背景
三级查询(层级固定,层级数少)
这种情况,我们只需要一张表,就叫它树形表吧:
CREATE TABLE tree (
id int not null auto_increment,
name varchar(50) not null comment '名称',
parent_id int not null default 0 comment '父级id',
level int not null default 1 comment '层级,从1开始',
created datetime,
modified datetime
);
三级查询过程:查询出三级tree, 根据三级tree的 parent_id 查询出二级tree, 同样的方式再去查询出一级tree, 后端组装成树状数据,返回给前端。
多级查询(层级不固定/层级很深)
这种情况,我们首先想到的就是子查询或者联表查询,但是肯本不能在实际开发中使用,原因大家都知道:
- sql语句复杂,容易出错
- 性能问题,可能会被领导干
所以最好的方式就是,加一张表 tree_depth,来维护层级深度关系。
CREATE TABLE tree_depth (
id int not null auto_increment,
root_id int not null default 0 comment '根节点(祖先节点)id',
tree_id int not null default 0 comment '当前节点id',
depth int not null default 0 comment '深度(当前节点 tree_id 到 根节点 root_id 的深度)',
created datetime
);
表中 depth 字段表示的是: 当前节点 tree_id 到 根节点 root_id 的深度,不是当前节点所在整个分支的深度,所有节点相对于自身的深度都是0
有了 tree_depth 表后,查询一个N级节点的组织数据就方便了:
遍历整个树:
直接查 tree 中所有 level = 1 的节点,在出去这些节点的 id 根据 parent_id 去查下级节点, 查询完所有的节点,就可以组装成一个完整的树状图返回给前端
节点搜索(查找出这个节点所在的整个分支)
- 从 tree 表查询出节点 treeN
select * from tree where id = N
- 根据 treeN 的 id 值,到 tree_depth 表查询出它的 根节点id:
select root_id from tree_depth where tree_id = #{treeId}
- 根据 root_id 查询 tree_depth 的 所有当前节点分支数据
select * from tree_depth where root_id = #{rootId}
- 从查询出 tree_depth 表数据中取出所有当前节点 tree_id
select * from tree where id in (?,?,?)
- 组装所在分支树状结构
总结
- 多级查询、三级查询本质就是树形结构的遍历,推荐使用多级查询的方式,相比三级查询多级查询的方式抓住了树形结构遍历的本质,方便扩展和维护。
- 技术只是工具,多级查询的方式不是固定的,查询方式合理既可,但通常都需要加关系表辅助设计