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层次结构的数据库处理

时间:2010-03-13 01:02 点击:1062次 字体:[ ]




摘要:无限分级的树状结构往往很难处理,作者推荐“嵌套集合模型”方法,可以用简单的SQL完成树状数据的操作,避免了常用的邻接表模型的多次连接查询带来的巨大性能开销。

 

介绍

     大部分的开发者都会遇到要在SQL数据库中处理层状数据的问题,也都知道关系数据库其实并不擅长此道。关系数据库中的表并不是层次状的(XML是层次结构),而是扁平的列表。层状数据中的父子关系无法在关系表中自然地表达。

    层状数据是一个集合,集合当中的元素都有唯一的父节点和零个或多个的子节点(根节点除外,它无父节点)。层状数据广泛应用于数据库应用系统当中,包括了论坛、邮件列表、商业组织结构、内容管理分类和产品分类等。为了说明问题,我们使用一个虚拟的电子商店的产品分类层次作为例子。

层次结构的数据库处理_www.fengfly.com

这些产品分类形成一个层状结构,与上面提到的其他应用系统当中的结构类似。在这篇文章当中,我们将在 MySQL 中使用两种处理方式,先使用传统的邻接表模型。

 

邻接表模型

典型的做法下,范例中的分类数据将被存储于如下结构的表中(为了方便读者,我已经包含了完整的CREATE 和 INSERT 命令)

CREATE TABLE category(
category_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(20) NOT NULL,
parent INT DEFAULT NULL);


INSERT INTO category
VALUES(1,'ELECTRONICS',NULL),(2,'TELEVISIONS',1),(3,'TUBE',2),
(4,'LCD',2),(5,'PLASMA',2),(6,'PORTABLE ELECTRONICS',1),
(7,'MP3 PLAYERS',6),(8,'FLASH',7),
(9,'CD PLAYERS',6),(10,'2 WAY RADIOS',6);

SELECT * FROM category ORDER BY category_id;

+-------------+----------------------+--------+
| category_id | name                 | parent |
+-------------+----------------------+--------+
|           1 | ELECTRONICS          |   NULL |
|           2 | TELEVISIONS          |      1 |
|           3 | TUBE                 |      2 |
|           4 | LCD                  |      2 |
|           5 | PLASMA               |      2 |
|           6 | PORTABLE ELECTRONICS |      1 |
|           7 | MP3 PLAYERS          |      6 |
|           8 | FLASH                |      7 |
|           9 | CD PLAYERS           |      6 |
|          10 | 2 WAY RADIOS         |      6 |
+-------------+----------------------+--------+
10 rows in set (0.00 sec)

在这种邻接表模式下,表中每一个节点都包含一个指向父节点的指针。这个例子中的最顶层的元素,其父节点为NULL。邻接表模式的优点是很简单,很容易看清父子关系,例如 Flash 是 MP3 PLAYERS(MP3播放器)的子节点,MP3 PLAYERS是PORTABLE ELECTRONICS(便携式电子设备)的子节点,PORTABLE ELECTRONICS 又是 ELECTRONICS (电子设备)的子节点。 邻接表在客户端的代码上比较容易处理,但是后台的服务器要使用纯粹的SQL来工作是有问题的。

 

检索完整的树

处理层状数据时,首先遇到的常见任务是显示整个树,通常要求某种形式的缩进格式。使用SQL时一般的做法是采用自连接:

SELECT t1.name AS lev1, t2.name as lev2, t3.name as lev3, t4.name as lev4
FROM category AS t1
LEFT JOIN category AS t2 ON t2.parent = t1.category_id
LEFT JOIN category AS t3 ON t3.parent = t2.category_id
LEFT JOIN category AS t4 ON t4.parent = t3.category_id
WHERE t1.name = 'ELECTRONICS';

