花开花谢，人来又走，夕阳西下，人去楼空，早已物是人非矣。也许，这就是结局，可我不曾想过结局是这样;也许，这就是人生的意义，可我不曾想竟是生离死别。
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。
希望本文所述对大家MySQL数据库计有所帮助。
以上就是MySQL如何实现树状所有子节点查询的方法。珍惜自己的过去，满意自己的现在，乐观自己的未来。更多关于MySQL如何实现树状所有子节点查询的方法请关注haodaima.com其它相关文章！
