背景

又很久没更新了，很幸运地新冠引发了严重的上呼吸道感染，大家羊过后注意休息和防护

工作中（尤其是传统项目中）经常遇到这种需要，就是树形结构的查询（多级查询），常见的场景有：组织架构（用户部门）查询 和 多级菜单查询

比如，菜单分为三级，一级菜单、二级菜单、三级菜单，要求用户按树形结构把各级菜单查询出来。如下图所示

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对于层级固定，层级数少的，一般 3 级，需求实现很简单，先查询最小子级，再依次查询上级，最后再组装返回给前端就是了。

那么问题来了，如果层级数很大，10 级，或者干脆层级不确定，有的 3 级，有的 5 级，有的 8 级，与之前的层级固定，层级数相比，显然问题更复杂了，我们来看看这种怎么处理

三级查询（层级固定，层级数少）

这种情况，我们只需要一张表，就叫它树形表吧：

CREATE TABLE tree (	id int not null auto_increment,	name varchar(50) not null comment '名称',	parent_id int not null default 0 comment '父级id',	level int not null default 1 comment '层级，从1开始',    created datetime,    modified datetime);

三级查询过程：查询出三级 tree, 根据三级 tree 的 parent_id 查询出二级 tree, 同样的方式再去查询出一级 tree, 后端组装成树状数据，返回给前端。

多级查询（层级不固定/层级很深）

这种情况，我们首先想到的就是子查询或者联表查询，但是肯本不能在实际开发中使用，原因大家都知道：

1. sql 语句复杂，容易出错

2. 性能问题，可能会被领导干

所以最好的方式就是，加一张表 tree_depth，来维护层级深度关系。

CREATE TABLE tree_depth (	id int not null auto_increment,	root_id int not null default 0 comment '根节点（祖先节点）id',    tree_id int not null default 0 comment '当前节点id',	depth int not null default 0 comment '深度（当前节点 tree_id 到 根节点 root_id 的深度）',    created datetime);

表中 depth 字段表示的是： 当前节点 tree_id 到 根节点 root_id 的深度，不是当前节点所在整个分支的深度，所有节点相对于自身的深度都是 0

有了 tree_depth 表后，查询一个 N 级节点的组织数据就方便了：

遍历整个树：

直接查 tree 中所有 level = 1 的节点，在出去这些节点的 id 根据 parent_id 去查下级节点， 查询完所有的节点，就可以组装成一个完整的树状图返回给前端

节点搜索（查找出这个节点所在的整个分支）

1. 从 tree 表查询出节点 treeN

   
   

   select * from tree where id = N
   

2. 根据 treeN 的 id 值，到 tree_depth 表查询出它的 根节点 id：

   
   

   select root_id from tree_depth where tree_id = #{treeId}
   

3. 根据 root_id 查询 tree_depth 的 所有当前节点分支数据

   
   

   select * from tree_depth where root_id = #{rootId}
   

4. 从查询出 tree_depth 表数据中取出所有当前节点 tree_id

   
   

   select * from tree where id in (?,?,?)
   

5. 组装所在分支树状结构

总结

1. 多级查询、三级查询本质就是树形结构的遍历，推荐使用多级查询的方式，相比三级查询多级查询的方式抓住了树形结构遍历的本质，方便扩展和维护。

2. 技术只是工具，多级查询的方式不是固定的，查询方式合理既可，但通常都需要加关系表辅助设计

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