MySQL多层级结构-树搜索

HH
MySQL python1 18,5113字数 4352阅读14分30秒阅读模式

1.1. 背景

基本上在每个系统中都有那么几张表是自关联父子关系的结构。往往有很多人都是使用pid来做关联。在刚进入IT行业时使用CAKEPHP框架编写WEB的时候，使用它里面的一个ACL plugin实现权限管理的时候。发现一个表结构硬是不明白是怎么回事。具体表结构如下： 

CREATE TABLE acos (
 id INTEGER(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 parent_id INTEGER(10) DEFAULT NULL,
 model VARCHAR(255) DEFAULT '',
 foreign_key INTEGER(10) UNSIGNED DEFAULT NULL,
 alias VARCHAR(255) DEFAULT '',
 lft INTEGER(10) DEFAULT NULL,
 rght INTEGER(10) DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (id)
);

我们可以看到上面 acos 表用有lft、rght这两个字段。起初我根本就不明白这两个是做什么用的，几次直接修改数据导致数据错乱。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

1.2. 原理解释

其实这就是树的后续遍历的每个节点的左值、右值。如下图表示:文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

mysql文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

1.3. 树的使用（引用上图树结构）

  • 构造数据
DROP TABLE IF EXISTS comment;
CREATE TABLE `comment` (
  `comment_id` int(11) DEFAULT NULL,
  `left_num` int(11) DEFAULT NULL,
  `right_num` int(11) DEFAULT NULL
);

INSERT INTO `comment` VALUES 
  (1,1,14),
  (2,2,5),
  (3,3,4),
  (4,6,13),
  (5,7,8),
  (6,9,12),
  (7,10,11);
  
CREATE INDEX idx$comment$left_num$right_num ON `comment` (`left_num`, `right_num`);
  • 查找 '节点4' 的所有子节点

思路:我们只要查找出 节点左值在 '节点4' 左值和右值之间的节点文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

通俗说法:能被 '节点4' 包住的节点,通过左节点和右节点来判断是否被 '节点4' 包住。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/ 

-- 获得 '节点4' 孩子
SELECT c.*
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
  AND p.comment_id = 4;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|          4 |        6 |        13 |
|          5 |        7 |         8 |
|          6 |        9 |        12 |
|          7 |       10 |        11 |
+------------+----------+-----------+
  • 查找 '节点6' 的所有父节点

思路: 找出 左值小于 '节点6' 并且 右值大于 '节点6' 的节点。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

通俗说法: 找出那个节点能将 '节点6' 给包住。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/ 

-- 获得 '节点6' 父亲
SELECT p.* 
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
  AND c.comment_id = 6;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|          1 |        1 |        14 |
|          4 |        6 |        13 |
|          6 |        9 |        12 |
+------------+----------+-----------+
  • 计算 '节点4' 的深度

如果是MySQL5.7 需要修改sql_mode文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/ 

SET SESSION sql_mode = 'STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION';
SELECT c.*,
  COUNT(c.comment_id) AS depth
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
  AND c.comment_id = 4
GROUP BY c.comment_id;
+------------+----------+-----------+-------+
| comment_id | left_num | right_num | depth |
+------------+----------+-----------+-------+
|          4 |        6 |        13 |     2 |
+------------+----------+-----------+-------+
  • 获取 '节点4' 的所有子节点, 和相关深度
SELECT sub_child.*,
  (COUNT(sub_parent.comment_id) - 1) AS depth
FROM (
  SELECT child.*
  FROM comment AS parent, comment AS child
  WHERE child.left_num BETWEEN parent.left_num AND parent.right_num
    AND parent.comment_id = 4
) AS sub_child, (
  SELECT child.*
  FROM comment AS parent, comment AS child
  WHERE child.left_num BETWEEN parent.left_num AND parent.right_num
    AND parent.comment_id = 4
) AS sub_parent
WHERE sub_child.left_num BETWEEN sub_parent.left_num AND sub_parent.right_num
GROUP BY sub_child.comment_id
ORDER BY sub_child.left_num;
+------------+----------+-----------+-------+
| comment_id | left_num | right_num | depth |
+------------+----------+-----------+-------+
|          4 |        6 |        13 |     0 |
|          5 |        7 |         8 |     1 |
|          6 |        9 |        12 |     1 |
|          7 |       10 |        11 |     2 |
+------------+----------+-----------+-------+
  • 插入数据

数据的插入是一件相当麻烦的事，需要更新节点的所有父节点的右值和和所有孩子节点的 '左值、右值'文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

如上图，如果我们想为 '节点4' 添加一个孩子 '节点44'(为了不给自己挖坑，我们将添加的孩子放在父节点的最左边)，就是将 '节点44' 放在 '节点5' 的左边。如下图：文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

mysql文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

最终我们获得的结果，如下图：文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

mysql文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

上图 '紫色' 的是节点需要变更的左值和右值，'绿色' 的是新增节点的值。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

更新思路：文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

1、将左值大于 '节点4' 的左值的节点的左值 加2。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

2、将右值大于 '节点4' 的左值的节点的右值 加2。文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/ 

-- 获得 '节点4' 和 '节点4'的第一个孩子的(节点5)的左右值
SELECT c.*
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
  AND p.comment_id = 4;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|          4 |        6 |        13 |
|          5 |        7 |         8 |
... omit ...
-- 通过上面获得的信息更新 '节点4' 的父子几点的左右值
UPDATE comment SET left_num = left_num + 2 WHERE left_num > 6;
UPDATE comment SET right_num = right_num + 2 WHERE right_num > 6;

插入思路文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

1、将 '节点44' 的左值设置为 '节点4' 的左值 加1文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/

2、将 '节点44' 的右值设置为 '节点4' 的左值 加2文章源自运维生存时间-https://www.ttlsa.com/mysql/mysql_multi_category_tree_search/ 

INSERT INTO comment 
SELECT 44, left_num + 1, left_num + 2
FROM comment WHERE comment_id = 4;

验证 

-- 获得 '节点4' 孩子
SELECT c.*
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
  AND p.comment_id = 4;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|          4 |        6 |        15 |
|          5 |        9 |        10 |
|          6 |       11 |        14 |
|          7 |       12 |        13 |
|         44 |        7 |         8 |
+------------+----------+-----------+
-- 获得 '节点44' 父亲
SELECT p.* 
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
  AND c.comment_id = 44;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|          1 |        1 |        16 |
|          4 |        6 |        15 |
|         44 |        7 |         8 |
+------------+----------+-----------+

1.4. 总结

这种树结构一般会用在查询多增加修改少的场景中（比如地区表，类别表之类的）。

在现实中其实还有些表的数据字段很多，并且具有层级关系。但是他们层级关系并不需要实时的那么准确(最终能达到数据数据一直就行)，这是我们会将这种层级关系的字段和主表分开放在另外一个表。这样为了加快更新。如果实时更新影响到了性能，这是我们会考虑使用kafka(我们还没有发现性能很差)。

 

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HH
  • 本文由 发表于 28/06/2016 00:04:47
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评论  1  访客  1
    • 匿名
      匿名 9
      1F

      太热特瑞特让他

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