+-------------+----------------------+--------------+-------+
| lev1        | lev2                 | lev3         | lev4  |
+-------------+----------------------+--------------+-------+
| ELECTRONICS | TELEVISIONS          | TUBE         | NULL  |
| ELECTRONICS | TELEVISIONS          | LCD          | NULL  |
| ELECTRONICS | TELEVISIONS          | PLASMA       | NULL  |
| ELECTRONICS | PORTABLE ELECTRONICS | MP3 PLAYERS  | FLASH |
| ELECTRONICS | PORTABLE ELECTRONICS | CD PLAYERS   | NULL  |
| ELECTRONICS | PORTABLE ELECTRONICS | 2 WAY RADIOS | NULL  |
+-------------+----------------------+--------------+-------+
6 rows in set (0.00 sec)

 

查询所有的叶子节点

我们可以使用左连接(LEFT JOIN)查询来获得所有的叶子节点(叶子节点:无子节点的节点)

SELECT t1.name FROM
category AS t1 LEFT JOIN category as t2
ON t1.category_id = t2.parent
WHERE t2.category_id IS NULL;


+--------------+
| name         |
+--------------+
| TUBE         |
| LCD          |
| PLASMA       |
| FLASH        |
| CD PLAYERS   |
| 2 WAY RADIOS |
+--------------+

 

获得单条路径

自连接也可以获得一条完整的节点关系路径。

SELECT t1.name AS lev1, t2.name as lev2, t3.name as lev3, t4.name as lev4
FROM category AS t1
LEFT JOIN category AS t2 ON t2.parent = t1.category_id
LEFT JOIN category AS t3 ON t3.parent = t2.category_id
LEFT JOIN category AS t4 ON t4.parent = t3.category_id
WHERE t1.name = 'ELECTRONICS' AND t4.name = 'FLASH';

+-------------+----------------------+-------------+-------+
| lev1        | lev2                 | lev3        | lev4  |
+-------------+----------------------+-------------+-------+
| ELECTRONICS | PORTABLE ELECTRONICS | MP3 PLAYERS | FLASH |
+-------------+----------------------+-------------+-------+
1 row in set (0.01 sec)

这中方法的主要局限是,你必须在每个层次上进行自连接,性能自然会随着复杂连接的增加而下降。

 

邻接表模型的局限

使用纯SQL来处理邻接表模型很难做到最好。如果要找到完整的路径,我们必须先知道其所在的层次。其次,还必须特别注意删除操作带来的整棵子树被孤儿化(例如删除 portable electronics 节点,其下的所有子节点都将变成孤儿节点)。 可以通过客户端的代码或者存储过程来处理此类问题。通过程序语言处理,先从树的底层开始向上循环以取得整个树或者单条路径。在删除操作时,可以将子节点的层次提升以及重新排序子节点,让其指向新的父节点,以此来避免孤儿节点的产生。

 

嵌套集合模型

 

我在此文中推荐的模型采用一种不同的方法,通常称为“嵌套集合模型”。在此模型中,我们用另一种全新的方式来看层状数据,不再是节点与连线,而是层次嵌套的容器。试着画出我们的电子产品分类:

层次结构的数据库处理_www.fengfly.com

注意层次结构是怎样保持的,父类包裹着他们的子节点。我们通过为节点添加代表嵌套关系的左、右值,来将结构信息保存到表当中。

CREATE TABLE nested_category (
category_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(20) NOT NULL,
lft INT NOT NULL,
rgt INT NOT NULL
);


INSERT INTO nested_category
VALUES(1,'ELECTRONICS',1,20),(2,'TELEVISIONS',2,9),(3,'TUBE',3,4),
(4,'LCD',5,6),(5,'PLASMA',7,8),(6,'PORTABLE ELECTRONICS',10,19),
(7,'MP3 PLAYERS',11,14),(8,'FLASH',12,13),
(9,'CD PLAYERS',15,16),(10,'2 WAY RADIOS',17,18);


