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!

您可以使用hashmap模拟任何其他数据结构，因此这并不是一个可怕的限制。从上到下扫描，为数据库的每一行创建hashmap，为每一列创建一个条目。将这些hashmap添加到“master”hashmap中，并以id为键。如果任何节点都有一个尚未见过的“父”节点，请在主hashmap中为它创建一个占位符条目，并在看到实际节点时填充它。

要将其打印出来，只需对数据进行简单的深度优先遍历，并在此过程中跟踪缩进级别。您可以通过为每一行保留一个“子”条目，并在扫描数据时填充它来简化这一点。

至于是否有“更好”的方法在数据库中存储树，这取决于您将如何使用数据。我曾经见过一些系统，它们具有已知的最大深度，但却为层次结构中的每个级别使用不同的表。如果树中的级别并不完全相同(顶级类别与叶类别不同)，那么这就很有意义了。

要扩展Bill的SQL解决方案，基本上可以使用平面数组来实现相同的功能。此外，如果你的字符串都有相同的长度，你的最大子代数是已知的(比如在一个二叉树中)，你可以使用一个单一的字符串(字符数组)。如果你有任意数量的孩子，事情就会变得复杂一些……我必须检查我的旧笔记，看看能做些什么。

然后，牺牲一点内存，特别是如果你的树是稀疏的和/或不平衡的，你可以，通过一些索引数学，通过存储你的树随机访问所有的字符串，宽度优先在数组中，就像这样(对于二叉树):

String[] nodeArray = [L0root, L1child1, L1child2, L2Child1, L2Child2, L2Child3, L2Child4] ...

你知道弦的长度，你知道 我现在在工作，所以不能花太多时间在上面，但有兴趣，我可以获取一些代码来做到这一点。 我们过去用它来搜索由DNA密码子组成的二叉树，一个构建树的过程，然后我们将其平铺以搜索文本模式，当找到时，尽管索引数学(从上面反向)，我们将节点找回…非常快速和有效，我们的树很少有空节点，但我们可以在一瞬间搜索千兆字节的数据。

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)

从Oracle 9i开始，您可以使用CONNECT BY。

SELECT LPAD(' ', (LEVEL - 1) * 4) || "Name" AS "Name"
FROM (SELECT * FROM TMP_NODE ORDER BY "Order")
CONNECT BY PRIOR "Id" = "ParentId"
START WITH "Id" IN (SELECT "Id" FROM TMP_NODE WHERE "ParentId" = 0)

从SQL Server 2005开始，您可以使用递归公共表表达式(CTE)。

WITH [NodeList] (
  [Id]
  , [ParentId]
  , [Level]
  , [Order]
) AS (
  SELECT [Node].[Id]
    , [Node].[ParentId]
    , 0 AS [Level]
    , CONVERT([varchar](MAX), [Node].[Order]) AS [Order]
  FROM [Node]
  WHERE [Node].[ParentId] = 0
  UNION ALL
  SELECT [Node].[Id]
    , [Node].[ParentId]
    , [NodeList].[Level] + 1 AS [Level]
    , [NodeList].[Order] + '|'
      + CONVERT([varchar](MAX), [Node].[Order]) AS [Order]
  FROM [Node]
    INNER JOIN [NodeList] ON [NodeList].[Id] = [Node].[ParentId]
) SELECT REPLICATE(' ', [NodeList].[Level] * 4) + [Node].[Name] AS [Name]
FROM [Node]
  INNER JOIN [NodeList] ON [NodeList].[Id] = [Node].[Id]
ORDER BY [NodeList].[Order]

两者都将输出以下结果。

Name
'Node 1'
'    Node 1.1'
'        Node 1.1.1'
'    Node 1.2'
'Node 2'
'    Node 2.1'

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;)。