方法一要儲存於資料庫中，最簡單直接的方法，就是儲存每個元素的父節點id。
暫且把這種方法命名依賴父節點法，因此表結構設計如下：
儲存的資料如下格式：
這種結構下，如果查詢某乙個節點的直接子節點，十分容易，比如要查詢d節點的子節點。
如果要插入某個節點，比如在d節點下，再次插入乙個m節點。
只需要如下sql：
這種結構在查詢某個節點的所有子節點，就稍顯複雜，無論是select還是delete都可能涉及到獲取所有子節點的問題。比如要刪除乙個節點並且該節點的子節點也要全部刪除，那麼首先要獲得所有子節點的id，因為子節點並不只是直接子節點，還可能包含子節點的子節點。比如刪除d節點及其子節點，必須先查出d節點下的所有子節點，然後再做刪除，sql如下：
如果是只刪除d節點，對於其它節點不做刪除而是做提公升，那麼必須先修改子節點的parentid，然後才能刪除d節點。
正如上面演示的，對於這種依賴父節點法，最大的缺點就是無法直接獲得某個節點的所有子節點。因此如果要select所有的子節點，需要繁瑣的步驟，這不利於做聚合操作。
對於某些資料庫產品，支援遞迴查詢語句的，比如微軟的sql server，可以使用cte技術實現遞迴查詢。比如，要查詢d節點的所有子節點。只需要如下語句：
但是對於那些不支援遞迴查詢的資料庫來說，實現起來就比較複雜了。
方法二還有一種比較土的方法，就是儲存路徑。暫且命名為路徑列舉法。
這種方法，將儲存根結點到每個節點的路徑。
這種資料結構，可以一眼就看出子節點的深度。
如果要查詢某個節點下的子節點，只需要根據path的路徑去匹配，比如要查詢d節點下的所有子節點。
或者出於效率考慮，直接寫成
如果要做聚合操作，也很容易，比如查詢d節點下一共有多少個節點。
select count(*) from tree2 where path like '1/4/%';
要插入乙個節點，則稍微麻煩點。要插入自己，然後查出父節點的path，並且把自己生成的id更新到path中去。比如，要在l節點後面插入m節點。
首先插入自己m，然後得到乙個nodeid比如nodeid=13，然後m要插入到l後面，因此，查出l的path為1/4/8/12/,因此update m的path為1/4/8/12/13
這種方法有乙個明顯的缺點就是path欄位的長度是有限的，這意味著，不能無限制的增加節點深度。因此這種方法適用於儲存小型的樹結構。
方法三下面介紹一種方法，稱之為閉包錶。
該方法記錄了樹中所有節點的關係，不僅僅只是直接父子關係，它需要使用2張表，除了節點表本身之外，還需要使用1張表來儲存節祖先點和後代節點之間的關係(同時增加一行節點指向自身),並且根據需要，可以增加乙個字段，表示深度。因此這種方法資料量很多。設計的表結構如下：
tree3表：
noderelation表：
如例子中的樹，插入的資料如下：
tree3表的資料
noderelation表的資料
可以看到，noderelation表的資料量很多。但是查詢非常方便。比如，要查詢d節點的子元素
只需要要查詢節點d的直接子節點，則加上depth=1
要查詢節點j的所有父節點，sql：
如果是插入乙個新的節點，比如在l節點後新增子節點m,則插入的節點除了m自身外，還有對應的節點關係。即還有哪些節點和新插入的m節點有後代關係。這個其實很簡單，只要和l節點有後代關係的，和m節點必定會有後代關係，並且和l節點深度為x的和m節點的深度必定為x+1。因此，在插入m節點後，找出l節點為後代的那些節點作為和m節點之間有後代關係，插入到資料表。
在某些並不需要使用深度的情況下，甚至可以不需要depth欄位。
如果要刪除某個節點也很容易，比如，要刪除節點d，這種情況下，除了刪除tree3表中的d節點外，還需要刪除noderelation表中的關係。
首先以d節點為後代的關係要刪除，同時以d節點的後代為後代的這些關係也要刪除：
這種刪除方法，雖然徹底，但是它也刪除了d節點和它原本的子節點的關係。
如果只是想割裂d節點和a節點的關係，而對於它原有的子節點的關係予以保留，則需要加入限定條件。
限制要刪除的關係的祖先不以d為祖先，即如果這個關係以d為祖先的，則不用刪除。因此把上面的sql加上條件。
上面的sql用文字描述就是，查詢出d節點的後代，如果乙個關係的祖先不屬於d節點的後代，並且這個關係的後代屬於d節點的後代，就刪除它。
這樣的刪除，保留了d節點自身子節點的關係，如上面的例子，實際上刪除的節點關係為：
如果要刪除節點h，則為
總結：上面主要講了3種方式，各有優點缺點。可以根據實際需要，選擇合適的資料模型。
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