`

MySQL中进行树状所有子节点的查询

阅读更多
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。
分享到:
评论

相关推荐

    MySQL实现树状所有子节点查询的方法

    在MySQL中,实现树状所有子节点的查询并非像Oracle那样可以直接使用Hierarchical Queries和`CONNECT BY`语句。然而,尽管MySQL不直接支持这样的功能,我们仍然可以通过其他方法来达到相同的效果。以下将详细介绍几种...

    MySQL实现树状所有子节点查询的方法function

    MySQL实现树状所有子节点查询的方法function

    MySQL递归查询树状表的子节点、父节点具体实现

    在MySQL中,处理树状数据结构的查询是一个挑战,因为直到MySQL 8.0版本才引入了`WITH RECURSIVE`子句来支持递归查询。然而,在MySQL 5.0.94及更早版本中,如描述中提到的,没有内置的递归查询功能。为了遍历树状表的...

    使用递归删除树形结构的所有子节点(java和mysql实现)

    在 MySQL 中,可以使用递归查询来删除树形结构的所有子节点。以下为 MySQL 代码实现: ```sql CREATE PROCEDURE removeTreeNodes(IN k INT) BEGIN DECLARE done INT DEFAULT 0; DECLARE s INT; DECLARE cur1 ...

    mysql递归调用获取树节点(子树)

    在MySQL数据库中,处理层级关系数据,如组织结构、菜单系统或分类树等,常常需要进行递归查询来获取树状结构的子节点。这里我们将深入探讨如何在MySQL中使用存储过程来实现这一功能。 首先,为了理解这个过程,我们...

    MySQL多种递归查询方法.docx

    - **解释**: 从`id = '1001'`开始,递归查询所有子节点及其子节点的信息,包括起始节点本身。 - **第二种情况**: `PRIOR`在子节点端(向下递归),开始条件为父节点 - **SQL示例**: ```sql SELECT * FROM dept ...

    JDCB树状结构与MySQL安装,内附视频讲解

    在JDCB中,每个节点都可以包含子节点和二进制数据,形成一种类似于文件系统的层次结构。这种结构对于处理复杂的数据组织,如大型文件系统、数据库备份或嵌入式系统的存储管理,非常有用。JDCB的设计目标是高效、灵活...

    mysql数据表导出生成xml文件和树形结构

    MySQL 数据表导出生成 XML 文件是一项常见的数据转换任务,它允许我们把数据库中的结构化数据转化为一种便于交换和处理的格式。XML(eXtensible Markup Language)是一种标记语言,常用于存储、传输和表示数据,尤其...

    MySQL通过自定义函数实现递归查询父级ID或者子级ID

    同样,当没有更多的子节点时,循环终止。 使用这两个函数,我们可以轻松地获取任何节点的父级列表和子级列表。例如,要查询ID为3的节点的所有父级,可以执行: ```sql SELECT getParentList(3); ``` 而要查询ID为...

    递归查询菜单树,支持mysql,oracle

    在菜单树场景中,每个菜单项可能有子菜单项,形成一种树状结构。通过递归查询,我们可以获取到所有级别的菜单项,包括它们的父级和子级。 在MySQL中,我们可以使用自连接来实现递归查询。假设我们有一个名为`menus`...

    树状数据(多叉树)在数据库中存储的示例源码

    一种常见的方式是使用连接查询来获取特定节点的所有子节点,或者使用递归查询(如MySQL的`WITH RECURSIVE`语句)来遍历整个树。此外,还可以利用预计算的`level`和`children_count`字段进行更高效的查询。 最后,...

    Django引用ztree实现数据库表导入树状目录

    本篇文章将深入探讨如何在Django项目中结合ZTree插件,从MySQL数据库中读取数据表,并将这些数据以树状目录的形式展示出来。我们将讨论以下关键知识点: 1. Django框架: Django是一个开源的Web框架,遵循MTV...

    JS + JSP + MYSQL 无限树

    例如,可以通过递归查询或者自连接查询来获取任意节点的所有子节点。 **4. 文件结构** 在项目文件中,"database" 目录包含了所有MySQL数据库相关的文件,可能包括数据文件(如`.sql`脚本)和配置文件(如`.cnf`)...

    【转】php树状菜单

    添加新节点时,我们需要找到合适的父节点并将其添加到子节点数组中;修改节点则涉及查找特定节点并更新其属性;删除节点则需要从数组中移除对应的节点,并更新所有受影响的子节点。 为了持久化这些数据,通常会将...

    MySQL查询优化器的工作原理

    1. 解析查询语句并创建一个内部表示,这个表示是树状结构,每个节点代表查询中的一个操作或表。 2. 对内部表示进行规范化处理,主要是移除查询中的冗余部分,例如对于WHERE a=5和WHERE 5=a这样的查询,优化器会将其...

    ajax php mysql tree

    比如,一个函数可能负责获取指定节点的所有子节点,另一个函数可能处理添加或删除节点的请求。 - **数据库设计**:为了存储树形结构,可能采用预定义的层级关系(例如,每个记录包含一个父ID字段)或者自连接表(每...

    SQL 双亲节点查找所有子节点的实现方法

    在SQL中,处理树状结构的数据是一个常见的挑战,特别是在需要查找特定节点的所有子节点时。双亲节点(Parent Node)模型是一种存储这类数据的有效方式,它通过为每个节点指定一个父节点ID来表示层次关系。在本文中,...

    jsp+mysql+java 写的树形

    这可能涉及到动态生成HTML、Ajax异步请求来加载子节点,或者使用诸如JSTL(JavaServer Pages Standard Tag Library)的标签库来简化页面代码。 【压缩包子文件的文件名称列表】"TreeWiewDemo" 可能是一个包含整个...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics