本文实例讲述了MySQL实现树状所有子节点查询的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点。但很遗憾，在MySQL的目前版本中还没有对应的功能。

在MySQL中如果是有限的层次，比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4，则我们可以直接通过left join 来实现。

但很多时候我们无法控制树的深度。这时就需要在MySQL中用存储过程来实现或在你的程序中来实现这个递归。本文讨论一下几种实现的方法。

样例数据：

mysql> create table treeNodes

-> (

-> id int primary key,

-> nodename varchar(20),

-> pid int

-> );

Query OK, 0 rows affected (0.09 sec)

mysql> select * from treenodes;

+----+----------+------+

| id | nodename | pid |

+----+----------+------+

| 1 | A | 0 |

| 2 | B | 1 |

| 3 | C | 1 |

| 4 | D | 2 |

| 5 | E | 2 |

| 6 | F | 3 |

| 7 | G | 6 |

| 8 | H | 0 |

| 9 | I | 8 |

| 10 | J | 8 |

| 11 | K | 8 |

| 12 | L | 9 |

| 13 | M | 9 |

| 14 | N | 12 |

| 15 | O | 12 |

| 16 | P | 15 |

| 17 | Q | 15 |

+----+----------+------+

17 rows in set (0.00 sec)

树形图如下

1:A

+-- 2:B

| +-- 4:D

| +-- 5:E

+-- 3:C

+-- 6:F

+-- 7:G

8:H

+-- 9:I

| +-- 12:L

| | +--14:N

| | +--15:O

| | +--16:P

| | +--17:Q

| +-- 13:M

+-- 10:J

+-- 11:K

方法一：利用函数来得到所有子节点号。

创建一个function getChildLst, 得到一个由所有子节点号组成的字符串.

mysql> delimiter //

mysql>

mysql> CREATE FUNCTION `getChildLst`(rootId INT)

-> RETURNS varchar(1000)

-> BEGIN

-> DECLARE sTemp VARCHAR(1000);

-> DECLARE sTempChd VARCHAR(1000);

->

-> SET sTemp = '$';

-> SET sTempChd =cast(rootId as CHAR);

->

-> WHILE sTempChd is not null DO

-> SET sTemp = concat(sTemp,',',sTempChd);

-> SELECT group_concat(id) INTO sTempChd FROM treeNodes where FIND_IN_SET(pid,sTempChd)>0;

-> END WHILE;

-> RETURN sTemp;

-> END

-> //

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql>

mysql> delimiter ;

使用我们直接利用find_in_set函数配合这个getChildlst来查找

mysql> select getChildLst(1);

+-----------------+

| getChildLst(1) |

+-----------------+

| $,1,2,3,4,5,6,7 |

+-----------------+

1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from treeNodes

-> where FIND_IN_SET(id, getChildLst(1));

+----+----------+------+

| id | nodename | pid |

+----+----------+------+

| 1 | A | 0 |

| 2 | B | 1 |

| 3 | C | 1 |

| 4 | D | 2 |

| 5 | E | 2 |

| 6 | F | 3 |

| 7 | G | 6 |

+----+----------+------+

7 rows in set (0.01 sec)

mysql> select * from treeNodes

-> where FIND_IN_SET(id, getChildLst(3));

+----+----------+------+

| id | nodename | pid |

+----+----------+------+

| 3 | C | 1 |

| 6 | F | 3 |

| 7 | G | 6 |

+----+----------+------+

3 rows in set (0.01 sec)

优点: 简单，方便，没有递归调用层次深度的限制 (max_sp_recursion_depth,最大255) ；

缺点：长度受限，虽然可以扩大 RETURNS varchar(1000)，但总是有最大限制的。

MySQL目前版本( 5.1.33-community)中还不支持function 的递归调用。

方法二：利用临时表和过程递归

创建存储过程如下。createChildLst 为递归过程，showChildLst为调用入口过程，准备临时表及初始化。

mysql> delimiter //

mysql>

mysql> # 入口过程

mysql> CREATE PROCEDURE showChildLst (IN rootId INT)

-> BEGIN

-> CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS tmpLst

-> (sno int primary key auto_increment,id int,depth int);

-> DELETE FROM tmpLst;

->

-> CALL createChildLst(rootId,0);

->

-> select tmpLst.*,treeNodes.* from tmpLst,treeNodes where tmpLst.id=treeNodes.id order by tmpLst.sno;

-> END;

-> //

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql>

mysql> # 递归过程

mysql> CREATE PROCEDURE createChildLst (IN rootId INT,IN nDepth INT)

