怎样在 MySQL 表中存储树形结构数据 做无限级联存储就可以了， 记录每一个节点的父节点， 如果有必要可以记录节点路径
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查看树插入删除图解：
时间复杂度：O(N)
时间复杂度：O(logn)
如果数据插入是递增或者递减顺序的话，会使树成为链式结构。 时间复杂度：O(N)
为了保证平衡，在插入或者删除的时候必须要旋转，通过插入或者删除性能的损失来弥补查询性能的提升。
但如果写请求和读请求一样多的时候怎么办？
随着数据的插入，树的深度会变深，树的深度越深，意味着 IO 次数越多。影响数据读取的效率。
MySQL 的页大小是16k。假设只有data 占用空间且占用 1k 一个磁盘块可以放置16条记录，三层就是 4096条记录。肯定小于 4096.
如果想要放入更多的数据的化，得加层。加层 IO 量肯定上来了。
data 太占内存，导致存储数据太少。
MySQL加载索引是以磁盘块（页）为单位的，页（Page）是 Innodb 存储引擎用于管理数据的最小磁盘单位。默认的页大小为 16KB。
假设只有 p1+key 值 占用空间且占用 10字节， 一个磁盘块可以放置1600条记录，三层就是 40960000条记录。
在B+树 上有两个头节点，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶子节点，而且所有的叶子节点（即数据节点）之间是一种链式环结构，因此可以对 B+树 进行两种查找运算：一种是对于主键的范围查找和分页查找，另一种是从根节点开始，进行随机查找。
让当前key值尽可能的少占用存储空间，才能保证存储更多的值。降低树的高度，减少IO。
保证key的长度越小越好。
在二叉树中有一种平衡二叉树，通过平衡算法可以让二叉树两边的节点平均分布，这样就能让所有的索引查找都在一个近似的时间内完成。而MySQL这类数据库采用了二叉树的升级版B+Tree的形式，每个节点有三个支叶，不过其算法原理仍然是平衡树的原理。
解决方法很多!数据要存储为树形结构，那么数据要有父子关系。 一个父节点有多个子节点，一个子节点又有多个子子节点。 publicclassTreeNode{ /**节点主键**/ privateStringid; /**节点名称**/ privateStringtext; /**子节点**/ privateTreeNode[]children; }