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:

  1. sql语句复杂,容易出错
  2. 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)

  1. 从 tree 表查询出节点 treeN
    select * from tree where id = N
  2. 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}
  3. 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}
  4. 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 (?,?,?)
  5. 组装所在分支树状结构

总结

  1. 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。
  2. 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
01-11 09:21