邻接列表模型
在日常业务开发中，我们常常会碰见一些具有层次结构的树状数据。而在用关系型数据库存储时，往往将这种数据结构以一种称为邻接列表的模型进行存储，像这样：
CREATE TABLE `categories` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title` char(100) NOT NULL, `pid` int(11) DEFAULT 0, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB;
这个模型表现的图为：
这种数据模型相信很多人已经很熟悉了，这里就不作过多的赘述。我们重点来说说下面这种数据模型
嵌套集模型
而表示树的另一种方式，是将它作为一个集合进行存储。我们重新定义下表结构：
CREATE TABLE `categories` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title` char(100) NOT NULL, `lft` int(11) NOT NULL UNIQUE CHECK (lft> 0), `rgt` int(11) NOT NULL UNIQUE CHECK (rgt> 1), PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB;
而这个模型的图就是会像下面：
lft 和 rgt 是作为集合的边界，两者差值越大，则集合越大，里面的元素就越多。
根据子集，查找父级的分类
SELECT c2.*
FROM categories as c1, categories as c2
WHERE c1.lft BETWEEN c2.lft and c2.rgt
AND c1.title = '华为';
+----+-------------+-----+-----+
| id | title | lft | rgt |
+----+-------------+-----+-----+
| 1 | Smartphones | 1 | 14 |
| 5 | Harmony OS | 10 | 13 |
| 8 | 华为 | 11 | 12 |
+----+-------------+-----+-----+根据父级，查找其底下所有的子集
集企业自助建站、网络营销、商品推广于一体的系统 功能说明： 1、系统采用Microsoft SQL Server大型数据库支持，查询数据库用的全是存储过程，速度和性能极好。开发环境是vs.net，采用4层结构，具有很好的可维护性和可扩冲性。 2、用户注册和登陆 未注册用户只具备浏览商品、新闻和留言功能；要采购商品，需接受服务协议并填写相关注册信息成为正式用户后方可进行，以尽可能减少和避免无效
SELECT c1.*
FROM categories AS c1, categories AS c2
WHERE c1.lft BETWEEN c2.lft AND c2.rgt
AND c2.title = 'Smartphones';
+----+-------------+-----+-----+
| id | title | lft | rgt |
+----+-------------+-----+-----+
| 1 | Smartphones | 1 | 14 |
| 3 | Android | 2 | 5 |
| 4 | iOS | 6 | 9 |
| 5 | Harmony OS | 10 | 13 |
| 6 | 小米 | 3 | 4 |
| 7 | iPhone | 7 | 8 |
| 8 | 华为 | 11 | 12 |
+----+-------------+-----+-----+查看各个分类的级别
SELECT COUNT(c2.id) AS indentation, c1.title FROM categories AS c1, categories AS c2下周三we'fv WHERE c1.lft BETWEEN c2.lft AND c2.rgt GROUP BY c1.title ORDER BY c1.lft; +-------------+-------------+ | indentation | title | +-------------+-------------+ | 1 | Smartphones | | 2 | Android | | 3 | 小米 | | 2 | iOS | | 3 | iPhone | | 2 | Harmony OS | | 3 | 华为 | +-------------+-------------+
优缺
邻接列表模型
邻接列表模型很容易理解，我们需要的代码也很简单。
但是在大多数编程语言中，它是缓慢而低效的。这主要是由递归引起的。我们需要为树中的每个节点进行一次数据库查询。
由于每个查询都需要一些时间，因此在处理大型树时这会使函数变得非常慢。因为对于每个函数来说，是需要以一种递归的算法来实现数的获取。
当然，如果用 List 这种对递归亲和的语言来说，可以忽略这种数据模型的缺点。但是对 PHP 来说，却会使得整个在处理这种数据模型的时候，变得特别慢。
嵌套集模型
相较于邻接列表模型，这种数据模型显然并不是那么好理解。并且不能那么简单的添加数据，它需要在添加的时候计算左右两边的数值，并挪动以后的数值，这增加了添加数据的压力。
同样，它带来的好处是，可以让你以一条简单的查询，就完成一个树的查询，可以根据 lft 和 rgt 两个参数就算出其有多少个子元素。
总结
两种模型各有优劣，一种优于插入，一种优于查询。虽然我偏向于嵌套集模型，但是还是需要根据特定业务来选用。
