【转载】树形结构表3种设计分析分享

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简介
在开发中经常遇到树形结构的场景，本文将以部门表为例对比几种设计的优缺点；

问题
需求背景：根据部门检索人员，
问题：选择一个顶级部门情况下，跨级展示当前部门以及子部门下的所有人员，表怎么设计更合理 ？

递归吗 ？递归可以解决，但是势必消耗性能

设计1：邻接表
注:（常见父Id设计）

表设计
CREATE TABLE `dept_info01` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
`dept_id` int(10) NOT NULL COMMENT '部门id',
`dept_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '部门名称',
`dept_parent_id` int(11) NOT NULL COMMENT '父部门id',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

这样是最常见的设计，能正确的表达菜单的树状结构且没有冗余数据，但在跨层级查询需要递归处理。

SQL示例
1.查询某一个节点的直接子集

SELECT * FROM dept_info01 WHERE dept_parent_id =1001
1

优点
结构简单 ;

缺点
1.不使用递归情况下无法查询某节点所有父级，所有子集

设计2：路径枚举
在设计1基础上新增一个父部门id集字段，用来存储所有父集，多个以固定分隔符分隔，比如逗号。

表设计
CREATE TABLE `dept_info02` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
`dept_id` int(10) NOT NULL COMMENT '部门id',
`dept_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '部门名称',
`dept_parent_id` int(11) NOT NULL COMMENT '父部门id',
`dept_parent_ids` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '父部门id集',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

SQL示例
1.查询所有子集
1).通过模糊查询

SELECT
*
FROM
dept_info02
WHERE
dept_parent_ids like '%1001%'

2).推荐使用 FIND_IN_SET 函数

SELECT
*
FROM
dept_info02
WHERE
FIND_IN_SET( '1001', dept_parent_ids )

优点
方便查询所有的子集 ;
可以因此通过比较字符串dept_parent_ids长度获取当前节点层级 ;

### 缺点
新增节点时需要将dept_parent_ids字段值处理好 ;
dept_parent_ids字段的长度很难确定，无论长度设为多大，都存在不能够无限扩展的情况 ;
节点移动复杂，需要同时变更所有子集中的dept_parent_ids字段值 ;

设计2：闭包表
闭包表是解决分级存储的一个简单而优雅的解决方案，这是一种通过空间换取时间的方式 ;
需要额外创建了一张TreePaths表它记录了树中所有节点间的关系 ;
包含两列，祖先列与后代列，即使这两个节点之间不是直接的父子关系；同时增加一行指向节点自己 ;

表设计
主表
CREATE TABLE `dept_info03` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
`dept_id` int(10) NOT NULL COMMENT '部门id',
`dept_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '部门名称',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

祖先后代关系表
CREATE TABLE `dept_tree_path_info` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
`ancestor` int(10) NOT NULL COMMENT '祖先id',
`descendant` int(10) NOT NULL COMMENT '后代id',
`depth` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '层级深度',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

注：depth 层级深度字段 ，自我引用为 1，直接子节点为 2，再一下层为 3，一次类推，第几层就是几 。

SQL示例
插入新节点

INSERT INTO dept_tree_path_info (ancestor, descendant,depth)
SELECT t.ancestor, 3001,t.depth+1 FROM dept_tree_path_info AS t
WHERE t.descendant = 2001
UNION ALL
SELECT 3001,3001,1

查询所有祖先

SELECT
c.*
FROM
dept_info03 AS c
INNER JOIN dept_tree_path_info t ON c.dept_id = t.ancestor
WHERE
t.descendant = 3001

查询所有后代

SELECT
c.*
FROM
dept_info03 AS c
INNER JOIN dept_tree_path_info t ON c.dept_id = t.descendant
WHERE
t.ancestor = 1001

删除所有子树

DELETE
FROM
dept_tree_path_info
WHERE
descendant IN
(
SELECT
a.dept_id
FROM
( SELECT descendant dept_id FROM dept_tree_path_info WHERE ancestor = 1001 ) a
)

删除叶子节点

DELETE
FROM
dept_tree_path_info
WHERE
descendant = 2001

移动节点

删除所有子树(先断开与原祖先的关系)
建立新的关系

优点
非递归查询减少冗余的计算时间 ;
方便非递归查询任意节点所有的父集 ;
方便查询任意节点所有的子集 ;
可以实现无限层级 ;
支持移动节点 ;

### 缺点
层级太多情况下移动树节点会带来关系表多条操作 ;
需要单独一张表存储对应关系，在新增与编辑节点时操作相对复杂 ;

结合使用
可以将邻接表方式与闭包表方式相结合使用。实际上就是将父id冗余到主表中，在一些只需要查询直接关系的业务中就可以直接查询主表，而不需要关联2张表了。在需要跨级查询时祖先后代关系表就显得尤为重要。

表设计
主表
CREATE TABLE `dept_info04` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
`dept_id` int(10) NOT NULL COMMENT '部门id',
`dept_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '部门名称',
`dept_parent_id` int(11) NOT NULL COMMENT '父部门id',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

祖先后代关系表
CREATE TABLE `dept_tree_path_info` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
`ancestor` int(10) NOT NULL COMMENT '祖先id',
`descendant` int(10) NOT NULL COMMENT '后代id',
`depth` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '层级深度',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8;

总结
其实，在以往的工作中，曾见过不同类型的设计，邻接表，路径枚举，邻接表路径枚举一起来的都见过。每种设计都各有优劣，如果选择设计依赖于应用程序中哪种操作最需要性能上的优化。

设计 表数量 查询直接子 查询子树 同时查询多个节点子树 插入 删除 移动
邻接表 1 简单 需要递归 需要递归 简单 简单 简单
枚举路径 1 简单 简单 查多次 相对复杂 简单 复杂
闭包表 2 简单 简单 简单 相对复杂 简单 复杂
综上所述

只需要建立子父集关系中可以使用邻接表方式 ;
涉及向上查找，向下查找的需要建议使用闭包表方式 ;

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