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。

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)

如果可以创建嵌套的哈希映射或数组，那么我只需从表的开头往下走，并将每个项添加到嵌套数组中。我必须跟踪每一行到根节点，以便知道要插入到嵌套数组中的哪一层。我可以使用记忆，这样我就不需要一遍又一遍地查找相同的父节点。

编辑:我会先将整个表读入一个数组，这样它就不会重复查询DB。当然，如果您的表非常大，这是不实际的。

在构建结构之后，我必须先对其进行深度遍历，并打印出HTML。

没有更好的基本方法来存储这些信息使用一个表(我可能是错的;)，并希望看到一个更好的解决方案)。然而，如果您创建了一个使用动态创建的db表的方案，那么您以牺牲简单性和SQL地狱的风险为代价打开了一个全新的世界;)。

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

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!

如果您使用嵌套集(有时称为Modified preorder Tree Traversal)，您可以通过一个查询以树顺序提取整个树结构或其中的任何子树，但插入的代价更大，因为您需要管理通过树结构描述有序路径的列。

对于django-mptt，我使用了这样的结构:

id  parent_id  tree_id  level  lft  rght
--  ---------  -------  -----  ---  ----
 1       null        1      0    1    14
 2          1        1      1    2     7
 3          2        1      2    3     4
 4          2        1      2    5     6
 5          1        1      1    8    13
 6          5        1      2    9    10
 7          5        1      2    11   12

它描述了一个像这样的树(id代表每一项):

 1
 +-- 2
 |   +-- 3
 |   +-- 4
 |
 +-- 5
     +-- 6
     +-- 7

或者，作为一个嵌套的集合图，这使得left和right值的工作方式更加明显:

 __________________________________________________________________________
|  Root 1                                                                  |
|   ________________________________    ________________________________   |
|  |  Child 1.1                     |  |  Child 1.2                     |  |
|  |   ___________    ___________   |  |   ___________    ___________   |  |
|  |  |  C 1.1.1  |  |  C 1.1.2  |  |  |  |  C 1.2.1  |  |  C 1.2.2  |  |  |
1  2  3___________4  5___________6  7  8  9___________10 11__________12 13 14
|  |________________________________|  |________________________________|  |
|__________________________________________________________________________|

如您所见，要获得给定节点的整个子树，按照树的顺序，您只需选择在其left和right值之间具有left和right值的所有行。检索给定节点的祖先树也很简单。

The level column is a bit of denormalisation for convenience more than anything and the tree_id column allows you to restart the lft and rght numbering for each top-level node, which reduces the number of columns affected by inserts, moves and deletions, as the lft and rght columns have to be adjusted accordingly when these operations take place in order to create or close gaps. I made some development notes at the time when I was trying to wrap my head around the queries required for each operation.

为了实际使用这些数据来显示树，我创建了一个tree_item_iterator实用函数，对于每个节点，它应该为您提供足够的信息来生成您想要的任何类型的显示。

更多关于MPTT的信息:

SQL中的树 在数据库中存储分层数据 在MySQL中管理分层数据