这是一个相当老的问题，但由于有很多观点，我认为有必要提出一个替代方案，在我看来，非常优雅的解决方案。

为了读取树结构，可以使用递归通用表表达式(CTEs)。它提供了一次获取整个树结构的可能性，有关于节点的级别，它的父节点和父节点的子节点顺序的信息。

让我向你展示这在PostgreSQL 9.1中是如何工作的。

Create a structure CREATE TABLE tree ( id int NOT NULL, name varchar(32) NOT NULL, parent_id int NULL, node_order int NOT NULL, CONSTRAINT tree_pk PRIMARY KEY (id), CONSTRAINT tree_tree_fk FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES tree (id) NOT DEFERRABLE ); insert into tree values (0, 'ROOT', NULL, 0), (1, 'Node 1', 0, 10), (2, 'Node 1.1', 1, 10), (3, 'Node 2', 0, 20), (4, 'Node 1.1.1', 2, 10), (5, 'Node 2.1', 3, 10), (6, 'Node 1.2', 1, 20); Write a query WITH RECURSIVE tree_search (id, name, level, parent_id, node_order) AS ( SELECT id, name, 0, parent_id, 1 FROM tree WHERE parent_id is NULL UNION ALL SELECT t.id, t.name, ts.level + 1, ts.id, t.node_order FROM tree t, tree_search ts WHERE t.parent_id = ts.id ) SELECT * FROM tree_search WHERE level > 0 ORDER BY level, parent_id, node_order;

以下是调查结果:

     id |    name    | level | parent_id | node_order 
    ----+------------+-------+-----------+------------
      1 | Node 1     |     1 |         0 |         10
      3 | Node 2     |     1 |         0 |         20
      2 | Node 1.1   |     2 |         1 |         10
      6 | Node 1.2   |     2 |         1 |         20
      5 | Node 2.1   |     2 |         3 |         10
      4 | Node 1.1.1 |     3 |         2 |         10
    (6 rows)

树节点按深度排序。在最终输出中，我们将在随后的行中显示它们。

对于每一层，它们都是根据父级中的parent_id和node_order进行排序的。这告诉我们如何在输出链接节点中将它们按此顺序呈现给父节点。

有了这样的结构，用HTML制作一个真正漂亮的演示就不难了。

递归cte可用于PostgreSQL, IBM DB2, MS SQL Server, Oracle和SQLite。

如果你想阅读更多关于递归SQL查询的内容，你可以查看你最喜欢的DBMS的文档，或者阅读我关于这个主题的两篇文章:

做它在SQL:递归树遍历 了解SQL递归查询的强大功能

假设你知道根元素是0，下面是输出到文本的伪代码:

function PrintLevel (int curr, int level)
    //print the indents
    for (i=1; i<=level; i++)
        print a tab
    print curr \n;
    for each child in the table with a parent of curr
        PrintLevel (child, level+1)


for each elementID where the parentid is zero
    PrintLevel(elementID, 0)

考虑使用像neo4j这样的nosql工具来处理层次结构。 例如，像linkedin这样的网络应用程序使用couchbase(另一个nosql解决方案)

但是nosql只能用于数据集市级别的查询，而不能用于存储/维护事务

比尔的回答非常好，这个答案增加了一些东西，这让我希望SO支持线程的答案。

无论如何，我想要支持树结构和Order属性。我在每个Node中都包含了一个名为leftSibling的属性，它所做的事情与Order在原始问题中所做的事情相同(保持从左到右的顺序)。

mysql> desc nodes ;
+-------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field       | Type         | Null | Key | Default | Extra          |
+-------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id          | int(11)      | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name        | varchar(255) | YES  |     | NULL    |                |
| leftSibling | int(11)      | NO   |     | 0       |                |
+-------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
3 rows in set (0.00 sec)

mysql> desc adjacencies;
+------------+---------+------+-----+---------+----------------+
| Field      | Type    | Null | Key | Default | Extra          |
+------------+---------+------+-----+---------+----------------+
| relationId | int(11) | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| parent     | int(11) | NO   |     | NULL    |                |
| child      | int(11) | NO   |     | NULL    |                |
| pathLen    | int(11) | NO   |     | NULL    |                |
+------------+---------+------+-----+---------+----------------+
4 rows in set (0.00 sec)

更多细节和SQL代码在我的博客。

谢谢你，比尔，你的回答对我的开始很有帮助!

如果有选择的话，我会用对象。我将为每条记录创建一个对象，其中每个对象都有一个子集合，并将它们全部存储在一个assoc数组(/hashtable)中，其中Id是键。并在集合中闪动一次，将子元素添加到相关的子字段中。简单。

但是因为你限制一些好的OOP的使用是没有乐趣的，我可能会基于:

function PrintLine(int pID, int level)
    foreach record where ParentID == pID
        print level*tabs + record-data
        PrintLine(record.ID, level + 1)

PrintLine(0, 0)

编辑:这与其他几个条目类似，但我认为它稍微干净一些。我要补充一点:这是非常sql密集的。这是令人讨厌的。如果可以选择的话，选择面向对象的方法。

这是一个相当老的问题，但由于有很多观点，我认为有必要提出一个替代方案，在我看来，非常优雅的解决方案。

为了读取树结构，可以使用递归通用表表达式(CTEs)。它提供了一次获取整个树结构的可能性，有关于节点的级别，它的父节点和父节点的子节点顺序的信息。

让我向你展示这在PostgreSQL 9.1中是如何工作的。

Create a structure CREATE TABLE tree ( id int NOT NULL, name varchar(32) NOT NULL, parent_id int NULL, node_order int NOT NULL, CONSTRAINT tree_pk PRIMARY KEY (id), CONSTRAINT tree_tree_fk FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES tree (id) NOT DEFERRABLE ); insert into tree values (0, 'ROOT', NULL, 0), (1, 'Node 1', 0, 10), (2, 'Node 1.1', 1, 10), (3, 'Node 2', 0, 20), (4, 'Node 1.1.1', 2, 10), (5, 'Node 2.1', 3, 10), (6, 'Node 1.2', 1, 20); Write a query WITH RECURSIVE tree_search (id, name, level, parent_id, node_order) AS ( SELECT id, name, 0, parent_id, 1 FROM tree WHERE parent_id is NULL UNION ALL SELECT t.id, t.name, ts.level + 1, ts.id, t.node_order FROM tree t, tree_search ts WHERE t.parent_id = ts.id ) SELECT * FROM tree_search WHERE level > 0 ORDER BY level, parent_id, node_order;

以下是调查结果:

     id |    name    | level | parent_id | node_order 
    ----+------------+-------+-----------+------------
      1 | Node 1     |     1 |         0 |         10
      3 | Node 2     |     1 |         0 |         20
      2 | Node 1.1   |     2 |         1 |         10
      6 | Node 1.2   |     2 |         1 |         20
      5 | Node 2.1   |     2 |         3 |         10
      4 | Node 1.1.1 |     3 |         2 |         10
    (6 rows)

树节点按深度排序。在最终输出中，我们将在随后的行中显示它们。

对于每一层，它们都是根据父级中的parent_id和node_order进行排序的。这告诉我们如何在输出链接节点中将它们按此顺序呈现给父节点。

有了这样的结构，用HTML制作一个真正漂亮的演示就不难了。

递归cte可用于PostgreSQL, IBM DB2, MS SQL Server, Oracle和SQLite。

如果你想阅读更多关于递归SQL查询的内容，你可以查看你最喜欢的DBMS的文档，或者阅读我关于这个主题的两篇文章:

做它在SQL:递归树遍历 了解SQL递归查询的强大功能