在开发过程中，实现 MySQL 树查询是一项常见且重要的任务。通过简洁的 25 行代码，就能高效达成这一目标，下面为大家详细解析。

理解树结构在数据库中的存储方式至关重要。通常，我们会使用表来存储节点信息，表中包含节点的唯一标识、父节点标识以及其他相关数据。例如，一个简单的树结构表可能有 id（节点唯一标识）、parent_id（父节点标识）和 name（节点名称）等字段。

接下来，看核心代码。代码的关键在于使用递归查询来构建树结构。在 MySQL 8.0 及以上版本，可以利用递归公用表表达式（CTE）来实现。以下是示例代码：

WITH RECURSIVE tree AS (
    -- 初始查询，获取根节点
    SELECT id, parent_id, name
    FROM your_table
    WHERE parent_id IS NULL 
    UNION ALL
    -- 递归部分，通过父节点连接获取子节点
    SELECT t.id, t.parent_id, t.name
    FROM your_table t
    INNER JOIN tree ON t.parent_id = tree.id
)
-- 最终查询，选择需要展示的结果
SELECT * FROM tree;

这段代码的逻辑十分清晰。首先，在 WITH RECURSIVE tree AS 部分定义了一个递归公用表表达式 tree。在第一个 SELECT 语句中，获取了所有的根节点，即 parent_id 为 NULL 的节点。然后，通过 UNION ALL 将递归部分与初始部分连接起来。递归部分通过 INNER JOIN 将当前节点的 parent_id 与上一层递归的 id 进行匹配，从而获取所有的子节点。最后，通过 SELECT * FROM tree 展示整个树结构。

通过这 25 行左右的代码，我们就实现了 MySQL 树查询。这种方式不仅简洁高效，而且具有良好的扩展性。在实际应用中，根据具体需求，还可以对结果进行排序、筛选等操作，进一步优化查询结果。掌握这种实现方式，能为开发人员在处理树状结构数据时提供极大的便利，提升开发效率。