之前我介绍过一种按位数编码保存树形结构数据的表设计方法,详情见:
浅谈数据库设计技巧(上)
该设计方案的优点是:只用一条查询语句即可得到某个根节点及其所有子孙节点的先序遍历。由于消除了递归,在数据记录量较大时,可以大大提高列表效率。但是,这种编码方案由于层信息位数的限制,限制了每层能所允许的最大子节点数量及最大层数。同时,在添加新节点的时候必须先计算新节点的位置是否超过最大限制。
上面的设计方案必须预先设定类别树的最大层数以及最大子节点数,不是无限分级,在某些场合并不能采用,那么还有更完美的解决方案吗?通过 google的搜索,我又探索到一种全新的无递归查询,无限分级的编码方案——左右值。原文的程序代码是用php写的,但是通过仔细阅读其数据库表设计说明及相关的sql语句,我彻底弄懂了这种巧妙的设计思路,并在这种设计中新增了删除节点,同层平移的需求(原文只提供了列表及插入子节点的sql语句)。
下面我力图用比较简短的文字,少量图表,及相关核心sql语句来描述这种设计方案:
首先,我们弄一棵树作为例子:
商品
|---食品
| |---肉类
| | |--猪肉
| |---蔬菜类
| |--白菜
|---电器
|--电视机
|--电冰箱
Type_id | Name | Lft | Rgt |
1 | 商品 | 1 | 18 |
2 | 食品 | 2 | 11 |
3 | 肉类 | 3 | 6 |
4 | 猪肉 | 4 | 5 |
5 | 蔬菜类 | 7 | 10 |
6 | 白菜 | 8 | 9 |
7 | 电器 | 12 | 17 |
8 | 电视机 | 13 | 14 |
9 | 电冰箱 | 15 | 16 |
Type_id | Name | Lft | Rgt |
2 | 食品 | 2 | 11 |
3 | 肉类 | 3 | 6 |
4 | 猪肉 | 4 | 5 |
5 | 蔬菜类 | 7 | 10 |
6 | 白菜 | 8 | 9 |
Type_id | Name | Lft | Rgt | Layer |
2 | 食品 | 2 | 11 | 2 |
3 | 肉类 | 3 | 6 | 3 |
4 | 猪肉 | 4 | 5 | 4 |
5 | 蔬菜类 | 7 | 10 | 3 |
6 | 白菜 | 8 | 9 | 4 |
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