MYSQL教程MySQL多层级结构-树搜索介绍

《MYSQL教程MySQL多层级结构-树搜索介绍》要点：
本文介绍了MYSQL教程MySQL多层级结构-树搜索介绍，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。

基本上在每个系统中都有那么几张表是自关联父子关系的结构.往往有很多人都是使用pid来做关联.在刚进入IT行业时使用CAKEPHP框架编写WEB的时候,使用它里面的一个ACL plugin实现权限管理的时候.发现一个表结构硬是不明白是怎么回事.具体表结构如下：MYSQL实例

CREATE TABLE acos (
 id INTEGER(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,parent_id INTEGER(10) DEFAULT NULL,model VARCHAR(255) DEFAULT '',foreign_key INTEGER(10) UNSIGNED DEFAULT NULL,alias VARCHAR(255) DEFAULT '',lft INTEGER(10) DEFAULT NULL,rght INTEGER(10) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (id)
);

我们可以看到上面 acos 表用有lft、rght这两个字段.起初我根本就不明白这两个是做什么用的,几次直接修改数据导致数据错乱.MYSQL实例

1.2. 原理解释MYSQL实例

其实这就是树的后续遍历的每个节点的左值、右值.如下图表示:MYSQL实例

1.3. 树的使用(引用上图树结构)MYSQL实例

构造数据MYSQL实例

DROP TABLE IF EXISTS comment;
CREATE TABLE `comment` (
 `comment_id` int(11) DEFAULT NULL,`left_num` int(11) DEFAULT NULL,`right_num` int(11) DEFAULT NULL
);
INSERT INTO `comment` VALUES 
 (1,1,14),(2,2,5),(3,3,4),(4,6,13),(5,7,8),(6,9,12),(7,10,11);
 
CREATE INDEX idx$comment$left_num$right_num ON `comment` (`left_num`,`right_num`);

查找 '节点4' 的所有子节点MYSQL实例

思路:我们只要查找出 节点左值在 '节点4' 左值和右值之间的节点
通俗说法:能被 '节点4' 包住的节点,通过左节点和右节点来判断是否被 '节点4' 包住.MYSQL实例

-- 获得 '节点4' 孩子
SELECT c.*
FROM comment AS p,comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND p.comment_id = 4;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|     4 |    6 |    13 |
|     5 |    7 |     8 |
|     6 |    9 |    12 |
|     7 |    10 |    11 |
+------------+----------+-----------+

查找 '节点6' 的所有父节点
思路: 找出 左值小于 '节点6' 并且 右值大于 '节点6' 的节点.
通俗说法: 找出那个节点能将 '节点6' 给包住.MYSQL实例

-- 获得 '节点6' 父亲
SELECT p.* 
FROM comment AS p,comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND c.comment_id = 6;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|     1 |    1 |    14 |
|     4 |    6 |    13 |
|     6 |    9 |    12 |
+------------+----------+-----------+

计算 '节点4' 的深度
如果是MySQL5.7 需要修改sql_modeMYSQL实例

SET SESSION sql_mode = 'STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';
SELECT c.*,COUNT(c.comment_id) AS depth
FROM comment AS p,comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND c.comment_id = 4
GROUP BY c.comment_id;
+------------+----------+-----------+-------+
| comment_id | left_num | right_num | depth |
+------------+----------+-----------+-------+
|     4 |    6 |    13 |   2 |
+------------+----------+-----------+-------+

获取 '节点4' 的所有子节点,和相关深度MYSQL实例

SELECT sub_child.*,(COUNT(sub_parent.comment_id) - 1) AS depth
FROM (
 SELECT child.*
 FROM comment AS parent,comment AS child
 WHERE child.left_num BETWEEN parent.left_num AND parent.right_num
  AND parent.comment_id = 4
) AS sub_child,(
 SELECT child.*
 FROM comment AS parent,comment AS child
 WHERE child.left_num BETWEEN parent.left_num AND parent.right_num
  AND parent.comment_id = 4
) AS sub_parent
WHERE sub_child.left_num BETWEEN sub_parent.left_num AND sub_parent.right_num
GROUP BY sub_child.comment_id
ORDER BY sub_child.left_num;
+------------+----------+-----------+-------+
| comment_id | left_num | right_num | depth |
+------------+----------+-----------+-------+
|     4 |    6 |    13 |   0 |
|     5 |    7 |     8 |   1 |
|     6 |    9 |    12 |   1 |
|     7 |    10 |    11 |   2 |
+------------+----------+-----------+-------+

插入数据
数据的插入是一件相当麻烦的事,需要更新节点的所有父节点的右值和和所有孩子节点的 '左值、右值'
如上图,如果我们想为 '节点4' 添加一个孩子 '节点44'(为了不给本身挖坑,我们将添加的孩子放在父节点的最左边),就是将 '节点44' 放在 '节点5' 的左边.如下图：MYSQL实例

最终我们获得的结果,如下图：MYSQL实例

上图 '紫色' 的是节点需要变更的左值和右值,'绿色' 的是新增节点的值.
更新思路：
1、将左值大于 '节点4' 的左值的节点的左值 加2.
2、将右值大于 '节点4' 的左值的节点的右值 加2.MYSQL实例

-- 获得 '节点4' 和 '节点4'的第一个孩子的(节点5)的左右值
SELECT c.*
FROM comment AS p,comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND p.comment_id = 4;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|     4 |    6 |    13 |
|     5 |    7 |     8 |
... omit ...
-- 通过上面获得的信息更新 '节点4' 的父子几点的左右值
UPDATE comment SET left_num = left_num + 2 WHERE left_num > 6;
UPDATE comment SET right_num = right_num + 2 WHERE right_num > 6;

插入思路
1、将 '节点44' 的左值设置为 '节点4' 的左值 加1
2、将 '节点44' 的右值设置为 '节点4' 的左值 加2MYSQL实例

INSERT INTO comment 
SELECT 44,left_num + 1,left_num + 2
FROM comment WHERE comment_id = 4;

验证MYSQL实例

-- 获得 '节点4' 孩子
SELECT c.*
FROM comment AS p,comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND p.comment_id = 4;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|     4 |    6 |    15 |
|     5 |    9 |    10 |
|     6 |    11 |    14 |
|     7 |    12 |    13 |
|     44 |    7 |     8 |
+------------+----------+-----------+
-- 获得 '节点44' 父亲
SELECT p.* 
FROM comment AS p,comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND c.comment_id = 44;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|     1 |    1 |    16 |
|     4 |    6 |    15 |
|     44 |    7 |     8 |
+------------+----------+-----------+

1.4. 总结MYSQL实例

这种树结构一般会用在查询多增加修改少的场景中(好比地区表,类别表之类的).
在现实中其实还有些表的数据字段很多,并且具有层级关系.但是他们层级关系并不需要实时的那么准确(最终能达到数据数据一直就行),这是我们会将这种层级关系的字段和主表分开放在另外一个表.这样为了加快更新.如果实时更新影响到了性能,这是我们会考虑使用kafka(我们还没有发现性能很差).MYSQL实例

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（编辑：李大同）

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