SQL 中的树深度答案

【问题标题】：Tree depth in SQLSQL 中的树深度
【发布时间】：2010-11-22 18:47:11
【问题描述】：

假设有一个名为tree_node 的表，其主键名为id，并有一个名为parent_id 的可空列，并且该表嵌入了树结构（或森林），那么如何计算深度在 SQL 中以有效的方式在树/森林中的节点？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您需要递归功能。使用递归查询，这将是：

WITH RECURSIVE node_ancestors(node_id, parent_id) AS (
        SELECT id, id FROM tree_node WHERE id IN (1, 2, 3)
    UNION ALL
        SELECT na.node_id, tree_node.parent_id
            FROM node_ancestors AS na, tree_node
            WHERE tree_node.id = na.parent_id AND tree_node.parent_id IS NOT NULL
)
SELECT node_id, COUNT(parent_id) AS depth FROM node_ancestors GROUP BY node_id;

其他选项是在存储过程中执行递归、在应用程序中执行递归、限制递归量和使用大量连接。（最后一个选项对于非平凡的深度并不是很有效）

【讨论】：

不错的功能。不幸的是，并非所有 SQL 实现都存在。

【解决方案2】：

如果深度是无限的，那么问题就是递归的，并没有真正简单有效的解决方案。（可能有简单的异或有效解决方案。）如果您可以控制架构，并且需要定期访问此类数据，那么您可以将表重构为嵌套集，每个元素都有左右包含边界。这将允许您在具有基本条件的单个查询中计算节点的深度，大致如下：

select count(*) from tree_node
    where left < myLeft
    and right > myRight

【讨论】：

【解决方案3】：

处理树的一种常用方法是，除了 KEY 和 PARENT 的常规列之外，还有一个 PATH 类型的列，其中包含一个字符串值，包含构成路径的节点的键，从根，包括节点本身，由不允许成为键本身的一部分的字符分隔。

让我举个例子：

KEY        PARENT         PATH
1          -              *1*
  2        1              *1*2*
  3        1              *1*3*
    4      3              *1*3*4*
  5        1              *1*5*
    6      5              *1*5*6*

这主要用于变化不大的树，例如部门层次结构或类似的。

我知道这样的字符串并不完全遵循规范化理论，因为它似乎使多个规则（多键、多值字段等）无效，但它在许多情况下都非常有用，包括你要的。

在您的情况下，您只需检索相关节点的 TREE 值，并根据最简单的方法，计算分隔符的数量，或使用替换函数删除它们，并计算长度差异.

这里的 SQL 为您提供上述节点列表及其深度：

select KEY, PARENT, LEN(PATH)-LEN(REPLACE(PATH, '*', ''))-1 as DEPTH
from NODES

请注意，这种方法不需要任何特殊语法或数据库引擎对递归 SQL 的支持，并且非常适合索引。

【讨论】：

除了它没有使多值字段无效，因为它仍然只有一个特定的路径，一个值。此外，在存储路径的同时，您可以计算一次深度并存储它，如果它是一个常见的需求。

【解决方案4】：

不是一个非常聪明的解决方案，但无需任何额外的列且无需递归功能即可工作。

你可以像这样进行左连接：

select  p10.ParentId as parent10_id,
        p9.ParentId as parent9_id,
        p8.ParentId as parent8_id,
        p7.ParentId as parent7_id,
        p6.ParentId as parent6_id,          
        p5.ParentId as parent5_id,
        p4.ParentId as parent4_id,
        p3.ParentId as parent3_id,
        p2.ParentId as parent2_id,
        p1.ParentId as ParentId,
        p1.id as id
from        tree_node p1
left join   tree_node p2 on p2.id = p1.ParentId 
left join   tree_node p3 on p3.id = p2.ParentId 
left join   tree_node p4 on p4.id = p3.ParentId  
left join   tree_node p5 on p5.id = p4.ParentId  
left join   tree_node p6 on p6.id = p5.ParentId
left join   tree_node p7 on p7.id = p6.ParentId
left join   tree_node p8 on p8.id = p7.ParentId
left join   tree_node p9 on p9.id = p8.ParentId
left join   tree_node p10 on p10.id = p9.ParentId
order       by 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10;

并检查最后一列中的非空值。如果第 8 列是第一个只有空值的列，那么您的深度是 7。

这绝对不是一个优雅的解决方案，但应该适用于所有数据库。

【讨论】：