使用闭包表如何高效地模糊查询树状结构数据？

使用闭包表查询树状结构数据

问题：

需要根据树状表结构模糊查询数据，保留符合条件的层级，例如：有表字段为 id、parent_id 和 name，想要根据 name 模糊查询出 "%肉%" 相关的层级，并只显示查询结果的相关层级。

解决方案：

建议使用闭包表来解决此问题。创建一个名为 tree 的表，它包含以下列：

self：当前节点的 id。
parent：当前节点的父节点 id。
distance：当前节点到根节点的距离。

通过这种方式，你可以将树以闭包的形式存储在表中。

步骤：

生成闭包表：

create table tree(self int, parent int, distance int);

将树状数据插入闭包表中：

你可以通过遍历树结构逐行插入数据。

根据条件查询数据：

select * from tree where self like '%肉%';

在代码中按 self 分类并合并树：

from itertools import groupby

root = {}

for _, path in groupby(from_datebase, key=lambda x: x[0]):
    path = sorted(list(path), key=lambda x: -x[2])
    node = root
    for _, nodeName, _ in path:
        node = node.setdefault(nodeName, {})

其他注意事项：

在实际使用中，不要直接映射中文，应该为每个分类分配一个 id。
闭包表的存储空间会随着树的层级深度成倍增加，但在大多数情况下这并不会影响性能。
插入、更新和删除等操作都需要重写，工作量较大，但这种方法是一种相对规范的做法。

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