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[1. 使用递归公用表表达式（推荐 MySQL 8.0+）](#1. 使用递归公用表表达式（推荐 MySQL 8.0+）)
[2. 使用自定义函数（适用于 MySQL 5.7及以下）](#2. 使用自定义函数（适用于 MySQL 5.7及以下）)
[3. 应用层组装（通用方案）](#3. 应用层组装（通用方案）)
[4. 其他高级设计模式（针对高性能需求）](#4. 其他高级设计模式（针对高性能需求）)
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在MySQL中查询基于id和pid关联的树形结构数据，主要有以下几种常用方案，可根据MySQL版本及业务需求选择：
1. 使用递归公用表表达式（推荐 MySQL 8.0+）
这是最标准且性能较好的方式，利用 WITH RECURSIVE语法实现递归查询。
查询指定节点的所有子级（向下查询）：
WITH RECURSIVE tree_cte AS (
-- 锚点成员：指定起始节点
SELECT id, pid, name, 1 as level
FROM tree
WHERE id = 1 -- 替换为指定的父节点ID
UNION ALL
-- 递归成员：查找子节点
SELECT t.id, t.pid, t.name, tc.level + 1
FROM tree t
INNER JOIN tree_cte tc ON t.pid = tc.id
)
SELECT * FROM tree_cte;
查询指定节点的所有父级（向上查询）：
WITH RECURSIVE parent_cte AS (
-- 锚点成员：指定起始节点
SELECT id, pid, name
FROM tree
WHERE id = 5 -- 替换为指定的子节点ID
UNION ALL
-- 递归成员：查找父节点
FROM tree t
INNER JOIN parent_cte pc ON t.id = pc.pid
)
SELECT * FROM parent_cte;
2. 使用自定义函数（适用于 MySQL 5.7及以下）
在旧版本MySQL中，通常通过创建存储函数，利用循环和 FIND_IN_SET 或 GROUP_CONCAT 来收集所有子节点或父节点的ID字符串，然后再进行查询。
获取所有子节点ID的函数示例逻辑：
初始化一个包含根节点ID的字符串变量。
循环查询当前层级所有节点的子节点ID。
将新发现的子节点ID拼接到字符串中。
直到没有新的子节点产生为止。
返回ID字符串，外层使用 FIND_IN_SET(id, get_child_ids(root_id)) 进行过滤。
注意：这种方法在数据量较大时性能较差，且受限于 group_concat_max_len 系统变量。
3. 应用层组装（通用方案）
如果数据库查询压力较大或逻辑复杂，可以采用"一次加载，内存组装"的策略：
3.1 SQL查询：一次性查询出所有相关节点（或全表），按 pid 或 level 排序。
SELECT * FROM tree ORDER BY pid, id;
3.2 代码处理 ：在Java/Python/Go等后端语言中，遍历列表，利用Map将节点挂载到对应的父节点下。
创建一个 Map<ID, Node>。
遍历所有节点，将节点放入Map。
再次遍历，根据 pid 从Map中找到父节点，将当前节点加入父节点的 children 列表。
筛选出根节点（pid为0或null）作为树的入口。
4. 其他高级设计模式（针对高性能需求）
如果树形结构非常深且查询频繁，可以考虑改变表结构设计：
路径枚举（Path Enumeration） ：增加 path 字段（如 0,1,5,10），查询子节点时使用 LIKE '0,1,%'。
闭包表（Closure Table） ：新建一张关系表，存储所有祖先-后代关系对，查询时直接Join该表，效率极高但维护成本稍高。
嵌套集（MPTT）：增加 lft 和 rgt 字段，通过范围查询获取子树，读取性能极佳，但插入和移动节点时需要更新大量数据。
总结建议
如果是 MySQL 8.0+，优先使用 方案1（WITH RECURSIVE），语法简洁且由数据库引擎优化。
如果是 MySQL 5.7 且数据量小，可使用 方案2（自定义函数）。
如果数据量大且业务逻辑复杂，推荐 方案3（应用层组装），减少数据库递归压力。
如果对读取性能有极致要求且写操作较少，考虑 方案4（闭包表或路径枚举）。
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