MySQL多层级结构-树搜索介绍(2)-木庄网络博客

最终我们获得的结果，如下图：

上图 '紫色' 的是节点需要变更的左值和右值，'绿色' 的是新增节点的值。
更新思路：
1、将左值大于 '节点4' 的左值的节点的左值加2。
2、将右值大于 '节点4' 的左值的节点的右值加2。

-- 获得 '节点4' 和 '节点4'的第一个孩子的(节点5)的左右值
SELECT c.*
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND p.comment_id = 4;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|     4 |    6 |    13 |
|     5 |    7 |     8 |
... omit ...
-- 通过上面获得的信息更新 '节点4' 的父子几点的左右值
UPDATE comment SET left_num = left_num + 2 WHERE left_num > 6;
UPDATE comment SET right_num = right_num + 2 WHERE right_num > 6;

插入思路
1、将 '节点44' 的左值设置为 '节点4' 的左值加1
2、将 '节点44' 的右值设置为 '节点4' 的左值加2

INSERT INTO comment 
SELECT 44, left_num + 1, left_num + 2
FROM comment WHERE comment_id = 4;

验证

-- 获得 '节点4' 孩子
SELECT c.*
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND p.comment_id = 4;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|     4 |    6 |    15 |
|     5 |    9 |    10 |
|     6 |    11 |    14 |
|     7 |    12 |    13 |
|     44 |    7 |     8 |
+------------+----------+-----------+
-- 获得 '节点44' 父亲
SELECT p.* 
FROM comment AS p, comment AS c
WHERE c.left_num BETWEEN p.left_num AND p.right_num
 AND c.comment_id = 44;
+------------+----------+-----------+
| comment_id | left_num | right_num |
+------------+----------+-----------+
|     1 |    1 |    16 |
|     4 |    6 |    15 |
|     44 |    7 |     8 |
+------------+----------+-----------+

1.4. 总结

这种树结构一般会用在查询多增加修改少的场景中（比如地区表，类别表之类的）。
在现实中其实还有些表的数据字段很多，并且具有层级关系。但是他们层级关系并不需要实时的那么准确(最终能达到数据数据一直就行)，这是我们会将这种层级关系的字段和主表分开放在另外一个表。这样为了加快更新。如果实时更新影响到了性能，这是我们会考虑使用kafka(我们还没有发现性能很差)。

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