SELECT * FROM nested_category ORDER BY category_id;


+-------------+----------------------+-----+-----+
| category_id | name                 | lft | rgt |
+-------------+----------------------+-----+-----+
|           1 | ELECTRONICS          |   1 |  20 |
|           2 | TELEVISIONS          |   2 |   9 |
|           3 | TUBE                 |   3 |   4 |
|           4 | LCD                  |   5 |   6 |
|           5 | PLASMA               |   7 |   8 |
|           6 | PORTABLE ELECTRONICS |  10 |  19 |
|           7 | MP3 PLAYERS          |  11 |  14 |
|           8 | FLASH                |  12 |  13 |
|           9 | CD PLAYERS           |  15 |  16 |
|          10 | 2 WAY RADIOS         |  17 |  18 |
+-------------+----------------------+-----+-----+

因为 left 和 right 在MySQL当中是保留字,我们使用 lft 和 rgt 来分别表示。(有关MySQL的保留字的全部信息,请参考 http://dev.mysql.com/doc/mysql/en/reserved-words.html

那我们如何决定左、右值呢? 我们从最左边开始向右,为各个集合的边界标上数字编号,如下图:

层次结构的数据库处理_www.fengfly.com

这个编号设计套用在树形图上如下:

层次结构的数据库处理_www.fengfly.com

当我们对树形结构编号时,从左向右,一次一层,每个节点左边编号后,紧接着向其下层子节点编号,然后再为节点的右边编号。这个方法被称为改进的“前序遍历树算法”。

 

取得整个树

基于子节点的 lft 值始终位于其父节点的 lft 和 rgt 值之间的原理,使用自连接的SQL即可取得整棵树。

SELECT node.name
FROM nested_category AS node,
nested_category AS parent
WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
AND parent.name = 'ELECTRONICS'
ORDER BY node.lft;

+---------------------------+
| name                               |
+---------------------------+
| ELECTRONICS                  |
| TELEVISIONS                   |
| TUBE                              |
| LCD                                |
| PLASMA                          |
| PORTABLE ELECTRONICS |
| MP3 PLAYERS                  |
| FLASH                            |
| CD PLAYERS                   |
| 2 WAY RADIOS               |
+--------------------------+

不像以前的邻接表模型的例子,这个查询工作时不关心树的深度问题。在查询语句的 Between 子句中我们不关心节点的 rgt 值,因为 rgt 值总是落在同一父节点中,就像 lft 值一样。

 

查询所有叶节点

在当前的模型下,查询叶节点比邻接表模型中的 LEFT JOIN 方法更简单。查看 nested_category 表,注意到叶节点的特征是其左右值是连续的,所以只需查询 rgt = lft + 1 的节点即可。

SELECT name
FROM nested_category
WHERE rgt = lft + 1;

+--------------+
| name         |
+--------------+
| TUBE         |
| LCD          |
| PLASMA       |
| FLASH        |
| CD PLAYERS   |
| 2 WAY RADIOS |
+--------------+
 

取得单条路径

嵌套集合模型下,无需使用多个自连接,代码:

SELECT parent.name
FROM nested_category AS node,
nested_category AS parent
WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
AND node.name = 'FLASH'
ORDER BY parent.lft;

+--------------------------+
| name                             |
+--------------------------+
| ELECTRONICS                 |
| PORTABLE ELECTRONICS |
| MP3 PLAYERS                  |
| FLASH                            |
+--------------------------+

 

查询节点的深度

我们已经可以显示整棵树了,如果我们想获得节点的深度以便更好地识别其在层次结构中的位置,该如何做呢?这可以通过添加一个 COUNT 函数和 GROUP BY 子句实现:

SELECT node.name, (COUNT(parent.name) - 1) AS depth
FROM nested_category AS node,
nested_category AS parent
WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
GROUP BY node.name
ORDER BY node.lft;

