昨天有人在QQ小组问起，无限分层的树状结构，数据量比较大，在一万条以上，如何设计数据库的结构。其实这是个老生常谈的问题，一般的做法是有一个 pid字段，为了提高效率，还会有个FullPath字段。(一些人还设置一个层级字段，但我不知道这个字段有何作用)，FullPath字段可以用 id-id-id….这种方式拼字符串存储，这样可以方便地用 like 语句进行查询某个节点及其子节点。
　　曾经看到过另外一种存储方式，利用了一般树结构可以转换二叉树的这一做法，用二叉树进行存储，在数据量大的情况下，存储读效率比上述的常见方案更优些，所以特写此文简单介绍一番。
　　下图说明了这种方案

　　如图所示，在每个节点上，有left ，right两个字段，我们看到，图上从根节点顺着子节点开始画一条线，每深入一层left加一，到底后，right=left+1，然后顺着节点回溯，right逐级加一，一直回到根节点。
　　如果要查询某个节点及其子节点，比如 fruit 节点 ，条件为 where left between 2 and 11
　　要查某个节点的full path ，比如 banana，条件为 where left<8 and right >9
　　如果要插入某个节点，比如red yellow直接插入一个节点，则update left =left+2 where left>=7 ，update right=right+2 where right>7，然后 新节点的left rigt分别是 7，8。 删除节点类似。
　　这种方式，因为id都是int型数据，加上索引后，读的效率较高。而fullPath字段的方案查询时候用的是字符串操作like，效率较低。
　　在内存中，如果要还原树状结构，即在每个节点上增加pid属性和children属性，则稍微麻烦些，可以如下操作：
　　按left between x and y order by left 取数据
　　顺序遍历数据，如果left=上一个Left+1，则是上一个节点的子节点，设置两个对象的父子关系，如果发生跳号，则是上一个节点的兄弟节点。
　　OK，大致的方案介绍到这里