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[TOC] # 方法一:path数据库结构 领接表增强,比较简单 ![](https://box.kancloud.cn/a1626bd507a257efa8de1994f17a3f48_616x484.png) 缺点: * 树的级别会受「path」字段长度的限制,但是应付一般tree足矣,如果「path」为「varchar(255)」,20级树完全没有问题; * 修改某节点父级时,其下属「path」、「level」均需要重新改变; * 查询子孙集时,通过「LIKE %/{$id}/%」查询比较低效,但是相对于递归查询来说,效率已经算是不错了。 树结构: ![](https://box.kancloud.cn/e052c3e48168dd54b916c123c0fdcc22_142x188.png) 查询语句: ![](https://box.kancloud.cn/90a3c9eb1b7097d53cc763f675c9ae7e_970x781.png) ![](https://box.kancloud.cn/3315f96b7bb8a4a64e5a17213d1bc7f7_968x204.png) # 方法二:预排序遍历树结构 MPTT,Modified Preorder Tree Traversal ![](https://box.kancloud.cn/1bb17bfc9a49cdaf783d6f5bbd41a705_607x442.png) ![](https://box.kancloud.cn/e0be20ef9aad69df4a900020310df52f_490x309.png) 查询语句: ![](https://box.kancloud.cn/bf88163a584bfbfafd8567482990f3f4_796x585.png) ![](https://box.kancloud.cn/6535c31c635fa357405bab5fa2353ec7_802x412.png) 修改父级代码较多不列举了