+---------------------------+-------+
| name                               | depth |
+---------------------------+-------+
| ELECTRONICS                  |     0    |
| TELEVISIONS                   |     1    |
| TUBE                               |     2    |
| LCD                                 |     2    |
| PLASMA                           |     2    |
| PORTABLE ELECTRONICS  |     1    |
| MP3 PLAYERS                   |     2    |
| FLASH                             |     3    |
| CD PLAYERS                    |     2    |
| 2 WAY RADIOS                |     2    |
+---------------------------+-------+

我们可以使用CONCAT、REPEAT 函数对深度数值操作来缩进我们的分类名称,形成树状层次形式。

SELECT CONCAT( REPEAT(' ', COUNT(parent.name) - 1), node.name) AS name
FROM nested_category AS node,
nested_category AS parent
WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
GROUP BY node.name
ORDER BY node.lft;

+----------------------------+
| name                                |
+----------------------------+
| ELECTRONICS                   |
|  TELEVISIONS                   |
|   TUBE                             |
|   LCD                               |
|   PLASMA                         |
|  PORTABLE ELECTRONICS |
|   MP3 PLAYERS                 |
|    FLASH                          |
|   CD PLAYERS                  |
|   2 WAY RADIOS              |
+---------------------------+

当然,在客户端程序当中,你可能会直接利用深度值来显示层次结构。Web 开发者可以循环处理这个结果表,根据深度值的不同添加 <li></li> 和 <ul></ul> 等标记来形成树状样式。

 

子树的深度

当我们需要子树的深度信息时,我们在自连接中不能限制节点或者父表,因为这会破坏查询结果。我们可以换一种做法,通过添加第三个自连接,和一个子查询,以获得我们子树的新起点。

SELECT node.name, (COUNT(parent.name) - (sub_tree.depth + 1)) AS depth
FROM nested_category AS node,
	nested_category AS parent,
	nested_category AS sub_parent,
	(
		SELECT node.name, (COUNT(parent.name) - 1) AS depth
		FROM nested_category AS node,
		nested_category AS parent
		WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
		AND node.name = 'PORTABLE ELECTRONICS'
		GROUP BY node.name
		ORDER BY node.lft
	)AS sub_tree
WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
	AND node.lft BETWEEN sub_parent.lft AND sub_parent.rgt
	AND sub_parent.name = sub_tree.name
GROUP BY node.name
ORDER BY node.lft;


+----------------------+-------+
| name                 | depth |
+----------------------+-------+
| PORTABLE ELECTRONICS |     0 |
| MP3 PLAYERS          |     1 |
| FLASH                |     2 |
| CD PLAYERS           |     1 |
| 2 WAY RADIOS         |     1 |
+----------------------+-------+

这个方法中可以使用任何节点的name,包括根节点。深度值总能根据 name 获取到。

 

查找直接的下级节点

假设我们想在一个零售商的网站上显示电子产品的分类。当一个用户点击一个类别时,你想给他显示该类别下的产品,并且显示其直接的子类别,而不是该类下所有的子树,不需要搜索所有的子孙。例如,当点击 PORTABLE ELECTRONICS 时, 我们想展示 MP3 PLAYERS, CD PLAYERS, 和 2 WAY RADIOS,但是不包括 FLASH.

可以通过给以前的查询添加 HAVING 子句来实现:

SELECT node.name, (COUNT(parent.name) - (sub_tree.depth + 1)) AS depth
FROM nested_category AS node,
nested_category AS parent,
nested_category AS sub_parent,
(
SELECT node.name, (COUNT(parent.name) - 1) AS depth
FROM nested_category AS node,
nested_category AS parent
WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
AND node.name = 'PORTABLE ELECTRONICS'
GROUP BY node.name
ORDER BY node.lft
)AS sub_tree
WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
AND node.lft BETWEEN sub_parent.lft AND sub_parent.rgt
AND sub_parent.name = sub_tree.name
GROUP BY node.name
HAVING depth <= 1
ORDER BY node.lft;

+---------------------------+-------+
| name                               | depth |
+---------------------------+-------+
| PORTABLE ELECTRONICS  |     0    |
| MP3 PLAYERS                   |     1    |
| CD PLAYERS                    |     1    |
| 2 WAY RADIOS                |     1    |
+---------------------------+-------+

如果不像显示父节点,将 HAVING depth <= 1 修改为 HAVING depth = 1.

