一.概念
- 左右值无限级分类，也称为预排序树无限级分类
- 是一种有序的树状结构
- 于这些树状结构中的每一个节点都有一个
左值和右值
二.规则
- 每一个
后代节点的左值>父节点的左值 - 每一个
后代节点的右值<父节点的右值 - 每一个节点的
右值<左值
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三.新增节点
- 新增顶级分类:
- 获取该树中
最大右值; - 左值 =
最大右值+ 1; - 右值 =
最大右值+ 2;
- 获取该树中
- 新增子节点
- 首先获取
父节点右值
UPDATE `catagory` SET `lft` = `lft`+2 WHERE `lft`>`父节点右值` UPDATE `catagory` SET `rgt` = `rgt` + 2 WHERE `rgt`>= `父节点右值`- 新增节点左值 =
父节点右值 - 新增节点右值 = 新增节点左值 + 1
- 首先获取
四. 删除节点
- 获取删除节点的左右值
$lft,$rgt - 删除该节点以及所有后代节点
DELETE FROM `catagory` WHERE `lft`>=$lft AND `rgt`<=$Rgt"
- 更新左右值
$Value=$rgt-$lft+1;
UPDATE `catagory` SET `lft`=`lft`- $Value WHERE `lft`>$lft
UPDATE `catagory` SET `rgt`=`rgt`- $Value WHERE `rgt`>$rgt"
五.数据准备
CREATE TABLE `nested_category` (
`category_id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID',
`name` varchar(18) COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称',
`lft` int(4) NOT NULL,
`rgt` int(4) NOT NULL,
KEY `category_id` (`category_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=14 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_ci;
INSERT INTO `nested_category` VALUES
(1,'商品',1,26),
(2,'化妆品',2,7),
(3,'食品',8,9),
(4,'酒',10,15),
(5,'服装',16,17),
(6,'家电',18,23),
(7,'鞋帽',24,25),
(8,'面霜',3,4),
(9,'面膜',5,6),
(10,'白酒',11,12),
(11,'红酒',13,14),
(12,'冰箱',19,20),
(13,'空调',21,22);
数据查看
mysql> select * from nested_category;
+-------------+-----------+-----+-----+
| category_id | name | lft | rgt |
+-------------+-----------+-----+-----+
| 1 | 商品 | 1 | 26 |
| 2 | 化妆品 | 2 | 7 |
| 3 | 食品 | 8 | 9 |
| 4 | 酒 | 10 | 15 |
| 5 | 服装 | 16 | 17 |
| 6 | 家电 | 18 | 23 |
| 7 | 鞋帽 | 24 | 25 |
| 8 | 面霜 | 3 | 4 |
| 9 | 面膜 | 5 | 6 |
| 10 | 白酒 | 11 | 12 |
| 11 | 红酒 | 13 | 14 |
| 12 | 冰箱 | 19 | 20 |
| 13 | 空调 | 21 | 22 |
+-------------+-----------+-----+-----+
六. 获取所有后代节点
select * from nested_category where lft > 18 and rgt < 23;
+-------------+--------+-----+-----+
| category_id | name | lft | rgt |
+-------------+--------+-----+-----+
| 12 | 冰箱 | 19 | 20 |
| 13 | 空调 | 21 | 22 |
+-------------+--------+-----+-----+
2 rows in set (0.00 sec)
七.计算后代数量
- 后代的数量 = (右值 - 左值 - 1) / 2。
减少1的原因是排除该节点本身
八. 判断叶子节点
- 右值 - 左值 = 1
- 获取叶子节点
mysql> select * from nested_category where rgt - lft = 1;
+-------------+--------+-----+-----+
| category_id | name | lft | rgt |
+-------------+--------+-----+-----+
| 3 | 食品 | 8 | 9 |
| 5 | 服装 | 16 | 17 |
| 7 | 鞋帽 | 24 | 25 |
| 8 | 面霜 | 3 | 4 |
| 9 | 面膜 | 5 | 6 |
| 10 | 白酒 | 11 | 12 |
| 11 | 红酒 | 13 | 14 |
| 12 | 冰箱 | 19 | 20 |
| 13 | 空调 | 21 | 22 |
+-------------+--------+-----+-----+
九. 检索单一路径
select
parent.name,
parent.category_id,
parent.lft,
parent.rgt
from
nested_category as node, nested_category as parent
where
node.lft between parent.lft and parent.rgt and node.name = '空调'
order by parent.lft;
+--------+-------------+-----+-----+
| name | category_id | lft | rgt |
+--------+-------------+-----+-----+
| 商品 | 1 | 1 | 26 |
| 家电 | 6 | 18 | 23 |
| 空调 | 13 | 21 | 22 |
+--------+-------------+-----+-----+
3 rows in set (0.00 sec)
十. 检索分类深度
select
node.name as name, (count(parent.name) - 1) as deep
from
nested_category as node,
nested_category as parent
where node.lft between parent.lft and parent.rgt
group by node.name
order by node.lft
+-----------+------+
| name | deep |
+-----------+------+
| 商品 | 0 |
| 化妆品 | 1 |
| 面霜 | 2 |
| 面膜 | 2 |
| 食品 | 1 |
| 酒 | 1 |
| 白酒 | 2 |
| 红酒 | 2 |
| 服装 | 1 |
| 家电 | 1 |
| 冰箱 | 2 |
| 空调 | 2 |
| 鞋帽 | 1 |
+-----------+------+
13 rows in set (0.03 sec)
十一. 检索某个节点的子节点(不包含后代节点)
select * from (
select
node.name as name,
(count(parent.name) - 1) as deep
from
nested_category as node,
nested_category as parent
where node.lft between parent.lft and parent.rgt
group by node.name
order by node.lft
) as a where a.deep <= 1;
+-----------+------+
| name | deep |
+-----------+------+
| 商品 | 0 |
| 化妆品 | 1 |
| 食品 | 1 |
| 酒 | 1 |
| 服装 | 1 |
| 家电 | 1 |
| 鞋帽 | 1 |
+-----------+------+
7 rows in set (0.00 sec)
十二.总结
- 我们看到上边的
获取深度和检索某个节点的子节点实现上用到了子查询,sql语句很复杂. - 所以我的解决办法是在数据结构上增加
深度和父id两个字段 - 因为分类是前台页面操作人员操作的, 也就是说操作的时候就知道深度, 每次新增时候将
深度和父id带上就可以方便的解决复杂sql语句的问题;
参考文章: http://blog.csdn.net/i_bruce/article/details/41558063