-> BEGIN

-> DECLARE done INT DEFAULT 0;

-> DECLARE b INT;

-> DECLARE cur1 CURSOR FOR SELECT id FROM treeNodes where pid=rootId;

-> DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = 1;

->

-> insert into tmpLst values (null,rootId,nDepth);

->

-> OPEN cur1;

->

-> FETCH cur1 INTO b;

-> WHILE done=0 DO

-> CALL createChildLst(b,nDepth+1);

-> FETCH cur1 INTO b;

-> END WHILE;

->

-> CLOSE cur1;

-> END;

-> //

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> delimiter ;

调用时传入结点

mysql> call showChildLst(1);

+-----+------+-------+----+----------+------+

| sno | id | depth | id | nodename | pid |

+-----+------+-------+----+----------+------+

| 4 | 1 | 0 | 1 | A | 0 |

| 5 | 2 | 1 | 2 | B | 1 |

| 6 | 4 | 2 | 4 | D | 2 |

| 7 | 5 | 2 | 5 | E | 2 |

| 8 | 3 | 1 | 3 | C | 1 |

| 9 | 6 | 2 | 6 | F | 3 |

| 10 | 7 | 3 | 7 | G | 6 |

+-----+------+-------+----+----------+------+

7 rows in set (0.13 sec)

Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.14 sec)

mysql>

mysql> call showChildLst(3);

+-----+------+-------+----+----------+------+

| sno | id | depth | id | nodename | pid |

+-----+------+-------+----+----------+------+

| 1 | 3 | 0 | 3 | C | 1 |

| 2 | 6 | 1 | 6 | F | 3 |

| 3 | 7 | 2 | 7 | G | 6 |

+-----+------+-------+----+----------+------+

3 rows in set (0.11 sec)

Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.11 sec)

depth 为深度，这样可以在程序进行一些显示上的格式化处理。类似于oracle中的 level 伪列。sno 仅供排序控制。这样你还可以通过临时表tmpLst与数据库中其它表进行联接查询。

MySQL中你可以利用系统参数 max_sp_recursion_depth 来控制递归调用的层数上限。如下例设为12.

mysql> set max_sp_recursion_depth=12;

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

优点 : 可以更灵活处理，及层数的显示。并且可以按照树的遍历顺序得到结果。

缺点 : 递归有255的限制。

方法三：利用中间表和过程

(本方法由yongyupost2000提供样子改编)

创建存储过程如下。由于MySQL中不允许在同一语句中对临时表多次引用，只以使用普通表tmpLst来实现了。当然你的程序中负责在用完后清除这个表。

delimiter //

drop PROCEDURE IF EXISTS showTreeNodes_yongyupost2000//

CREATE PROCEDURE showTreeNodes_yongyupost2000 (IN rootid INT)

BEGIN

DECLARE Level int ;

drop TABLE IF EXISTS tmpLst;

CREATE TABLE tmpLst (

id int,

nLevel int,

sCort varchar(8000)

);

Set Level=0 ;

INSERT into tmpLst SELECT id,Level,ID FROM treeNodes WHERE PID=rootid;

WHILE ROW_COUNT()>0 DO

SET Level=Level+1 ;

INSERT into tmpLst

SELECT A.ID,Level,concat(B.sCort,A.ID) FROM treeNodes A,tmpLst B

WHERE A.PID=B.ID AND B.nLevel=Level-1 ;

END WHILE;

END;

//

delimiter ;

CALL showTreeNodes_yongyupost2000(0);

执行完后会产生一个tmpLst表，nLevel 为节点深度，sCort 为排序字段。

使用方法

SELECT concat(SPACE(B.nLevel*2),'+--',A.nodename)

FROM treeNodes A,tmpLst B

WHERE A.ID=B.ID

ORDER BY B.sCort;

+--------------------------------------------+

| concat(SPACE(B.nLevel*2),'+--',A.nodename) |

+--------------------------------------------+

| +--A |

| +--B |

| +--D |

| +--E |

| +--C |

| +--F |

| +--G |

| +--H |

| +--J |

| +--K |

| +--I |

| +--L |

| +--N |

| +--O |

| +--P |

| +--Q |

| +--M |

+--------------------------------------------+

17 rows in set (0.00 sec)

优点 : 层数的显示。并且可以按照树的遍历顺序得到结果。没有递归限制。

缺点 : MySQL中对临时表的限制，只能使用普通表，需做事后清理。

以上是几个在MySQL中用存储过程比较简单的实现方法。

希望本文所述对大家MySQL数据库计有所帮助。