MySQL实现树状所有子节点查询的方法

本文实例讲述了MySQL实现树状所有子节点查询的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点。但很遗憾,在MySQL的目前版本中还没有对应的功能。

在MySQL中如果是有限的层次,比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4,则我们可以直接通过left join 来实现。

但很多时候我们无法控制树的深度。这时就需要在MySQL中用存储过程来实现或在你的程序中来实现这个递归。本文讨论一下几种实现的方法。

样例数据:

mysql> create table treeNodes
  -> (
  -> id int primary key,
  -> nodename varchar(20),
  -> pid int
  -> );
Query OK, 0 rows affected (0.09 sec)
mysql> select * from treenodes;
+----+----------+------+
| id | nodename | pid |
+----+----------+------+
| 1 | A    |  0 |
| 2 | B    |  1 |
| 3 | C    |  1 |
| 4 | D    |  2 |
| 5 | E    |  2 |
| 6 | F    |  3 |
| 7 | G    |  6 |
| 8 | H    |  0 |
| 9 | I    |  8 |
| 10 | J    |  8 |
| 11 | K    |  8 |
| 12 | L    |  9 |
| 13 | M    |  9 |
| 14 | N    |  12 |
| 15 | O    |  12 |
| 16 | P    |  15 |
| 17 | Q    |  15 |
+----+----------+------+
17 rows in set (0.00 sec)

树形图如下

 1:A
 +-- 2:B
 |  +-- 4:D
 |  +-- 5:E
 +-- 3:C
    +-- 6:F
      +-- 7:G
 8:H
 +-- 9:I
 |  +-- 12:L
 |  |  +--14:N
 |  |  +--15:O
 |  |    +--16:P
 |  |    +--17:Q
 |  +-- 13:M
 +-- 10:J
 +-- 11:K

方法一:利用函数来得到所有子节点号。

创建一个function getChildLst, 得到一个由所有子节点号组成的字符串.

mysql> delimiter //
mysql>
mysql> CREATE FUNCTION `getChildLst`(rootId INT)
  -> RETURNS varchar(1000)
  -> BEGIN
  ->  DECLARE sTemp VARCHAR(1000);
  ->  DECLARE sTempChd VARCHAR(1000);
  ->
  ->  SET sTemp = '$';
  ->  SET sTempChd =cast(rootId as CHAR);
  ->
  ->  WHILE sTempChd is not null DO
  ->   SET sTemp = concat(sTemp,',',sTempChd);
  ->   SELECT group_concat(id) INTO sTempChd FROM treeNodes where FIND_IN_SET(pid,sTempChd)>0;
  ->  END WHILE;
  ->  RETURN sTemp;
  -> END
  -> //
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql>
mysql> delimiter ;

使用我们直接利用find_in_set函数配合这个getChildlst来查找

mysql> select getChildLst(1);
+-----------------+
| getChildLst(1) |
+-----------------+
| $,1,2,3,4,5,6,7 |
+-----------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from treeNodes
  -> where FIND_IN_SET(id, getChildLst(1));
+----+----------+------+
| id | nodename | pid |
+----+----------+------+
| 1 | A    |  0 |
| 2 | B    |  1 |
| 3 | C    |  1 |
| 4 | D    |  2 |
| 5 | E    |  2 |
| 6 | F    |  3 |
| 7 | G    |  6 |
+----+----------+------+
7 rows in set (0.01 sec)
mysql> select * from treeNodes
  -> where FIND_IN_SET(id, getChildLst(3));
+----+----------+------+
| id | nodename | pid |
+----+----------+------+
| 3 | C    |  1 |
| 6 | F    |  3 |
| 7 | G    |  6 |
+----+----------+------+
3 rows in set (0.01 sec)

优点: 简单,方便,没有递归调用层次深度的限制 (max_sp_recursion_depth,最大255) ;

缺点:长度受限,虽然可以扩大 RETURNS varchar(1000),但总是有最大限制的。

MySQL目前版本( 5.1.33-community)中还不支持function 的递归调用。

方法二:利用临时表和过程递归

创建存储过程如下。createChildLst 为递归过程,showChildLst为调用入口过程,准备临时表及初始化。

mysql> delimiter //
mysql>
mysql> # 入口过程
mysql> CREATE PROCEDURE showChildLst (IN rootId INT)
  -> BEGIN
  -> CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS tmpLst
  ->  (sno int primary key auto_increment,id int,depth int);
  -> DELETE FROM tmpLst;
  ->
  -> CALL createChildLst(rootId,0);
  ->
  -> select tmpLst.*,treeNodes.* from tmpLst,treeNodes where tmpLst.id=treeNodes.id order by tmpLst.sno;
  -> END;
  -> //
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql>
mysql> # 递归过程
mysql> CREATE PROCEDURE createChildLst (IN rootId INT,IN nDepth INT)
  -> BEGIN
  -> DECLARE done INT DEFAULT 0;
  -> DECLARE b INT;
  -> DECLARE cur1 CURSOR FOR SELECT id FROM treeNodes where pid=rootId;
  -> DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = 1;
  ->
  -> insert into tmpLst values (null,rootId,nDepth);
  ->
  -> OPEN cur1;
  ->
  -> FETCH cur1 INTO b;
  -> WHILE done=0 DO
  ->     CALL createChildLst(b,nDepth+1);
  ->     FETCH cur1 INTO b;
  -> END WHILE;
  ->
  -> CLOSE cur1;
  -> END;
  -> //
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> delimiter ;

