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这篇文章主要介绍树形表的查询方法，主要提到自连接与递归查询两种方法。关于属性表结构应用举例如下：
举个例子:形象一点就类似于掘金首页那样的分类嘛，掘金首页看成根节点，根节点下面又有前端、后端这些二级节点，二级节点下面又有其他三级节点，就这样一级一级的。
那到底什么是树形表结构？
现在来看这张表：前端开发节点是1-1，它的父节点是1，HTML/CSS是节点1-1-1，父节点是1-1。我们可以理解成根节点1下有1-1、1-2、1-3...这样一些一级节点，而一级节点1-1下面又有1-1-1、1-1-2...这样一些二级节点。类似这样的，就是我们说的树形表结构。
我们想查询像这样的一张表（查询两个级别的节点）的数据，应该怎么做呢？
首先第一种方法就是用表的自连接:
SELECT *
FROM course_category one INNER JOIN course_category two
on one.id = two.parentid;
查询结果：
现在这样看着不太舒服，我们优化一下。
SELECT one.id one_id,
one.name one_name,
one.label one_label,
two.id two_id,
two.name two_name,
two.label two_label
FROM course_category one
INNER JOIN course_category two on one.id = two.parentid
WHERE one.parentid='1'
AND one.is_show='1'
AND two.is_show='1'
ORDER BY one.orderby,two.orderby;
运行结果：
这样就看起来更清晰了。
当然有三级节点我们再加inner join嘛，当然这都是建立在需求固定的情况下，我们知道有几级节点。那如果需求不固定，这种自连接的方法就不太合适了。
那第二种方法就是mysql的递归，这种方式可以更灵活的查询树形结构。先来看它的语法结构(WITH语法)：
WITH [RECURSIVE]
cte_name [(col_name [, col_name] ...)] AS (subquery)
[, cte_name [(col_name [, col_name] ...)] AS (subquery)] ...
语法中的RECURSIVE表示递归。举个简单的例子，查询5条记录：
with RECURSIVE t1 AS
(
SELECT 1 as n
UNION ALL
SELECT n + 1 FROM t1 WHERE n < 5
)
SELECT * FROM t1;
t1 相当于一个表名，
select 1相当于这个表的初始值，这里使用UNION ALL将初始值加入到表中。
n<5为递归执行的条件，当n>=5时结束递归调用,代码会输出1，2，3，4，5。
那用这种方法怎么实现我们的树形表递归查询呢？
WITH RECURSIVE t1 as
(
select * from course_category p where id= '1'
union all
select t.* from course_category t inner join t1 on t1.id = t.parentid
)
select * from t1 order by t1.id, t1.orderby;
只要t1表节点下面有下属节点t1.id = t.parentid,就会一直往下查。这种是从根节点向下递归，
查询结果：
向上递归的查询：
with recursive t1 as (
select * from course_category p where id= '1-1-1'
union all
select t.* from course_category t inner join t1 on t1.parentid = t.id
)
select * from t1 order by t1.id, t1.orderby;
从1-1-1节点往上找，找父节点，直到查不到上级节点，结果如下：
文末碎语：
- 本章要讲解的主要内容就到这里结束了🔚有哪些不懂的地方欢迎小伙伴们提问👏👏👏
- 文中有任何不对的地方，欢迎大家指正🙏🙏🙏
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