从MySQL中的分层数据生成基于深度的树（无CTE）
嗨多年来，我一直在MySQL的这个问题，但我无法弄清楚。 你们有没有建议？
基本上，我有一个类别表，其中包含以下域名： id ， name （类别名称）和parent （父类别的id）。
示例数据：
1 Fruit 0
2 Apple 1
3 pear 1
4 FujiApple 2
5 AusApple 2
6 SydneyAPPLE 5
....
有很多级别，可能超过3级。 我想创建一个sql查询，按照他的层次结构对数据进行分组：parent> child> grandchild>等
它应该输出树结构，如下所示：
1 Fruit 0
^ 2 Apple 1
^ 4 FujiApple 2
- 5 AusApple 2
^ 6 SydneyApple 5
- 3 pear 1
我可以使用单个SQL查询来做到这一点吗？ 我尝试过并且确实有效的替代方案如下：
SELECT * FROM category WHERE parent=0
在此之后，我再次遍历数据，并选择parent = id的行。 这似乎是一个不好的解决方案。 因为它是mySQL，所以不能使用CTE。
如果您使用存储过程，您可以在从PHP到MySQL的单个调用中执行此操作：
示例调用
mysql> call category_hier(1);
+--------+---------------+---------------+----------------------+-------+
| cat_id | category_name | parent_cat_id | parent_category_name | depth |
+--------+---------------+---------------+----------------------+-------+
| 1 | Location | NULL | NULL | 0 |
| 3 | USA | 1 | Location | 1 |
| 4 | Illinois | 3 | USA | 2 |
| 5 | Chicago | 3 | USA | 2 |
+--------+---------------+---------------+----------------------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)
$sql = sprintf("call category_hier(%d)", $id);
希望这可以帮助 ：）
完整的脚本
测试表结构：
drop table if exists categories;
create table categories
(
cat_id smallint unsigned not null auto_increment primary key,
name varchar(255) not null,
parent_cat_id smallint unsigned null,
key (parent_cat_id)
)
engine = innodb;
测试数据：
insert into categories (name, parent_cat_id) values
('Location',null),
('USA',1),
('Illinois',2),
('Chicago',2),
('Color',null),
('Black',3),
('Red',3);
程序：
drop procedure if exists category_hier;
delimiter #
create procedure category_hier
(
in p_cat_id smallint unsigned
)
begin
declare v_done tinyint unsigned default 0;
declare v_depth smallint unsigned default 0;
create temporary table hier(
parent_cat_id smallint unsigned,
cat_id smallint unsigned,
depth smallint unsigned default 0
)engine = memory;
insert into hier select parent_cat_id, cat_id, v_depth from categories where cat_id = p_cat_id;
/* http://dev.mysql.com/doc/refman/5.0/en/temporary-table-problems.html */
create temporary table tmp engine=memory select * from hier;
while not v_done do
if exists( select 1 from categories p inner join hier on p.parent_cat_id = hier.cat_id and hier.depth = v_depth) then
insert into hier
select p.parent_cat_id, p.cat_id, v_depth + 1 from categories p
inner join tmp on p.parent_cat_id = tmp.cat_id and tmp.depth = v_depth;
set v_depth = v_depth + 1;
truncate table tmp;
insert into tmp select * from hier where depth = v_depth;
else
set v_done = 1;
end if;
end while;
select
p.cat_id,
p.name as category_name,
b.cat_id as parent_cat_id,
b.name as parent_category_name,
hier.depth
from
hier
inner join categories p on hier.cat_id = p.cat_id
left outer join categories b on hier.parent_cat_id = b.cat_id
order by
hier.depth, hier.cat_id;
drop temporary table if exists hier;
drop temporary table if exists tmp;
end #
测试运行：
delimiter ;
call category_hier(1);
call category_hier(2);
使用Yahoo geoplanet的一些性能测试会放置数据
drop table if exists geoplanet_places;
create table geoplanet_places
(
woe_id int unsigned not null,
iso_code varchar(3) not null,
name varchar(255) not null,
lang varchar(8) not null,
place_type varchar(32) not null,
parent_woe_id int unsigned not null,
primary key (woe_id),
key (parent_woe_id)
)
engine=innodb;
mysql> select count(*) from geoplanet_places;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 5653967 |
+----------+
所以表中的560万行（位置）让我们看看从php调用的邻接列表实现/存储过程是如何处理的。
1 records fetched with max depth 0 in 0.001921 secs
250 records fetched with max depth 1 in 0.004883 secs
515 records fetched with max depth 1 in 0.006552 secs
822 records fetched with max depth 1 in 0.009568 secs
918 records fetched with max depth 1 in 0.009689 secs
1346 records fetched with max depth 1 in 0.040453 secs
5901 records fetched with max depth 2 in 0.219246 secs
6817 records fetched with max depth 1 in 0.152841 secs
8621 records fetched with max depth 3 in 0.096665 secs
18098 records fetched with max depth 3 in 0.580223 secs
238007 records fetched with max depth 4 in 2.003213 secs
总的来说，我对这些寒冷的运行时间非常满意，因为我甚至不会考虑将数以万计的数据行返回到我的前端，而是宁愿动态构建树，以便每次调用只获取几个级别。 哦，只要你认为innodb比myisam慢 - 我测试的myisam执行速度是所有计数的两倍。
更多内容在这里：http://pastie.org/1672733
希望这可以帮助 ：）
在RDBMS中有两种常见的分层数据存储方式：邻接列表（您正在使用）和嵌套集合。 在管理MySQL中的分层数据方面，有关这些备选方法的很好的补充。 您只能使用嵌套集模型在单个查询中执行您想要的操作。 但是，嵌套集模型使更多工作来更新层次结构，所以您需要根据您的操作要求考虑权衡。
您无法使用单个查询来实现此目的。 在这种情况下，您的分层数据模型是无效的。 我建议你尝试另外两种在数据库中存储分层数据的方法：MPTT模型或“血统”模型。 使用这些模型中的任何一个都可以让您一次完成所需的选择。
这里有一篇文章的更多细节：http://articles.sitepoint.com/article/hierarchical-data-database
链接地址: http://www.djcxy.com/p/93877.html上一篇: Generating Depth based tree from Hierarchical Data in MySQL (no CTEs)