多层级树形结构数据库存储方式

要做一个多层级树形结构数据，后端数据如何存储，以怎样的形式给前端呢

 

方法1：Adjacency List存储相邻关系

 id, parent_id以邻接表（Adjacency List）的形式进行存储在一张表中

这种方式在关系存储比较简单，查询的时候比较复杂。

比如查询部门下的所有子部门信息，因为表中只记录的上下级的部门及其子部门信息。需要遍历表中的信息

这有两种方式。

方式1：

在数据库中递归遍历数据表，这样只需要一次io就可以完成这个操作。降低的数据库连接数，缺点是占用数据库的cpu，在数据量大的时候会赞成数据库服务器宕机，甚至直接损坏

方式2：

在编程语言中进行遍历。for循环中通过parent_id遍历出部门下的下级子部门，放入到map中，如果没有查询到信息就返回null

具体代码参考分销系统的用户关系，用户与推广链接的数据库设计。设计思路 。这个需要频繁的进行数据库查询，在部门层级数不大于50的时候是可以适用的。

也可以把表中的所有数据查询下来，放到list中，通过递归遍历list数据方式进行数据查询。在数据表比较小的时候也可以适用。优点是只需要进行一次IO，缺点是当数据表数据很大时，数据库内存消耗会很大。

 

方法1、升级版

给表增加冗余字段 parent_ids，表结构如下

CREATE TABLE tree_node(
    id VARCHAR(64) NOT NULL   COMMENT 'id' ,
    parent_id VARCHAR(64)  DEFAULT '0' COMMENT '父节点，根节点默认为0' ,
    parent_ids VARCHAR(1024) DEFAULT '0,' COMMENT '父节点id列表，逗号分隔' 
...
)

可以很方便的实现数据查询

比如要根据parent_id获取所有子孙节点数据，

select id, parent_id, parent_ids from tree_node where parent_ids like concat('0,1498954509554745345,', '%')

注意：需要修改的时候，要把对应树结构的子节点数据全部进行parent_ids字段更新。

 

因为 parent_ids 字段保留了该节点的所有父节点id的路径， 所以查询某个parent_id数据时，过程

1、获取到 节点 id 的数据的

select id, parent_id, parent_ids from tree_node where id=#{parentId}

2、对查出来的数据进行拼接，生成 parent_ids

 

 比如查了是 id为 1498954509554745345的所有子节点数据。

然后查询到最后一条数据， 它的 parent_ids=0,

然后进行构造查询条件

select id, parent_id, parent_ids from tree_node where parent_ids like concat('0,1498954509554745345,', '%')

查询结果如下

 

 方法2：左右值编码存储关系。

一条记录中增加两个字段，left 和 right

例如公司部门树型结构图

 

先看下他们构成的树结构图

从上图可知，左右值的排序规律是按照先序遍历进行排序，即，根-->左-->右(因为根不需要计算值，排序从左子树到右子树从小到大排列)

查看规律，

中国总部这个根节点的左值比它的所有子节点都小。右值比它的所有子节点都大

 

 如果层级数据不多，建议平级返回数据，客户端自己组合层级。
数据存储 一般是看你的需求，比如：
国家-城市-道路-母婴。这种差异较大的就是多个表关联存储

 

如果是很紧密的那就存储一个表就好，也可以使用NOSQL方式存储，这样筛查也是可以的。

 

 如果数据量大那就分接口返回

 比如查询1级接口。查询2级接口 3级接口....
依次的来，不要1～3级的全部返回了
就是购物的就可以啊
淘宝的筛选就类似，京东也是