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MySQL多層級結構-樹搜索介紹

編輯：關於MYSQL數據庫

基本上在每個系統中都有那麼幾張表是自關聯父子關系的結構。往往有很多人都是使用pid來做關聯。在剛進入IT行業時使用CAKEPHP框架編寫WEB的時候，使用它裡面的一個ACL plugin實現權限管理的時候。發現一個表結構硬是不明白是怎麼回事。具體表結構如下：

CREATE TABLE acos (
 id INTEGER(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 parent_id INTEGER(10) DEFAULT NULL,
 model VARCHAR(255) DEFAULT '',
 foreign_key INTEGER(10) UNSIGNED DEFAULT NULL,
 alias VARCHAR(255) DEFAULT '',
 lft INTEGER(10) DEFAULT NULL,
 rght INTEGER(10) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (id)
);

我們可以看到上面 acos 表用有lft、rght這兩個字段。起初我根本就不明白這兩個是做什麼用的，幾次直接修改數據導致數據錯亂。

1.2. 原理解釋

其實這就是樹的後續遍歷的每個節點的左值、右值。如下圖表示:

1.3. 樹的使用（引用上圖樹結構）

構造數據

DROP TABLE IF EXISTS comment;
CREATE TABLE `comment` (
 `comment_id` int(11) DEFAULT NULL,
 `left_num` int(11) DEFAULT NULL,
 `right_num` int(11) DEFAULT NULL
);

INSERT INTO `comment` VALUES 
 (1,1,14),
 (2,2,5),
 (3,3,4),
 (4,6,13),
 (5,7,8),
 (6,9,12),
 (7,10,11);
 
CREATE INDEX idx$comment$left_num$right_num ON `comment` (`left_num`, `right_num`);

查找 '節點4' 的所有子節點

思路:我們只要查找出節點左值在 '節點4' 左值和右值之間的節點
通俗說法:能被 '節點4' 包住的節點,通過左節點和右節點來判斷是否被 '節點4' 包住。

-- 獲得 '節點4' 孩子
SELECT c.*
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND p.comment_id = 4;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|     4 |    6 |    13 |
|     5 |    7 |     8 |
|     6 |    9 |    12 |
|     7 |    10 |    11 |
+------------+----------+-----------+

查找 '節點6' 的所有父節點
思路: 找出左值小於 '節點6' 並且右值大於 '節點6' 的節點。
通俗說法: 找出那個節點能將 '節點6' 給包住。

-- 獲得 '節點6' 父親
SELECT p.* 
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND c.comment_id = 6;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|     1 |    1 |    14 |
|     4 |    6 |    13 |
|     6 |    9 |    12 |
+------------+----------+-----------+

計算 '節點4' 的深度
如果是MySQL5.7 需要修改sql_mode

SET SESSION sql_mode = 'STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';
SELECT c.*,
 COUNT(c.comment_id) AS depth
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND c.comment_id = 4
GROUP BY c.comment_id;
+------------+----------+-----------+-------+
| comment_id | left_num | right_num | depth |
+------------+----------+-----------+-------+
|     4 |    6 |    13 |   2 |
+------------+----------+-----------+-------+

獲取 '節點4' 的所有子節點, 和相關深度

SELECT sub_child.*,
 (COUNT(sub_parent.comment_id) - 1) AS depth
FROM (
 SELECT child.*
 FROM comment AS parent, comment AS child
 WHERE child.left_num BETWEEN parent.left_num AND parent.right_num
  AND parent.comment_id = 4
) AS sub_child, (
 SELECT child.*
 FROM comment AS parent, comment AS child
 WHERE child.left_num BETWEEN parent.left_num AND parent.right_num
  AND parent.comment_id = 4
) AS sub_parent
WHERE sub_child.left_num BETWEEN sub_parent.left_num AND sub_parent.right_num
GROUP BY sub_child.comment_id
ORDER BY sub_child.left_num;
+------------+----------+-----------+-------+
| comment_id | left_num | right_num | depth |
+------------+----------+-----------+-------+
|     4 |    6 |    13 |   0 |
|     5 |    7 |     8 |   1 |
|     6 |    9 |    12 |   1 |
|     7 |    10 |    11 |   2 |
+------------+----------+-----------+-------+

插入數據
數據的插入是一件相當麻煩的事，需要更新節點的所有父節點的右值和和所有孩子節點的 '左值、右值'
如上圖，如果我們想為 '節點4' 添加一個孩子 '節點44'(為了不給自己挖坑，我們將添加的孩子放在父節點的最左邊)，就是將 '節點44' 放在 '節點5' 的左邊。如下圖：

最終我們獲得的結果，如下圖：

上圖 '紫色' 的是節點需要變更的左值和右值，'綠色' 的是新增節點的值。
更新思路：
1、將左值大於 '節點4' 的左值的節點的左值加2。
2、將右值大於 '節點4' 的左值的節點的右值加2。

-- 獲得 '節點4' 和 '節點4'的第一個孩子的(節點5)的左右值
SELECT c.*
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND p.comment_id = 4;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|     4 |    6 |    13 |
|     5 |    7 |     8 |
... omit ...
-- 通過上面獲得的信息更新 '節點4' 的父子幾點的左右值
UPDATE comment SET left_num = left_num + 2 WHERE left_num > 6;
UPDATE comment SET right_num = right_num + 2 WHERE right_num > 6;

插入思路
1、將 '節點44' 的左值設置為 '節點4' 的左值加1
2、將 '節點44' 的右值設置為 '節點4' 的左值加2

INSERT INTO comment 
SELECT 44, left_num + 1, left_num + 2
FROM comment WHERE comment_id = 4;

驗證

-- 獲得 '節點4' 孩子
SELECT c.*
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND p.comment_id = 4;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|     4 |    6 |    15 |
|     5 |    9 |    10 |
|     6 |    11 |    14 |
|     7 |    12 |    13 |
|     44 |    7 |     8 |
+------------+----------+-----------+
-- 獲得 '節點44' 父親
SELECT p.* 
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND c.comment_id = 44;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|     1 |    1 |    16 |
|     4 |    6 |    15 |
|     44 |    7 |     8 |
+------------+----------+-----------+

1.4. 總結

這種樹結構一般會用在查詢多增加修改少的場景中（比如地區表，類別表之類的）。
在現實中其實還有些表的數據字段很多，並且具有層級關系。但是他們層級關系並不需要實時的那麼准確(最終能達到數據數據一直就行)，這是我們會將這種層級關系的字段和主表分開放在另外一個表。這樣為了加快更新。如果實時更新影響到了性能，這是我們會考慮使用kafka(我們還沒有發現性能很差)。