怎么将数据库中存的树转化为树形列表

树状结构的数据保存在数据库中的常用方法有一下两种：

1、邻接表(adjacency list model)

2、预排序遍历树算法(modified preorder tree traversal algorithm)

用一下的例子讨论这两种方法的差异：

现有一棵树如下：

邻接表模式：

这种模式我们经常用到，很多的教程和书中也介绍过。我们通过给每个节点增加一个属性 parent 来表示这个节点的父节点从而将整个树状结构通过平面的表描述出来。根据这个原则，例子中的数据可以转化成如下的表:

我们看到 Pear 是Green的一个子节点，Green是Fruit的一个子节点。而根节点'Food'没有父节点。 为了简单地描述这个问题， 这个例子中只用了name来表示一个记录。 在实际的数据库中，你需要用数字的id来标示每个节点，数据库的表结构大概应该像这样：id, parent_id, name, description。

以下是代码：

<php

// $parent is the parent of the children we want to see

// $level is increased when we go deeper into the tree,

// used to display a nice indented tree

function display_children($parent, $level)

{

// 获得一个 父节点 $parent 的所有子节点

$result = mysql_query('SELECT name FROM tree '

'WHERE parent="'$parent'";');

// 显示每个子节点

while ($row = mysql_fetch_array($result))

{

// 缩进显示节点名称

echo str_repeat(' ',$level)$row['name']"n";

//再次调用这个函数显示子节点的子节点

display_children($row['name'], $level+1);

}

}

>

对整个结构的根节点（Food）使用这个函数就可以打印出整个多级树结构，由于Food是根节点它的父节点是空的，所以这样调用: display_children('',0)。将显示整个树的内容：

Food

Fruit

Red

Cherry

Yellow

Banana

Meat

Beef

Pork

如果你只想显示整个结构中的一部分，比如说水果部分，就可以这样调用：display_children('Fruit',0);

几乎使用同样的方法我们可以知道从根节点到任意节点的路径。比如 Cherry 的路径是　"Food >; Fruit >; Red"。 为了得到这样的一个路径我们需要从最深的一级"Cherry"开始， 查询得到它的父节点"Red"把它添加到路径中， 然后我们再查询Red的父节点并把它也添加到路径中，以此类推直到最高层的"Food"

以下是代码：

<php

// $node 是那个最深的节点

function get_path($node)

{

// 查询这个节点的父节点

$result = mysql_query('SELECT parent FROM tree '

'WHERE name="'$node'";');

$row = mysql_fetch_array($result);

// 用一个数组保存路径

$path = array();

// 如果不是根节点则继续向上查询

// (根节点没有父节点)

if ($row['parent']!='')

{

// the last part of the path to $node, is the name

// of the parent of $node

$path[] = $row['parent'];

// we should add the path to the parent of this node

// to the path

$path = array_merge(get_path($row['parent']), $path);

}

// return the path

return $path;

}

>

如果对"Cherry"使用这个函数：print_r(get_path('Cherry'))，就会得到这样的一个数组了：

Array

(

[0] =>; Food

[1] =>; Fruit

[2] =>; Red

)

接下来如何把它打印成你希望的格式，就是你的事情了。

缺点：

这种方法很简单，容易理解，好上手。但是也有一些缺点。主要是因为运行速度很慢，由于得到每个节点都需要进行数据库查询，数据量大的时候要进行很多查询才能完成一个树。另外由于要进行递归运算，递归的每一级都需要占用一些内存所以在空间利用上效率也比较低。

预排序遍历树算法

现在让我们看一看另外一种不使用递归计算，更加快速的方法，这就是预排序遍历树算法(modified preorder tree traversal algorithm) 这种方法大家可能接触的比较少，初次使用也不像上面的方法容易理解，但是由于这种方法不使用递归查询算法，有更高的查询效率。

