存树形结构的nosql,树的存储结构图
求一条sql语句，树形结构
with a as (
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select pk_comp,name,pk_fathercomp from company
union
SELECT pk_dept,deptname,(CASE WHEN pk_fathedept=0 THEN pk_comp ELSE pk_fathedept END) as pk_comp FROM dept)
select a.name,b.name from a as b
inner join a on a.pk_comp=b.pk_fathercomp
文档型数据库设计模式：如何存储树形数据
在数据库中存储树形结构的数据，这是一个非常普遍的需求，典型的比如论坛系统的版块关系。在传统的关系型数据库中，就已经产生了各种解决方案。 此文以存储树形结构数据为需求，分别描述了利用关系型数据库和文档型数据库作为存储的几种设计模式。 A.关系型数据库设计模式1idnameparent_id1ANULL2B13C14D2 上图表示了传统的设计方法之一，就是将树形结构的每一个结点作为关系型数据库中的一行进行存储，每一个结点保存一个其父结点的指针。 优点：结构简单易懂，插入修改操作都很简单 缺点：如果要获取某个结点的所有子结点，将是一件很恶心的事 B.关系型数据库设计模式2idnameparent_idleftright1ANULL182B1253C1674D234 上图在模式1的基础上多了两列，left和right，相当于btree中的左右分支，分别存储了左右分支结点的最大值和最小值。 优点：要查找一个结点的子结点很容易，只需要做一个范围查询就行了(比如B节点的子结点，只需要查询 id =2 id=5) 缺点：由于树结构存在在这里面了，所以添加或修改已存在结点将可能产生连锁反应，操作过于复杂 C.文档型数据库设计模式1 { "name": "A", "children": [ {"name": "B", "children": [{"name": "D"}]}, {"name": "C"}]} 将整个树结构存成一个文档，文档结构既树型结构，简明易懂。
MongoDB树形数据存储
树形结构的存储是一种非常典型的需求，例如菜单、省市区、栏目等等。
将树形结构的每个节点作为一行存储，每个节点保存父节点的指针(pid)。优点是简单易懂，插入修改比较简单。缺点是若要获取某个节点的所有子节点，将是一件非常恶心的事情。
在方式1中增加left和right，相当于btree的左右分支，分别存储左右分支节点的最大值和最小值。优点是查询一个节点的子节点容易，仅需做范围查询查询即可。缺点是由于树形结构存储在里面，增加或修改已存在的节点将可能产生连锁反应，操作复杂。
将整个树结构存成一个文档，文档结构即树形结构，简明易懂。缺点是文档越来越大，对所有节点的修改都集中在此文档中，并发操作受限。
将每个节点的子节点保存起来，优点是结构简单查询子节点方便，缺点是查询父节点会表麻烦。
充分利用文档型存储 schema-less的优点，受限存储一个大的树形文档，再将每个节点的其他信息单独存储。优点是操作简单，结构上的操作可直接操作树形文档，数据上的操作仅需操作单条数据。缺点，对所有节点的修改都集中在此文档中，并发操作受限。
建立一个树形结构的SQL表 3实现的功能
主要是要有ID，PID两个字段，下面是我用的一个表，仅供参考：
CREATE TABLE [dbo].[Sys_Menu](
[ID] [int] NOT NULL,
[Code] [varchar](50) NOT NULL,
[PID] [int] NOT NULL,
[Name] [nvarchar](50) NULL,
[Url] [varchar](100) NULL,
[STATE] [bit] NOT NULL,
[IsSelected] [bit] NULL
) ON [PRIMARY]
GO
怎么往数据库里插入一个树形结构的表，并且用一句SQL语句将其遍历出来
树形结构统一使用下面的测试表与测试数据
CREATE TABLE test_tree (
test_id INT,
pid INT,
test_val VARCHAR(10),
PRIMARY KEY (test_id)
);
INSERT INTO test_tree VALUES(1, NULL, '.NET');
INSERT INTO test_tree VALUES(2, 1, 'C#');
INSERT INTO test_tree VALUES(3, 1, 'J#');
INSERT INTO test_tree VALUES(4, 1, 'ASP.NET');
INSERT INTO test_tree VALUES(5, 1, 'VB.NET');
INSERT INTO test_tree VALUES(6, NULL, 'J2EE');
INSERT INTO test_tree VALUES(7, 6, 'EJB');