调用时传入结点

mysql> call showChildLst(1);
+-----+------+-------+----+----------+------+
| sno | id  | depth | id | nodename | pid |
+-----+------+-------+----+----------+------+
|  4 |  1 |   0 | 1 | A    |  0 |
|  5 |  2 |   1 | 2 | B    |  1 |
|  6 |  4 |   2 | 4 | D    |  2 |
|  7 |  5 |   2 | 5 | E    |  2 |
|  8 |  3 |   1 | 3 | C    |  1 |
|  9 |  6 |   2 | 6 | F    |  3 |
| 10 |  7 |   3 | 7 | G    |  6 |
+-----+------+-------+----+----------+------+
7 rows in set (0.13 sec)
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.14 sec)
mysql>
mysql> call showChildLst(3);
+-----+------+-------+----+----------+------+
| sno | id  | depth | id | nodename | pid |
+-----+------+-------+----+----------+------+
|  1 |  3 |   0 | 3 | C    |  1 |
|  2 |  6 |   1 | 6 | F    |  3 |
|  3 |  7 |   2 | 7 | G    |  6 |
+-----+------+-------+----+----------+------+
3 rows in set (0.11 sec)
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.11 sec)

depth 为深度,这样可以在程序进行一些显示上的格式化处理。类似于oracle中的 level 伪列。sno 仅供排序控制。这样你还可以通过临时表tmpLst与数据库中其它表进行联接查询。

MySQL中你可以利用系统参数 max_sp_recursion_depth 来控制递归调用的层数上限。如下例设为12.

mysql> set max_sp_recursion_depth=12;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

优点 : 可以更灵活处理,及层数的显示。并且可以按照树的遍历顺序得到结果。

缺点 : 递归有255的限制。

方法三:利用中间表和过程

(本方法由yongyupost2000提供样子改编)
创建存储过程如下。由于MySQL中不允许在同一语句中对临时表多次引用,只以使用普通表tmpLst来实现了。当然你的程序中负责在用完后清除这个表。

delimiter //
drop PROCEDURE IF EXISTS showTreeNodes_yongyupost2000//
CREATE PROCEDURE showTreeNodes_yongyupost2000 (IN rootid INT)
BEGIN
 DECLARE Level int ;
 drop TABLE IF EXISTS tmpLst;
 CREATE TABLE tmpLst (
 id int,
 nLevel int,
 sCort varchar(8000)
 );
 Set Level=0 ;
 INSERT into tmpLst SELECT id,Level,ID FROM treeNodes WHERE PID=rootid;
 WHILE ROW_COUNT()>0 DO
 SET Level=Level+1 ;
 INSERT into tmpLst
  SELECT A.ID,Level,concat(B.sCort,A.ID) FROM treeNodes A,tmpLst B
  WHERE A.PID=B.ID AND B.nLevel=Level-1 ;
 END WHILE;
END;
//
delimiter ;
CALL showTreeNodes_yongyupost2000(0);

执行完后会产生一个tmpLst表,nLevel 为节点深度,sCort 为排序字段。

使用方法

SELECT concat(SPACE(B.nLevel*2),'+--',A.nodename)
FROM treeNodes A,tmpLst B
WHERE A.ID=B.ID
ORDER BY B.sCort;
+--------------------------------------------+
| concat(SPACE(B.nLevel*2),'+--',A.nodename) |
+--------------------------------------------+
| +--A                    |
|  +--B                   |
|   +--D                  |
|   +--E                  |
|  +--C                   |
|   +--F                  |
|    +--G                 |
| +--H                    |
|  +--J                   |
|  +--K                   |
|  +--I                   |
|   +--L                  |
|    +--N                 |
|    +--O                 |
|     +--P                |
|     +--Q                |
|   +--M                  |
+--------------------------------------------+
17 rows in set (0.00 sec)

优点 : 层数的显示。并且可以按照树的遍历顺序得到结果。没有递归限制。

缺点 : MySQL中对临时表的限制,只能使用普通表,需做事后清理。

以上是几个在MySQL中用存储过程比较简单的实现方法。

更多关于MySQL相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《MySQL日志操作技巧大全》、《MySQL事务操作技巧汇总》、《MySQL存储过程技巧大全》、《MySQL数据库锁相关技巧汇总》及《MySQL常用函数大汇总》