我们首先将多级数据按照下面的方式画在纸上，在根节点Food的左侧写上 1 然后沿着这个树继续向下 在 Fruit 的左侧写上 2 然后继续前进，沿着整个树的边缘给每一个节点都标上左侧和右侧的数字。最后一个数字是标在Food 右侧的 18。 在下面的这张图中你可以看到整个标好了数字的多级结构。（没有看懂？用你的手指指着数字从1数到18就明白怎么回事了。还不明白，再数一遍，注意移动你的手指）。

这些数字标明了各个节点之间的关系，"Red"的号是3和6，它是 "Food" 1-18 的子孙节点。 同样，我们可以看到 所有左值大于2和右值小于11的节点 都是"Fruit" 2-11 的子孙节点

这样整个树状结构可以通过左右值来存储到数据库中。继续之前，我们看一看下面整理过的数据表。

注意：由于"left"和"right"在 SQL中有特殊的意义，所以我们需要用"lft"和"rgt"来表示左右字段。 另外这种结构中不再需要"parent"字段来表示树状结构。也就是 说下面这样的表结构就足够了。

SELECT FROM tree WHERE lft BETWEEN 2 AND 11;

看到了吧，只要一个查询就可以得到所有这些节点。为了能够像上面的递归函数那样显示整个树状结构，我们还需要对这样的查询进行排序。用节点的左值进行排序：

SELECT FROM tree WHERE lft BETWEEN 2 AND 11 ORDER BY lft ASC;

那么某个节点到底有多少子孙节点呢？很简单，子孙总数=(右值-左值-1)/2

descendants = (right – left - 1) / 2 ，如果不是很清楚这个公式，那就去翻下书，我们在上数据结构写的很清楚！

添加同一层次的节点的方法如下：

LOCK TABLE nested_category WRITE;

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

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('Strawberry', @myRight + 1, @myRight + 2);

UNLOCK TABLES;

添加树的子节点的方法如下：

LOCK TABLE nested_category WRITE;

SELECT @myLeft := lft FROM nested_category WHERE name = 'Beef';

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('charqui', @myLeft + 1, @myLeft + 2);

UNLOCK TABLES;

每次插入节点之后都可以用以下SQL进行查看验证：

SELECT CONCAT( REPEAT( ' ', (COUNT(parentname) - 1) ), nodename) AS name

FROM nested_category AS node,

nested_category AS parent

WHERE nodelft BETWEEN parentlft AND parentrgt

GROUP BY nodename

ORDER BY nodelft;

删除节点的方法，稍微有点麻烦是有个中间变量,如下：

LOCK TABLE nested_category WRITE;

SELECT @myLeft := lft, @myRight := rgt, @myWidth := rgt - lft + 1

FROM nested_category WHERE name = 'Cherry';

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;

这种方式就是有点难的理解，但是适合数据量很大规模使用，查看所有的结构只需要两条SQL语句就可以了，在添加节点和删除节点的时候略显麻烦，不过相对于效率来说还是值得的。

//定义必要的变量

integer li_rowcount1,li_rowcount2

integer li_row1,li_row2

treeviewitem tvi1,tvi2,tvi3

long lev1,lev2,lev3

//开始画树状图

tv_1setredraw(false)

//根结点

tv_1deleteitem(lev1)//先删除整个树

tvi1pictureindex = 1//一级树显示图标

tvi1selectedpictureindex = 1//一级树选择图标(显示的和选择的图标可以不一样)

tvi1children=true//还有后代

tvi1label = 一级标题

//将treevie项tvi1作为根结点插入，同时取得根结点的句柄lev1

lev1 = tv_1insertitemlast(0,tvi1)

//第二层结点（一般使用循环）

for li_row1=1 to li_rowcount1

//获取第二级的相关数据(假设第二级就是树叶了)

tvi2pictureindex=2//二级树显示图标

tvi2selectedpictureindex=3//二级树选择图标

tvi2label = 用来显示的相关数据

tvi2data = 用来读取的相关数据

//将treevie项tvi2作为第二层结点插入为lev1的子项，同时取得根结点的句柄lev1

lev2 = tv_1insertitemlast(lev1,tvi2)

next

tv_1setredraw(true)

