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：
- 创建树表，存储节点及其到根节点的距离。
- 根据 name 模糊查询闭包表，获取相关节点。
- 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。
