如何使用闭包表高效查询带有父子关系的树状结构数据？

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mysql 查询树状结构数据

当遇到带有父级-子级关系的数据时，例如带有 id、parent_id 和 name 字段的表，并希望根据 name 模糊查询相关层级，就可以使用闭包表来解决。

闭包表

闭包表是一种特殊类型的表，它存储了所有节点及其到根节点的距离。使用闭包表进行模糊查询的主要步骤如下：

1. 创建树表，存储节点及其到根节点的距离。
2. 根据 name 模糊查询闭包表，获取相关节点。
3. 根据 parent 和 distance 字段，将查询到的节点组合为树结构。

示例

假设有一个树状数据如下：

----食物
   ---- 水果
     ---- 香蕉
     ---- 苹果
   ---- 肉类
     ---- 鸡肉
     ---- 肥牛

若要查询包含 "肉" 的所有节点，则可以使用以下查询：

select * from tree where self like '%肉%';

查询结果如下：

+------+---------+----------+
| self | parent  | distance |
+------+---------+----------+
| 肉类 |      肉类 |       0 |
| 肉类 |      食物 |       1 |
| 鸡肉 |      鸡肉 |       0 |
| 鸡肉 |      肉类 |       1 |
| 鸡肉 |      食物 |       2 |
+------+--------+----------+

接下来，可以通过分组和合并的方式，将查询到的节点组装成树结构：

from_datebase = [
    ["鸡肉", "鸡肉", 0],
    ["鸡肉", "肉类", 1],
    ["鸡肉", "食物", 2],

    ["肉类", "肉类", 0],
    ["肉类", "食物", 1],
]
from itertools import groupby

root = {}

for _, path in groupby(from_datebase, key=lambda x: x[0]):
    path = sorted(list(path), key=lambda x: -x[2])
    node = root
    for _, nodename, _ in path:
        node = node.setdefault(nodename, {})

最终结果如下：

{'食物': {'肉类': {'鸡肉': {}}}}

其他注意事项

• 在实际应用中，应使用 id 而不是中文名称来表示节点。
• 闭包表的存储空间会随着层级的增加而增长。
• 插入、更新和删除操作需要特殊处理。

终于介绍完啦！小伙伴们，这篇关于《如何使用闭包表高效查询带有父子关系的树状结构数据？》的介绍应该让你收获多多了吧！欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布数据库相关知识，快来关注吧！