//从根展开整个树

//tv_1expandall(lev1)

//只展开第一层树

tv_1expanditem(lev1)

根据用户的权限来产生菜单,做起来比较麻烦,我看不如设计一个统一的菜单,把所有菜单项的单击事件代码都写出来,然后在数据库中设计一个用户表,在这个表中设计这样一些字段,登录名,登录密码,权限分类编号这个编号的值也就是12345吧

建表之后,就写代码吧既然有用户权限,那肯定就有登录窗口吧,把登录窗口的创建代码,放在主窗口的创建事件中,用户在登录窗口选择自己的用户名和输入登录密码之后,这样也就获得了权限分类编号,

在取得编号的代码之后写一个case语句,如:

case

权限分类编号

of

1:begin

首先使所有菜单项能用;

禁用本权限不应该使用的菜单;

end;

2:begin

endl;

比你那个根据数据表产生菜单容易一些吧在delphi中要实现一个功能的途径有很多,不要死抱一种途径不放也就是不要老在一棵树上吊死换一棵树嘛

文中使用公司部门结构树作为栗子，要在mysql中存储这个公司部门结构树

邻接表想必大家都不陌生吧，用邻接表的关键是，在每个节点存储他的父节点的id。

在每一个部门信息中都存储了他的父节点id，parent_id字段

导入数据的过程就不说了，直接来看下数据吧：

这里使用常用的几种查询方式来看下这种方案的查询

可以通过parent_id做查询条件，可以快速查询到一个部门的直属下级部门

通过部门信息中的parent_id去查相应的父节点信息就可以快速实现

这种数据存储结构下，更新数据是比较方便快捷的，添加数据时直接找准父节点的id，组织部门变更时，也直接变更父id就好了，删除时候，看自己业务是否需要删除子节点这几种情况，

路径标的要点，就是每个节点存储根节点到该节点的路径，其实我觉得和别的几种方案可以共用

在每一个部门信息中都存储了他完整的路径，path字段

导入数据的过程就不说了，直接来看下数据吧：

使用路径表，通过path这个字段查询起来是比较困难的，一般都需要使用like，CONCAT函数、REPLACE函数等做字符串的处理逻辑，查询起来比较复杂，这里不做展示了，线上服务不建议使用这种方式，查询效率低会影响到服务性能，一般建议和邻接表方式统一使用，同时添加parent_id和path字段，parent_id用来查询，path用来查看节点完整的路径

这种数据存储结构下，更新数据是比较方便快捷的，添加数据时直接找准路径就好，组织部门变更时，也直接找准路径就好，删除时候，看自己业务是否需要删除子节点这几种情况，

Closure Table，百度直译过来叫闭合表，大多数人叫做闭包表，这种方案的要点是存储公司部门信息主表中，不存储节点关系的数据，使用另一张关系表来存储节点之间的关系，其中包含了任何两个有关系（上下级）节点的关联信息

公司部门信息主表，只需要存储部门的本身信息

主要包括三个字段

要点就是关系表的一条记录是一个上级节点、下级节点、与他们之间的路径距离。拿部门结构图来举例子

总公司-企划部的关系数据是：

总公司-大区A的关系数据是：

关系表中存储所有的节点路径信息，还用distance表示路径的距离，需要把树形结构中每两个节点之间的路径信息都维护进来。

数据存储的过程就拿导入总公司-门店A的过程做个示例。主表的数据存储就不说，说下关系中，存储部门结构的路径信息，总公司-门店A总共包含以下几条路径：

看到了么，是存储了所有总公司-门店A之间的路径信息

这里使用常用的几种查询方式来看下这种方案的查询

这种数据存储结构下，更新数据比较麻烦，因为他存储了两节点直接所有路径信息（包括中间节点的）

如果树的层数固定就可以用语句查询，但效率比较低。例如你说的三层：

select id,v2name+name from t1 inner join

(select id,v1name+name as name from t1 inner join

(select id,name from t1 where parentid = 0) v1 on t1parentid = v1id) v2 on t1parentid = v2id

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

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