【IT168 技术】关于该问题，暂时自己还没有深入研究，在网上找到几种解决方案，各有优缺点。

　　第一种方案：

　　使用递归算法，也是使用频率最多的，大部分开源程序也是这么处理，不过一般都只用到四级分类。这种算法的数据库结构设计最为简单。category表中一个字段id，一个字段fid(父id)。这样可以根据WHERE id = fid来判断上一级内容，运用递归至最顶层。

　　分析：通过这种数据库设计出的无限级，可以说读取的时候相当费劲，所以大部分的程序最多3-4级分类，这就足以满足需求，从而一次性读出所有的数据，再对得到数组或者对象进行递归。本身负荷还是没太大问题。但是如果分类到更多级，那是不可取的办法。

　　这样看来这种分类有个好处，就是增删改的时候轻松了…然而就二级分类而言，采用这种算法就应该算最优先了。

　　第二种方案：

　　设置fid字段类型为varchar，将父类id都集中在这个字段里，用符号隔开，比如：1,3,6

　　这样可以比较容易得到各上级分类的ID，而且在查询分类下的信息的时候，

　　可以使用：

　　分析：相比于递归算法，在读取数据方面优势非常大，但是若查找该分类的所有 父分类 或者 子分类 查询的效率也不是很高，至少也要二次query，从某种意义看上，个人觉得不太符合数据库范式的设计。倘若递增到无限级，还需考虑字段是否达到要求，而且在修改分类和转移分类的时候操作将非常麻烦。

　　暂时，在自己项目中用的就是类似第二种方案的解决办法。就该方案在我的项目中存在这样的问题， 如果当所有数据记录达到上万甚至10W以上后，一次性将所以分类，有序分级的现实出来，效率很低。极有可能是项目处理数据代码效率低带来的。现在正在改良。

　　第三种方案：

　　无限级分类----改进前序遍历树

　　那么理想中的树型结构应具备哪些特点呢?数据存储冗余小、直观性强;方便返回整个树型结构数据;可以很轻松的返回某一子树(方便分层加载);快整获以某节点的祖谱路径;插入、删除、移动节点效率高等等。带着这些需求我查找了很多资料，发现了一种理想的树型结构数据存储及操作算法，改进的前序遍历树模型(The Nested Set Model)。

　　原 理：

　　我们先把树按照水平方式摆开。从根节点开始(“Food”)，然后他的左边写上1。然后按照树的顺序(从上到下)给“Fruit”的左边写上2。这样，你沿着树的边界走啊走(这就是“遍历”)，然后同时在每个节点的左边和右边写上数字。最后，我们回到了根节点“Food”在右边写上18。下面是标上了数字的树，同时把遍历的顺序用箭头标出来了。

　　我们称这些数字为左值和右值(如，“Food”的左值是1，右值是18)。正如你所见，这些数字按时了每个节点之间的关系。因为“Red”有3和6两个值，所以，它是有拥有1-18值的“Food”节点的后续。同样的，我们可以推断所有左值大于2并且右值小于11的节点，都是有2-11的“Fruit” 节点的后续。这样，树的结构就通过左值和右值储存下来了。这种数遍整棵树算节点的方法叫做“改进前序遍历树”算法。

　　表结构设计：