无限分类是我们开发中非常常见的应用，像论坛的的版块，CMS的类别，应用的地方特别多。
我们最常见最简单的方法就是在MySql里ID ,parentID,name：
优点是简单，结构简单。
缺点是效率不高，因为每一次递归都要查询数据库，几百条数据库时就不是很快了！
存储树是一种常见的问题，多种解决方案。主要有两种方法：邻接表的模型，并修改树前序遍历算法。
我们将探讨这两种方法的节能等级的数据。我会使用树从一个虚构的网上食品商店作为一个例子。这食品商店组织其食品类，通过颜色和类型。这棵树看起来像这样：
下面我们将用另外一种方法，这就是预排序遍历树算法(modified preorder tree traversal algorithm)
这种方法大家可能接触的比较少，初次使用也不像上面的方法容易理解，但是由于这种方法不使用递归查询算法，有更高的查询效率。
我们首先将多级数据按照下面的方式画在纸上，在根节点Food的左侧写上 1 然后沿着这个树继续向下 在 Fruit 的左侧写上 2 然后继续前进，沿着整个树的边缘给每一个节点都标上左侧和右侧的数字。最后一个数字是标在Food 右侧的 18。 在下面的这张图中你可以看到整个标好了数字的多级结构。（没有看懂？用你的手指指着数字从1数到18就明白怎么回事了。还不明白，再数一遍，注意移动你的手指）。
这些数字标明了各个节点之间的关系，"Red"的号是3和6，它是 "Food" 1-18 的子孙节点。 同样，我们可以看到 所有左值大于2和右值小于11的节点 都是"Fruit" 2-11 的子孙节点
如图所示：
这样整个树状结构可以通过左右值来存储到数据库中。继续之前，我们看一看下面整理过的数据表。
注意：由于"left"和"right"在 SQL中有特殊的意义，所以我们需要用"lft"和"rgt"来表示左右字段。 另外这种结构中不再需要"parent"字段来表示树状结构。也就是 说下面这样的表结构就足够了。
SELECT * FROM tree WHERE lft BETWEEN 2 AND 11;
看到了吧，只要一个查询就可以得到所有这些节点。为了能够像上面的递归函数那样显示整个树状结构，我们还需要对这样的查询进行排序。用节点的左值进行排序：
SELECT * FROM tree WHERE lft BETWEEN 2 AND 11 ORDER BY lft ASC;
那么某个节点到底有多少子孙节点呢？很简单，子孙总数=(右值-左值-1)/2
descendants = (right – left - 1) / 2 ，如果不是很清楚这个公式，那就去翻下书，我们在上数据结构写的很清楚！
添加同一层次的节点的方法如下：
LOCK TABLE nested_category WRITE;
SELECT @myRight := rgt FROM nested_category
WHERE name = 'Cherry';
UPDATE nested_category SET rgt = rgt + 2 WHERE rgt > @myRight;
UPDATE nested_category SET lft = lft + 2 WHERE lft > @myRight;
INSERT INTO nested_category(name, lft, rgt) VALUES('Strawberry', @myRight + 1, @myRight + 2);
UNLOCK TABLES;
添加树的子节点的方法如下：
LOCK TABLE nested_category WRITE;
SELECT @myLeft := lft FROM nested_category
WHERE name = 'Beef';
UPDATE nested_category SET rgt = rgt + 2 WHERE rgt > @myLeft;
UPDATE nested_category SET lft = lft + 2 WHERE lft > @myLeft;
INSERT INTO nested_category(name, lft, rgt) VALUES('charqui', @myLeft + 1, @myLeft + 2);
UNLOCK TABLES;
每次插入节点之后都可以用以下SQL进行查看验证：
SELECT CONCAT( REPEAT( ' ', (COUNT(parent.name) - 1) ), node.name) AS name
FROM nested_category AS node,
nested_category AS parent
WHERE node.lft BETWEEN parent.lft AND parent.rgt
GROUP BY node.name
ORDER BY node.lft;
删除节点的方法，稍微有点麻烦是有个中间变量,如下：
LOCK TABLE nested_category WRITE;
SELECT @myLeft := lft, @myRight := rgt, @myWidth := rgt - lft + 1
FROM nested_category
WHERE name = 'Cherry';
DELETE FROM nested_category WHERE lft BETWEEN @myLeft AND @myRight;
UPDATE nested_category SET rgt = rgt - @myWidth WHERE rgt > @myRight;
UPDATE nested_category SET lft = lft - @myWidth WHERE lft > @myRight;
UNLOCK TABLES;
这种方式就是有点难的理解，但是适合数据量很大规模使用，查看所有的结构只需要两条SQL语句就可以了，在添加节点和删除节点的时候略显麻烦，不过相对于效率来说还是值得的，这次发现让我发现了数据库结构真的很有用，但是我在学校学的树基本上都忘记了，这次遇到这个问题才应用到项目中！
参考文章：
http://dev.mysql.com/tech-resources/articles/hierarchical-data.html
http://www.sitepoint.com/article/hierarchical-data-database/3/