mysql左右值無限分類原理及實現
無限分類是我們開發中非常常見的應用，我們最常見最簡單的方法就是在MySql裡id ,name,f_id。 優點是簡單，結構簡單。 缺點是效率不高，因為每一次遞歸都要查詢數據庫，幾百條數據庫時就不是很快了！
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存儲樹是一種常見的問題，多種解決方案。主要有兩種方法：鄰接表的模型，並修改樹前序遍歷算法。
我們將探討這兩種方法的節能等級的數據。我會使用樹從一個虛構的網上食品商店作為一個例子。這食品商店組織其食品類，通過顏色和類型。這棵樹看起來像這樣：
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下面我們將用另外一種方法，這就是預排序遍歷樹算法(modified preorder tree traversal algorithm) 這種方法大家可能接觸的比較少，初次使用也不像上面的方法容易理解，但是由於這種方法不使用遞歸查詢算法，有更高的查詢效率。 我們首先將多級數據按照下面的方式畫在紙上，在根節點Food的左側寫上 1 然後沿著這個樹繼續向下 在 Fruit 的左側寫上 2 然後繼續前進，沿著整個樹的邊緣給每一個節點都標上左側和右側的數字。最後一個數字是標在Food 右側的 18。 在下面的這張圖中你可以看到整個標好了數字的多級結構。（沒有看懂？用你的手指指著數字從1數到18就明白怎麼回事了。還不明白，再數一遍，注意移動你的 手指）。 這些數字標明了各個節點之間的關系，"Red"的號是3和6，它是 "Food" 1-18 的子孫節點。 同樣，我們可以看到 所有左值大於2和右值小於11的節點 都是"Fruit" 2-11 的子孫節點
如圖所示：
這樣整個樹狀結構可以通過左右值來存儲到數據庫中。繼續之前，我們看一看下面整理過的數據表。 
注意：由於"left"和"right"在 SQL中有特殊的意義，所以我們需要用"lft"和"rgt"來表示左右字段。 另外這種結構中不再需要"parent"字段來表示樹狀結構。也就是 說下面這樣的表結構就足夠了。 SELECT * FROM tree WHERE lft BETWEEN 2 AND 11;
只要一個查詢就可以得到所有這些節點。為了能夠像上面的遞歸函數那樣顯示整個樹狀結構，我們還需要對這樣的查詢進行排序。用節點的左值進行排序： SELECT * FROM tree WHERE lft BETWEEN 2 AND 11 ORDER BY lft ASC; 那麼某個節點到底有多少子孫節點呢？很簡單，子孫總數=(右值-左值-1)/2 descendants = (right – left - 1) / 2 ，如果不是很清楚這個公式，那就去翻下書，我們在上數據結構寫的很清楚！
添加同一層次的節點的方法如下： Sql代碼 1. LOCK TABLE nested_category WRITE;
2.
3.
4. SELECT @myRight := rgt FROM nested_category
5. WHERE name = 'Cherry';
6.
7.
8.
9. UPDATE nested_category SET rgt = rgt + 2 WHERE rgt > @myRight;
10. UPDATE nested_category SET lft = lft + 2 WHERE lft > @myRight;
11.
12. INSERT INTO nested_category(name, lft, rgt) VALUES('Strawberry', @myRight + 1, @myRight + 2);
13.
14. UNLOCK TABLES;
添加樹的子節點的方法如下： Sql代碼 1. LOCK TABLE nested_category WRITE;
2.
3. SELECT @myLeft := lft FROM nested_category
4.
5. WHERE name = 'Beef';
6.
7. UPDATE nested_category SET rgt = rgt + 2 WHERE rgt > @myLeft ;
8. UPDATE nested_category SET lft = lft + 2 WHERE lft > @myLeft ;
9.
10. INSERT INTO nested_category(name, lft, rgt) VALUES('charqui', @myLeft + 1,@myLeft + 2);
11.
12. UNLOCK TABLES;
每次插入節點之後都可以用以下SQL進行查看驗證： Sql代碼 1. SELECT CONCAT( REPEAT( ' ', (COUNT(parent.name) - 1) ), node.name) AS name
2. FROM nested_category AS node,
3. nested_category AS parent
4. WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
5. GROUP BY node.name
6. ORDER BY node.lft;
刪除節點的方法，稍微有點麻煩是有個中間變量,如下： Sql代碼 1. LOCK TABLE nested_category WRITE;
2.
3.
4. SELECT @myLeft := lft, @myRight := rgt, @myWidth := rgt - lft + 1
5. FROM nested_category
6. WHERE name = 'Cherry';
7.
8.
9. DELETE FROM nested_category WHERE lft BETWEEN @myLeft AND @myRight;
10.
11.
12. UPDATE nested_category SET rgt = rgt - @myWidth WHERE rgt > @myRight;
13. UPDATE nested_category SET lft = lft - @myWidth WHERE lft > @myRight;
14.
15. UNLOCK TABLES;
這種方式就是有點難的理解，但是適合數據量很大規模使用，查看所有的結構只需要兩條SQL語句就可以了，在添加節點和刪除節點的時候略顯麻煩，不過相對於效率來說還是值得的
