直观简单的方式，但在大规模数据中可能存在性能问题。下面是一个使用递归查询获取树形结构数据的示例：

WITH RECURSIVE cte AS (
  SELECT id, name, parent_id FROM tree WHERE id = 1
  UNION ALL
  SELECT t.id, t.name, t.parent_id FROM tree t JOIN cte ON t.parent_id = cte.id
)
SELECT * FROM cte;

上面的示例中，使用了 MySQL 的 WITH RECURSIVE 语法来实现递归查询。通过 UNION ALL 连接子查询和递归查询，可以获取整棵树的结构。

2. 非递归查询

非递归查询是一种更高效的方式，可以通过迭代的方式获取树形结构数据。下面是一个使用非递归查询获取树形结构数据的示例：

SELECT * FROM tree WHERE lft >= 2 AND rgt <= 5;

上面的示例中，通过比较左右边界的值，可以获取指定节点的所有子节点。