在实际的项目开发中，我们经常会碰到存储多级数据结构（树状）的问题。下面，我们来介绍一下层次结构存储的两种设计方法：
1：邻接表模式（adjacency list model）
2：先根遍历树算法（modified preorder tree traversal algorithm）
参考数据结构：
中国
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|---陕西
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| |---渭南
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| |--- 西安
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| |--钟楼
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| | |--大雁塔
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|---云南
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| |---丽江
1：邻接目录模式：
一般情况下，我们在数据库中增加一个parent字段表示这个节点的父节点，从而将整个树状描述出来
如：
parent name
中国
中国 陕西
中国 云南
陕西 渭南
陕西 西安
云南 丽江
西安 钟楼
西安 大雁塔
等这样我们就能够通过数据库保存整个树状结构啦。
通过这种方法需要得到一个多级结构时候需要进行一个递归， 通过递归的方法我们可以得到任意节点的路径。
这种方法的优点是简单，容易理解。缺点是运行速度很慢。尤其是数据量很大的时候需要进行很多查询时候才能完成一个树， 效率很低。
2:先根遍历树算法
将多级数据按照下面的格式划出来
1 中国 16
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+------------------------+
2 陕西 11 12 云南 15
| |
+-------------+ 13 丽江 14
3 渭南 4 5 西安 10
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+-----------+
6 钟楼 7 8 大雁塔 9
我们给根节点“中国”左侧标上1， 然后沿着这个树向下在“陕西”左侧标上2， 然后继续前进， 向下在“渭南”左侧标上3， 渭南没有子节点，所以在“渭南”右侧标上4， 然后继续“渭南”的右侧节点。。。沿着整个树的给每个节点的左侧和右侧标上数字。最后一个数组标在“中国”右侧为16。 你只要用手指从1指到16就知道怎么回事啦。
这些数字表明了各个节点之间的关系。我们可以看到， 所有左侧大于2， 右侧小于11的节点，都是“陕西”的子节点。
这样我们可以在数据库中用left, right表示左右数字。如：
我们给根节点“中国”左侧标上1， 然后沿着这个树向下在“陕西”左侧标上2， 然后继续前进， 向下在“渭南”左侧标上3， 渭南没有子节点，所以在“渭南”右侧标上4， 然后继续“渭南”的右侧节点。。。沿着整个树的给每个节点的左侧和右侧标上数字。最后一个数组标在“中国”右侧为16。 你只要用手指从1指到16就知道怎么回事啦。
这些数字表明了各个节点之间的关系。我们可以看到， 所有左侧大于2， 右侧小于11的节点，都是“陕西”的子节点。
这样我们可以在数据库中用left, right表示左右数字。如：
name left right
中国 1 16
陕西 2 11
云南 12 15
渭南 3 4
西安 5 10
钟楼 6 7
大雁塔 8 9
丽江 13 14
这样我们如果想得到 "陕西"下的所有节点。只需要执行：
select * from table where left between 2 and 11;
要想知道“西安”的路径只需要执行：
select * from table where left < 5 and right > 10;
计算某个节点有多少子孙节点： 子孙节点数＝（右值－左值－1）/2;
要算出所有节点的左右值， 数据库中需要parent字段，然后编写一个计算左右值递归函数执行。（这里略去不谈）。
主要考虑如何进行一个子节点的增加，删除。
◆方法1： 在数据库中保留parent字段， 增加节点后，调用计算左右值递归函数重新计算左右值。 该方法不推荐用
◆方法2： 改变所有位于新节点右侧的左右值。
比如：想添加“华清池”作为“西安”的最后一个节点，我们给它挪出一个空间，“西安”的右值改为12， “陕西”的右值改为13， “云南”及其子节点的左右值从“12－15”改为 “14－17”， “中国”的右值改为18。即给左右值大于9的所有节点加2 （9为西安最后一个子节点的右值）
update table set right=right+2 where right > 9;
update table set left=left+2 where left > 9;
这样就给新节点腾出空间，它的左右值分别为 9+1, 9+2;
insert into table set left=10, right=11, name='华清池';
当然，删除一个节点时候给左右值大于该节点右值的所有节点减2。
注释：以上两种方法的采用根据我们可以针对具体情况来酌情考虑，假如查询量小但频繁添加，删除则建议采用第一种。假如查询量偏大，我们可以考虑使用第二种方法。