INSERT INTO test_tree VALUES(8, 6, 'Servlet');
INSERT INTO test_tree VALUES(9, 6, 'JSP');
INSERT INTO test_tree VALUES(10, NULL, 'Database');
INSERT INTO test_tree VALUES(11, 10, 'DB2');
INSERT INTO test_tree VALUES(12, 10, 'MySQL');
INSERT INTO test_tree VALUES(13, 10, 'Oracle');
INSERT INTO test_tree VALUES(14, 10, 'SQL Server');
INSERT INTO test_tree VALUES(15, 13, 'PL/SQL');
INSERT INTO test_tree VALUES(16, 15, 'Function');
INSERT INTO test_tree VALUES(17, 15, 'Procedure');
INSERT INTO test_tree VALUES(18, 15, 'Package');
INSERT INTO test_tree VALUES(19, 15, 'Cursor');
INSERT INTO test_tree VALUES(20, 14, 'T-SQL');
Oracle
使用 START WITH CONNECT BY
语句实现树状查询
SQL ed
Wrote file afiedt.buf
1 SELECT
2 LPAD(' ', 2*(LEVEL-1)) || test_val AS test_val
3 FROM
4 test_tree
5 START WITH
6 test_id IN (1, 6, 10)
7* CONNECT BY PRIOR test_id = pid
SQL /
TEST_VAL
-----------------------------------------------------------
.NET
C#
J#
ASP.NET
VB.NET
J2EE
EJB
Servlet
JSP
Database
DB2
TEST_VAL
-----------------------------------------------------------
MySQL
Oracle
PL/SQL
Function
Procedure
Package
Cursor
SQL Server
T-SQL
20 rows selected.
SQL Server
使用 Common Table Expression (CTE) 来实现 递归调用。
1 WITH StepCTE
2 AS
3 (
4 SELECT
5 test_id,
6 pid,
7 test_val,
8 1 as Lev
9 FROM
10 test_tree
11 WHERE
12 test_id IN (1,6,10)
13 UNION ALL
14 SELECT
15 T.test_id,
16 T.pid,
17 T.test_val,
18 CTE.Lev + 1
19 FROM
20 test_tree T INNER JOIN StepCTE CTE
21 ON T.pid = CTE.test_id
22 )
23 SELECT
24 test_id, pid, test_val, Lev
25 FROM StepCTE;
26 go
test_id pid test_val Lev
----------- ----------- ---------- -----------
1 NULL .NET 1
6 NULL J2EE 1
10 NULL Database 1
11 10 DB2 2
12 10 MySQL 2
13 10 Oracle 2
14 10 SQL Server 2
20 14 T-SQL 3
15 13 PL/SQL 3
16 15 Function 4
17 15 Procedure 4
18 15 Package 4
19 15 Cursor 4
7 6 EJB 2
8 6 Servlet 2
9 6 JSP 2
2 1 C# 2
3 1 J# 2
4 1 ASP.NET 2
5 1 VB.NET 2
(20 行受影响)
怎样在 MySQL 表中存储树形结构数据
在 MySQL 表中存储树形结构数据：
一般比较普遍的就是四种方法：（具体见 SQL Anti-patterns这本书）
Adjacency List：每一条记录存parent_id
Path Enumerations：每一条记录存整个tree path经过的node枚举
Nested Sets：每一条记录存 nleft 和 nright
Closure Table：维护一个表，所有的tree path作为记录进行保存。
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