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MySQL多層級構造-樹搜刮引見

編輯：MySQL綜合教程

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望文生義，偽元素就是你的文檔中如有實無的元素。
::first-letter偽元素

格局：

    e::first-letter

示例：

    p::first-letter {font-size:300%;}

提醒：假如不消偽元素創立這個首字符縮小後果，必需手工給該字母加上標簽，
然後再為該標簽運用款式。而偽元素現實上是替我們添加了有形的標簽。

::first-line偽元素

格局：

    e::first-line

示例：

    p::first-line {font-variant:small-caps;}

解釋：選中文本段落（普通情形下是段落）的第一行。

::before和::after偽元素

格局：

    e::before   
    e::after

示例：
對標志：

    <p class="age">25</p>

添加以下款式：

    p.age::before {content:"Age: ";}   
    p.age::after {content:" years.";}

會獲得以下成果：

Age: 25 years.

    提醒：假如標簽中的內容是經由過程數據庫查詢生成的成果，那末用這類技能再適合不外了。
    由於一切成果都是數字，應用這兩個偽元素可以在把數字出現給用戶時，加上解釋
    性文字。

---------+

查找 '節點6' 的一切父節點
思緒: 找出左值小於 '節點6' 而且右值年夜於 '節點6' 的節點。
淺顯說法: 找出誰人節點能將 '節點6' 給包住。

-- 取得 '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 |
+------------+----------+-----------+

盤算 '節點4' 的深度
假如是MySQL5.7 須要修正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 |
+------------+----------+-----------+-------+

獲得 '節點4' 的一切子節點, 和相干深度

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 |
+------------+----------+-----------+-------+

拔出數據
數據的拔出是一件相當費事的事，須要更新節點的一切父節點的右值和和一切孩子節點的 '左值、右值'
如上圖，假如我們想為 '節點4' 添加一個孩子 '節點44'(為了不給本身挖坑，我們將添加的孩子放在父節點的最右邊)，就是將 '節點44' 放在 '節點5' 的右邊。以下圖：

終究我們取得的成果，以下圖：

上圖 '紫色' 的是節點須要變革的左值和右值，'綠色' 的是新增節點的值。
更新思緒：
1、將左值年夜於 '節點4' 的左值的節點的左值加2。
2、將右值年夜於 '節點4' 的左值的節點的右值加2。

-- 取得 '節點4' 和 '節點4'的第一個孩子的(節點5)的閣下值
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 ...
-- 經由過程下面取得的信息更新 '節點4' 的父子幾點的閣下值
UPDATE comment SET left_num = left_num + 2 WHERE left_num > 6;
UPDATE comment SET right_num = right_num + 2 WHERE right_num > 6;

拔出思緒
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

-- 取得 '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 |
+------------+----------+-----------+
-- 取得 '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

這類樹構造普通會用在查詢多增長修正少的場景中（好比地域表，種別表之類的）。
在實際中其實還有些表的數據字段許多，而且具有層級關系。然則他們層級關系其實不須要及時的那末精確(終究能到達數據數據一向就行)，這是我們會將這類層級關系的字段和主表離開放在別的一個表。如許為了加速更新。假如及時更新影響到了機能，這是我們會斟酌應用kafka(我們還沒有發明機能很差)。