 

在嵌套模型当中使用聚合函数

我们添加一个表以便示范聚合函数的用法

CREATE TABLE product(
product_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(40),
category_id INT NOT NULL
);

INSERT INTO product(name, category_id) VALUES('20" TV',3),('36" TV',3),
('Super-LCD 42"',4),('Ultra-Plasma 62"',5),('Value Plasma 38"',5),
('Power-MP3 5gb',7),('Super-Player 1gb',8),('Porta CD',9),('CD To go!',9),
('Family Talk 360',10);

SELECT * FROM product;

+------------+-------------------+-------------+
| product_id | name                      | category_id |
+------------+-------------------+-------------+
|          1 | 20" TV                            |           3 |
|          2 | 36" TV                            |           3 |
|          3 | Super-LCD 42"                |           4 |
|          4 | Ultra-Plasma 62"              |           5 |
|          5 | Value Plasma 38"             |           5 |
|          6 | Power-MP3 128mb           |           7 |
|          7 | Super-Shuffle 1gb           |           8 |
|          8 | Porta CD                        |           9 |
|          9 | CD To go!                      |           9 |
|         10 | Family Talk 360              |          10 |
+------------+-------------------+-------------+

现在我们写一个获取产品分类树的查询,并统计每样产品的数量:

SELECT parent.name, COUNT(product.name)
FROM nested_category AS node ,
nested_category AS parent,
product
WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
AND node.category_id = product.category_id
GROUP BY parent.name
ORDER BY node.lft;


+----------------------+---------------------+
| name                 | COUNT(product.name) |
+----------------------+---------------------+
| ELECTRONICS          |                  10 |
| TELEVISIONS          |                   5 |
| TUBE                 |                   2 |
| LCD                  |                   1 |
| PLASMA               |                   2 |
| PORTABLE ELECTRONICS |                   5 |
| MP3 PLAYERS          |                   2 |
| FLASH                |                   1 |
| CD PLAYERS           |                   2 |
| 2 WAY RADIOS         |                   1 |
+----------------------+---------------------+

这就是我们典型的包含 COUNT 和 GROUP BY 的完整树查询,在 WHERE 子句中有指向产品表的引用和树节点与产品表的连接。正如你所见,这个统计包含每个类别数量统计,并且每个类别也都包含了其子类的统计值。

 

添加新节点

现在知道了如何查询这个树,我们将继续看看如何通过添加节点更新它。请再看看我们的嵌套集合模型:

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如果我们想在 TELEVISIONS 和 PORTABLE ELECTRONICS 节点之间添加新节点,新节点的左右值将分别是 10 和 11。添加此节点,则其右边的所有节点的左右值都必须加2。这个过程可以通过 MySQL 5 的存储过程完成。我假设大部分读者现在还在使用4.1版,这是最后一个稳定的MySQL版本(译者:此文章较早,现在5.0 以后的版本早已稳定)。所以我还是使用一个独立的查询,以 LOCK TABLES 命令代替:

LOCK TABLE nested_category WRITE;

SELECT @myRight := rgt FROM nested_category
WHERE name = 'TELEVISIONS';

UPDATE nested_category SET rgt = rgt + 2 WHERE rgt > @myRight;
UPDATE nested_category SET lft = lft + 2 WHERE lft > @myRight;

INSERT INTO nested_category(name, lft, rgt) VALUES('GAME CONSOLES', @myRight + 1, @myRight + 2);

