像MySQL这样的关系型数据库，比较适合存储一些类似表格的扁平化数据，但是遇到像树形结构这样有深度的数据，就很难驾驭了。
针对这种场景，闭包表（Closure Table ）是最通用的设计，它要求一张额外的表来存储关系，使用空间换时间的方案减少操作过程中由冗余的计算所造成的消耗。
闭包表，它记录了树中所有节点的关系，不仅仅只是直接父子关系，它需要使用两张表，除了节点表本身之外，还需要使用一张关系表，用来存储祖先节点和后代节点之间的关系（同时增加一行节点指向自身）,并且根据需要，可以增加一个字段，表示深度。
以下图数据举例说明：
drop table if exists node; CREATE TABLE `node` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `pid` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0', `name` varchar(100) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '名称', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='节点表';
drop table if exists node_tree_paths; CREATE TABLE `node_tree_paths` ( `ancestor` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '祖先节点', `descendant` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '后代节点', `distance` int(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '祖先距离后代的距离', PRIMARY KEY (`ancestor`,`descendant`), KEY `descendant` (`descendant`), CONSTRAINT `ancestor` FOREIGN KEY (`ancestor`) REFERENCES `node` (`id`), CONSTRAINT `descendant` FOREIGN KEY (`descendant`) REFERENCES `node` (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='节点关系表';
drop procedure if exists AddNode;
CREATE PROCEDURE `AddNode`(_parent_name varchar(255), _node_name varchar(255))
BEGIN
DECLARE _ancestor INT;
DECLARE _descendant INT;
DECLARE _parent INT;
IF NOT EXISTS(SELECT id From node WHERE name = _node_name)
THEN
-- 入库
INSERT INTO node (name) VALUES(_node_name);
-- 入库ID
SET _descendant = (select @@IDENTITY);
-- 自己到自己的链信息
INSERT INTO node_tree_paths (ancestor,descendant,distance) VALUES(_descendant,_descendant,0);
-- 上级是否存在
IF EXISTS (SELECT id FROM node WHERE name = _parent_name)
THEN
SET _parent = (SELECT id FROM node WHERE name = _parent_name);
INSERT INTO node_tree_paths (ancestor,descendant,distance) SELECT ancestor,_descendant,distance+1 from node_tree_paths where descendant = _parent;
END IF;
END IF;
END
call AddNode('', '中国');
call AddNode('中国', '华东');
call AddNode('中国', '华南');
call AddNode('中国', '华西');
call AddNode('中国', '华北');
call AddNode('华东', '江苏');
call AddNode('华东', '浙江');
call AddNode('华东', '山东');
call AddNode('华东', '安徽');
call AddNode('华东', '江西');
call AddNode('江苏', '南京');
call AddNode('南京', '六合区');
SELECT n3.name FROM node n1 INNER JOIN node_tree_paths n2 ON n1.id = n2.ancestor INNER JOIN node n3 ON n2.descendant = n3.id WHERE n1.name = '华东' AND n2.distance != 0
SELECT
n3.name
FROM
node n1
INNER JOIN node_tree_paths n2 ON n1.id = n2.ancestor
INNER JOIN node n3 ON n2.descendant = n3.id
WHERE
n1.name = '华东'
AND n2.distance = 1
SELECT
n2.*, n3.name
FROM
node n1
INNER JOIN node_tree_paths n2 ON n1.id = n2.descendant
INNER JOIN node n3 ON n2.ancestor = n3.id
WHERE
n1.name = '六合区'
ORDER BY
n2.distance DESC
优点：在查询树形结构的任意关系时都很方便。
缺点：需要存储的数据量比较多，索引表需要的空间比较大，增加和删除节点相对麻烦。
适用场合：纵向结构不是很深，增删操作不频繁的场景比较适用。
