背景

日常需求开发过程中，相信大家一定会遇到树形结构的数据，如企业的组织架构、文件夹等形式的数据，那么如何在关系型数据库中设计其表结构，来储存这种树状数据，从而减少开发党的代码量，提高日常开发效率。

概括

通过步步深入的方式，不断地对表结构进行优化与设计，让大家更加深刻的了解其原理。

1、邻接表模型（递归）

CREATE TABLE `tree_node` (
  `id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '主键',
  `party_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '所属团体id，party表id',
  `parent_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '父节点id',
  `name` varchar(256) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '名称',
  `number` varchar(128) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '冗余账号',
  `type` smallint NOT NULL COMMENT '节点类型 0：非叶子节点；1：叶子节点',
  `create_time` bigint NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `modify_time` bigint NOT NULL COMMENT '修改时间',
  `creator_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
  `modifier_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '最后修改人',
  `is_deleted` tinyint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '删除标志位'
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='树节点'

只储存树节点的parent_id(父节点ID)

优点： 表结构非常简单，但在实际使用场景中作用不大。

缺点： DDDD，比如某想要某个节点下所有数据，得用递归的方式来查，等等。

2、路径枚举法模型

-- 树节点表结构（路径枚举法）
CREATE TABLE `tree_node` (
  `id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '主键',
  `parent_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '父节点id',
  `name` varchar(256) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '名称',
  `path` varchar(512) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '路径',
  `type` smallint NOT NULL COMMENT '节点类型 0：非叶子节点；1：叶子节点',
  `short_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT 'uuid压缩为8位的数据'
  `create_time` bigint NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `modify_time` bigint NOT NULL COMMENT '修改时间',
  `creator_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
  `modifier_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '最后修改人',
  `is_deleted` tinyint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '删除标志位',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='树节点'

示例数据如下

id	parent_id	name	type	path	short_id
1	--	中心	0	/4030eac2	4030eac2
2	1	中心底下部门A	0	/4030eac2/ff24cce8	ff24cce8
3	1	中心底下部门B	0	/4030eac2/e2f8abc2	e2f8abc2
4	2	部门A的人C	1	/4030eac2/ff24cce8/b7d687f1	b7d687f1
5	3	部门B的人D	1	/4030eac2/e2f8abc2/c7bc4b5c	c7bc4b5c

多存储树节点在树中的路径，唯一ID，两个数据

优点： 在查找树节点等操作上，更加方便、快捷。

缺点： 当某个节点发生移动时，其底下的子节点的记录的路径均要发生改变，就意味着需要修改大量数据。

快捷操作示例

查询某个节点下的所有节点数据。

select * FROM tree_node tn WHERE  tn.path like '某节点的path%'
优点：使用like '某节点的path%'（左匹配），还可以走索引。一条语句就可以查出数据，还super快。

示例小结： 其他还有可以有很多操作，比如删除某个节点下所有数据等，都可以围绕节点的path来进行操作。

3、实战应用（以企业组织树为例）

场景说明

在实际开发过程中，组织树的数据，肯定是有多种数据的，如部门、人等，如何设计tree_node表结构，来增加效率与性能？

解决思路

如果有很多个对象的话，那在tree_node表中来储存这些对象的属性，肯定是不合适的。那我们可以添加一个字段data_id,来储存对应的数据的ID，如user表的ID，这样比如要查询树下，这个人的数据，只要拿着data_id去user表中查对应的数据即可。
tree_node中应该只存放简单的数据，如name等简单的数据，方便进行展示，提高效率。
在tree_node表中添加data_type字段用于区别不同对象，来增加tree_node表的复用性，如果有多种树形结构的数据，使用data_type进行区分。
为方便查找数据，也可以再冗余一个字段parent_data_id（父节点的data_id）。

最终表结构

CREATE TABLE `tree_node` (
  `id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '主键',
  `parent_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '父节点id',
  `tree_node_index` bigint NOT NULL COMMENT '该分组下的位序',
  `path` varchar(512) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '路径',
  `short_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT 'uuid压缩为8位的数据',
  `type` smallint NOT NULL COMMENT '节点类型 0：非叶子节点；1：叶子节点',
  `data_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '节点数据id',
  `data_type` smallint NOT NULL COMMENT '节点数据类型',
  `parent_data_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '父节点数据',
  `name` varchar(256) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '名称',
  `name_pinyin_for_search` varchar(512) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL COMMENT '名称全拼、简拼等，主要用于搜索',
  `create_time` bigint NOT NULL COMMENT '创建时间',
  `modify_time` bigint NOT NULL COMMENT '修改时间',
  `creator_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
  `modifier_id` varchar(32) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '最后修改人',
  `is_deleted` tinyint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '删除标志位',
  PRIMARY KEY (`id`),
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='树节点数据'

备注：欢迎大佬们指点下这种设计方式存在的不足之处。

总结

1、简单来说这种方式的思维也就是用空间换时间。多冗余一些数据，方便查询与展示。

【表结构设计】深入浅出地在关系型数据库中设计表结构-树

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