希望本文所述对大家MySQL数据库计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • 使用递归删除树形结构的所有子节点(java和mysql实现)

    1.业务场景 有如下树形结构: +-0 +-1 +-2 +-4 +-5 +-3 如果删除某个父节点,则其子节点,以及其子节点的子节点,以此类推,需要全部删除. 2.Java实现 使用Map存储树形结构的数据,id为map的key,pid为树形结构的value. import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.uti

  • MySQL递归查询树状表的子节点、父节点具体实现

    简介:mysql5.0.94版本,该版本以及较高级的版本(5.5.6等等)尚未支持循环递归查询,和sqlserver.oracle相比,mysql难于在树状表中层层遍历的子节点.本程序重点参考了下面的资料,写了两个sql存储过程,子节点查询算是照搬了,父节点查询是逆思维弄的. 表结构和表数据就不公示了,查询的表user_role,主键是id,每条记录有parentid字段(对应该记录的父节点,当然,一个父节点自然会有一个以上的子节点嘛) 复制代码 代码如下: CREATE FUNCTION `g

  • Java递归遍历树形结构

    废话不多说了,直接给大家贴代码,具体代码如下所示: //菜单树形结构 public JSONArray treeMenuList(JSONArray menuList, int parentId) { JSONArray childMenu = new JSONArray(); for (Object object : menuList) { JSONObject jsonMenu = JSONObject.fromObject(object); int menuId = jsonMenu.ge

  • MySQL实现树状所有子节点查询的方法

    本文实例讲述了MySQL实现树状所有子节点查询的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点.但很遗憾,在MySQL的目前版本中还没有对应的功能. 在MySQL中如果是有限的层次,比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4,则我们可以直接通过left join 来实现. 但很多时候我们无法控制树的深度.这时就需要

  • SQL 双亲节点查找所有子节点的实现方法

    怎么保存树状结构的数据呢?在 SQL 中常用的是双亲节点法.创建表如下 CREATE TABLE category ( id LONG, parentId LONG, name String(20) ) INSERT INTO category VALUES ( 1, NULL, 'Root' ) INSERT INTO category VALUES ( 2, 1, 'Branch1' ) INSERT INTO category VALUES ( 3, 1, 'Branch2' ) INSE

  • mysql处理海量数据时的一些优化查询速度方法

    由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要.以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询

  • js 获取元素所有兄弟节点的实现方法

    比如一个ul里面有10个li,而第3个li上有特殊的样式(比如颜色为红色,其他为黑色).我想把其他所有li--不包括红的li--的颜色也设为红色,此时,就需要获得红li的所有兄弟节点. 兄弟,就是和你平辈的,既不是上一级也不是下一级,而且可能有比你大的(兄),也可能比你小(弟).兄弟节点同理,下面是一个常规的获取兄弟节点的办法. 代码如下 function siblings(elm) { var a = []; var p = elm.parentNode.children; for(var i

  • jQuery中DOM节点的删除方法总结(超全面)

    前言 相信大家都知道,要移除页面上节点是开发者常见的操作,jQuery提供了几种不同的方法用来处理这个问题.下面本文就进行一个详细的介绍,感兴趣的朋友们一起来看看吧. 一.empty empty 顾名思义,清空方法,但是与删除又有点不一样,因为它只移除了 指定元素中的所有子节点. 这个方法不仅移除子元素(和其他后代元素),同样移除元素里的文本.因为,根据说明,元素里任何文本字符串都被看做是该元素的子节点.如果我们通过empty方法移除里面div的所有元素,它只是清空内部的html代码,但是标记仍

  • hta实现的笨狼树状节点查看器

    <html> <head> <style> table {     border-collapse: collapse;     border-width: 4;      border-style: double;      border-color:#15336F;     font-size:12px; } body {     font-size:12px; } div {     width:100%;     height:9;      border-st

  • mysql 递归查找菜单节点的所有子节点的方法

    背景 项目中遇到一个需求,要求查处菜单节点的所有节点,在网上查了一下,大多数的方法用到了存储过程,由于线上环境不能随便添加存储过程, 因此在这里采用类似递归的方法对菜单的所有子节点进行查询. 准备 创建menu表: CREATE TABLE `menu` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '菜单id', `parent_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '父节点id', `menu_name` varch

  • dtree 网页树状菜单及传递对象集合到js内,动态生成节点

    在winform端,树状菜单是非常有用的,实现这个是非常便捷的,所以我想到在页面放入一个树状菜单的.我选择了dtree这个工具,网络上还有很多方法实现页面树状菜单的,不过我觉得这个比较好用的,而且配置比较简单,运用上上手很快.dtree是纯js的,所以不用导入jar包,并且配置只要在js内配置就好了.而且现在网络上有很多高手修改后的改良版,加了checkbox,更加方便.在开发过程中,最难的就是数据的交互的,因为dtree是纯js的,所以不存在和后台交互的方法,我的办法是先通过后台交互,将数据传

随机推荐