UNLOCK TABLES;

We can then check our nesting with our indented tree query:

SELECT CONCAT( REPEAT( ' ', (COUNT(parent.name) - 1) ), node.name) AS name
FROM nested_category AS node,
nested_category AS parent
WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
GROUP BY node.name
ORDER BY node.lft;


+-----------------------+
| name                  |
+-----------------------+
| ELECTRONICS           |
|  TELEVISIONS          |
|   TUBE                |
|   LCD                 |
|   PLASMA              |
|  GAME CONSOLES        |
|  PORTABLE ELECTRONICS |
|   MP3 PLAYERS         |
|    FLASH              |
|   CD PLAYERS          |
|   2 WAY RADIOS        |
+-----------------------+

如果要为叶节点添加子节点,则需要对代码稍作修改。此处我们添加给 2 WAY RADIOS 节点下添加一个新的 FRS 节点:

LOCK TABLE nested_category WRITE;

SELECT @myLeft := lft FROM nested_category

WHERE name = '2 WAY RADIOS';

UPDATE nested_category SET rgt = rgt + 2 WHERE rgt > @myLeft;
UPDATE nested_category SET lft = lft + 2 WHERE lft > @myLeft;

INSERT INTO nested_category(name, lft, rgt) VALUES('FRS', @myLeft + 1, @myLeft + 2);

UNLOCK TABLES;

在这个例子中,我们对新的父节点的左值以右的所有 lft、rgt 值都进行了增加,然后将我们的新节点放置在此父节点左值的右边,现在我们的新节点已经正确嵌套了:

SELECT CONCAT( REPEAT( ' ', (COUNT(parent.name) - 1) ), node.name) AS name
FROM nested_category AS node,
nested_category AS parent
WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
GROUP BY node.name
ORDER BY node.lft;


+----------------------------+
| name                                |
+----------------------------+
| ELECTRONICS                   |
|  TELEVISIONS                   |
|   TUBE                             |
|   LCD                               |
|   PLASMA                         |
|  GAME CONSOLES            |
|  PORTABLE ELECTRONICS |
|   MP3 PLAYERS                 |
|    FLASH                          |
|   CD PLAYERS                  |
|   2 WAY RADIOS              |
|    FRS                             |
+---------------------------+

删除节点

最后一个基本任务是节点的移除。此动作的过程决定于节点的位置。删除叶节点比其它节点容易,其他节点需要考虑节点孤儿化的问题。

删除叶节点时,与添加的过程相反:

LOCK TABLE nested_category WRITE;

SELECT @myLeft := lft, @myRight := rgt, @myWidth := rgt - lft + 1
FROM nested_category
WHERE name = 'GAME CONSOLES';


DELETE FROM nested_category WHERE lft BETWEEN @myLeft AND @myRight;


UPDATE nested_category SET rgt = rgt - @myWidth WHERE rgt > @myRight;
UPDATE nested_category SET lft = lft - @myWidth WHERE lft > @myRight;

UNLOCK TABLES;

运行完毕后,我们再检查一次缩进的树,确认一下我们的删除动作是否破坏了层次结构:

SELECT CONCAT( REPEAT( ' ', (COUNT(parent.name) - 1) ), node.name) AS name
FROM nested_category AS node,
nested_category AS parent
WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
GROUP BY node.name
ORDER BY node.lft;


+-----------------------+
| name                  |
+-----------------------+
| ELECTRONICS           |
|  TELEVISIONS          |
|   TUBE                |
|   LCD                 |
|   PLASMA              |
|  PORTABLE ELECTRONICS |
|   MP3 PLAYERS         |
|    FLASH              |
|   CD PLAYERS          |
|   2 WAY RADIOS        |
|    FRS                |
+-----------------------+

下面的方法可以删除节点及其所有子节点:

LOCK TABLE nested_category WRITE;

