数据库 
首页 > 数据库 > 浏览文章

MySQL实现树状所有子节点查询的方法

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/26 浏览:3 次 )

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。

上一篇:MySQL的InnoDB扩容及ibdata1文件瘦身方案完全解析
下一篇:在EF中使用MySQL的方法及常见问题
一句话新闻
一文看懂荣耀MagicBook Pro 16
荣耀猎人回归!七大亮点看懂不只是轻薄本,更是游戏本的MagicBook Pro 16.
人们对于笔记本电脑有一个固有印象:要么轻薄但性能一般,要么性能强劲但笨重臃肿。然而,今年荣耀新推出的MagicBook Pro 16刷新了人们的认知——发布会上,荣耀宣布猎人游戏本正式回归,称其继承了荣耀 HUNTER 基因,并自信地为其打出“轻薄本,更是游戏本”的口号。
众所周知,寻求轻薄本的用户普遍更看重便携性、外观造型、静谧性和打字办公等用机体验,而寻求游戏本的用户则普遍更看重硬件配置、性能释放等硬核指标。把两个看似难以相干的产品融合到一起,我们不禁对它产生了强烈的好奇:作为代表荣耀猎人游戏本的跨界新物种,它究竟做了哪些平衡以兼顾不同人群的各类需求呢?
友情链接:杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网 网站地图 SiteMap