字符串路径存储是轻量高效树形结构方案，需以固定分隔符（如/）起止、统一字符串ID、合理索引，并注意批量更新一致性与删除完整性。
用字符串存储树形路径（如 /1/5/12/）是处理层级数据最轻量、查询最高效的方式之一，尤其适合读多写少、层级不深、变更不频繁的场景。
路径应以固定分隔符开头和结尾（常用 /），避免歧义。例如节点 12 的完整路径写成 /1/5/12/，而非 1/5/12 或 /1/5/12。这样能精准匹配子树：LIKE '/1/5/%' 安全可靠，不会误中 /11/5/12/ 这类干扰项。
VARCHAR(255) 或更长，预留足够深度（10级以内通常够用）利用 LIKE 和函数可覆盖常见层级查询需求：
WHERE path LIKE '/1/5/%'
SUBSTRING_INDEX(path, '/', N)（MySQL）或 STRING_SPLIT + 递归CTE（SQL Server）提取各级前缀SUBSTRING(path, 1, LENGTH(path)-LOCATE('/', REVERSE(path)))，再匹配该前缀 + ‘%’ 且排除自身移动节点或重排结构时，不能只改单条记录——整棵子树的 path 都需批量更新。例如把节点 12 从 /1/5/12/ 移到 /1/8/12/，所有以 /1/5/12/ 开头的路径都要替换成 /1/8/12/。
WHERE path LIKE '/1/5/12/%'），避免残留“孤儿路径”^\/(\d+\/)*$），防脏数据入库路径字段本身可建普通 B-Tree 索引，在大多数场景下已足够快。若高频查询固定层级（如“所有三级分类”），可考虑生成计算列（如 level = LENGTH(path) - LENGTH(REPLACE(path, '/', '')) - 1）并为其建索引。
LIKE '/1/%' 类前缀查询LIKE '%12/' 这类后缀模糊查询——无法走索引，应改用祖先路径反推(level, path) 能更好支持分层分页基本上就这些。路径字符串模式不复杂但容易忽略边界细节，定好规范、写好迁移脚本、加上基础校验，就能稳稳撑起中小型系统的树形需求。
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