MySQL多层级结构-树搜索介绍

这篇文章主要介绍了MySQL中的多层级结构，也就是树形结构的搜索方式。对于许多系统来说，存在一些自关联的父子关系表结构，例如acos表。这些表结构常常涉及到层级关系的处理，比如权限管理、组织结构等场景。对于初学者来说，可能会遇到一些困惑，比如lft和rght这两个字段的作用。这两个字段实际上是用于表示树的后续遍历的每个节点的左值和右值。通过这种方式，我们可以轻松地实现树形结构的查询和操作。

以下是关于acos表结构的具体：

id：每个节点的唯一标识。

parent_id：指向父节点的标识。

model和foreign_key：可能用于关联其他表的数据。

lft和rght：表示节点在树中的位置，通过这两个字段的值，我们可以知道一个节点在树中的层级关系以及它的子节点。

当我们需要查找某个节点的所有子节点时，可以利用lft和rght字段的值进行判断。例如，查找节点4的所有子节点，我们可以选择左值在节点4的左值和右值之间的所有节点，因为这些节点都被节点4所包围。同样的，查找某个节点的所有父节点，可以找出左值小于该节点并且右值大于该节点的节点，这些节点就是能够包围该节点的父节点。

MySQL中的树形结构查询需要借助于lft和rght这两个字段来实现。通过合理地利用这两个字段，我们可以轻松地处理各种复杂的树形结构数据，实现高效的查询和操作。希望这篇文章能够帮助你更好地理解MySQL中的多层级结构，并能在实际的应用中加以运用。深入数据库：关于节点的查询与操作

让我们从一段关于节点的数据库查询开始说起。假设我们正在使用一个名为“ment”的数据库表，它包含了节点的标识、左值和右值等信息。我们想要找到与特定节点相关的数据，例如获取其父节点、计算节点以及获取所有子节点等。接下来，我们将深入这些查询。

一、获取节点父节点

为了找到节点6的父节点，我们可以使用以下查询语句：

```sql

SELECT p.

FROM ment AS p, ment AS c

WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num AND c.ment_id = 6;

```

这个查询语句通过比较节点的左值和右值范围来找到父节点。对于节点6，我们可以得到其对应的父节点信息。

二、计算节点

计算节点的查询稍微复杂一些。对于MySQL 5.7版本，我们需要设置特定的sql_mode。假设我们想计算节点4的，我们可以使用以下查询：

```sql

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.ment_id) AS depth FROM ment AS p, ment AS c WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num AND c.ment_id = 4 GROUP BY c.ment_id;

```

这个查询通过计算节点在树结构中的层级来计算其。对于节点4，我们可以得到其为2。

三、获取子节点及相关信息

获取节点的所有子节点以及相关信息可以通过以下查询实现：

```sql

SELECT sub_child., (COUNT(sub_parent.ment_id) - 1) AS depth FROM ( SELECT child. FROM ment AS parent, ment AS child WHERE child.left_num BETWEEN parent.left_num AND parent.right_num AND parent.ment_id = 4 ) AS sub_child, ( SELECT child. FROM ment AS parent, ment AS child WHERE child.left_num BETWEEN parent.left_num AND parent.right_num AND parent.ment_id = 4 ) AS sub_parent WHERE sub_child.left_num BETWEEN sub_parent.left_num AND sub_parent.right_num GROUP BY sub_child.ment_id ORDER BY sub_child.left_num;

```

如图所绘，我们面临的场景宛如一幅生动的紫色与绿色交织的图表。紫色的部分代表了需要变动的节点值，绿色的部分则是新加入的节点值。针对这个场景，我们采取以下更新策略：

明确更新思路。我们将对左值大于“节点4”的左值的节点的左值进行加2操作，对右值大于“节点4”的左值的节点的右值也进行加2操作。这样的操作旨在确保节点值的更新准确无误。

接下来是获取关键信息的步骤。通过执行特定的SQL查询，我们可以获得“节点4”及其第一个孩子（节点5）的左右值信息。查询结果将为我们提供更新所需的关键数据。

基于获取的信息，我们可以进行节点的更新操作。通过更新语句，我们将对满足条件的节点的左右值进行相应的调整。这样，我们就能确保节点的父子关系得到正确的更新。

这种树结构在实际应用中有着广泛的用途。在查询多、增加修改少的场景中，如地区表、类别表等，常常采用这种树结构。在一些具有层级关系的表中，为了提高性能，我们可能会将层级关系字段与主表分开存储。当实时更新影响到性能时，我们会考虑使用kafka来进行优化。

通过以上的步骤和策略，我们可以有效地更新和维护树结构的数据。这种树结构在实际应用中发挥着重要的作用，能够帮助我们更好地管理和组织数据。