SELECT @myLeft := lft, @myRight := rgt, @myWidth := rgt - lft + 1
FROM nested_category
WHERE name = 'MP3 PLAYERS';

DELETE FROM nested_category WHERE lft BETWEEN @myLeft AND @myRight;

UPDATE nested_category SET rgt = rgt - @myWidth WHERE rgt > @myRight;
UPDATE nested_category SET lft = lft - @myWidth WHERE lft > @myRight;

UNLOCK TABLES;

我们再检查一下删除子树是否成功:

SELECT CONCAT( REPEAT( ' ', (COUNT(parent.name) - 1) ), node.name) AS name
FROM nested_category AS node,
nested_category AS parent
WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
GROUP BY node.name
ORDER BY node.lft;


+-----------------------+
| name                  |
+-----------------------+
| ELECTRONICS           |
|  TELEVISIONS          |
|   TUBE                |
|   LCD                 |
|   PLASMA              |
|  PORTABLE ELECTRONICS |
|   CD PLAYERS          |
|   2 WAY RADIOS        |
|    FRS                |
+-----------------------+

在另一个情况下,我们只想删除父节点,但是并不想删除其下的子节点。有时候也许只需要将节点的名字修改为一个占位符,以便以后替换,例如一个主管被解雇了。

有些情况是,父节点被删除,子节点将被移动到这个被删除的父节点的层次上:

LOCK TABLE nested_category WRITE;

SELECT @myLeft := lft, @myRight := rgt, @myWidth := rgt - lft + 1
FROM nested_category
WHERE name = 'PORTABLE ELECTRONICS';

DELETE FROM nested_category WHERE lft = @myLeft;

UPDATE nested_category SET rgt = rgt - 1, lft = lft - 1 WHERE lft BETWEEN @myLeft AND @myRight;
UPDATE nested_category SET rgt = rgt - 2 WHERE rgt > @myRight;
UPDATE nested_category SET lft = lft - 2 WHERE lft > @myRight;

UNLOCK TABLES;

我们再检查一次以确认节点是否被提升层次:

SELECT CONCAT( REPEAT( ' ', (COUNT(parent.name) - 1) ), node.name) AS name
FROM nested_category AS node,
nested_category AS parent
WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
GROUP BY node.name
ORDER BY node.lft;


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| name                |
+-----------------+
| ELECTRONICS    |
|  TELEVISIONS    |
|   TUBE               |
|   LCD                 |
|   PLASMA           |
|  CD PLAYERS     |
|  2 WAY RADIOS |
|   FRS                |
+-----------------+

其他的情况还包括删除父节点后,提升一个子节点当父节点,其他兄弟节点被移动到新的父节点下。因篇幅关系,此文不再赘述。

 

最后的思考

希望这篇文章对读者有用,SQL的嵌套集合的概念已有超过10年的历史了,还有一些更进一步的信息可以在一些专著和网络上找到。 就我的理解,处理层状数据模型最有价值的专著是 Joe Celko's Trees and Hierarchies in SQL for Smarties , 作者是高级SQL领域里很受尊敬的Joe Celko,  他是一位多产和备受赞誉的技术作者。Celko 的专著对我的研究和学习来说是无价之宝,我极力推荐。他的书中也包含了其他很多高级主题,本文并未涉及,包括邻接表、嵌套集合以外的其他处理层状数据的方法。

在参考文献和资源部分,我列出了一些Web资源,也许对于读者研究层状数据的处理会有帮助,包括一套PHP的处理MySQL嵌套模型的库。在 Storing Hierarchical Data in a Database 等文章当中也可以找到一些在两种方法之间进行转换的代码。

原文地址:http://dev.mysql.com/tech-resources/articles/hierarchical-data.html

作者:Mike Hillyer

翻译:陈建平  chinaontology@gmail.com

 



本文地址 : http://www.fengfly.com/plus/view-171491-1.html
标签: 数据库 层次结构
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