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做B端业务的同学大概率会遇到这样的需求：代理商是树形层级结构（层级不限），需要快速查询某个代理商及其所有下级代理商的订单数据。

这看似简单的需求，藏着一个典型的层级数据查询优化问题——如何平衡表结构的简洁性和查询的高效性？在开始讲方案前，先给大家通俗解释下后续会用到的三个核心名词，方便理解：

1. 邻接表：最基础的树形结构存储方式，核心是用“parent_id”字段记录每个节点的直接上级，就像每个员工只记自己的直属领导，结构简单、维护方便，但查询所有下级时需要层层递归。

2. 路径枚举：给每个节点存储从根节点到自身的完整路径（比如“/根ID/父ID/当前ID/”），相当于给每个节点贴了一个“全链路地址”，查询所有下级时直接通过路径模糊匹配，无需递归。

3. 闭包表：专门存储树形结构中所有节点的“祖先-后代”关系（包括直接和间接层级），比如根节点与所有子节点、孙节点的关系都直接记录，查询时无需递归或模糊匹配，直接关联即可，代价是需要额外维护这张表。

清楚了基础概念，下面就给大家分享一套实战性极强的解决方案，兼顾易用性和性能，直接落地可用！

一、核心方案：邻接表 + 路径枚举（优先选）

对于大多数业务场景，最推荐的是「邻接表 + 路径枚举」的组合方案。既能轻松维护代理商树形结构，又能快速查询层级订单，无需额外复杂操作。

1. 两张核心表：代理商表 + 订单表

（1）代理商表（agent）：存储层级关系核心

核心是两个字段：parent_id（维护直接层级）和agent_path（优化查询效率），表结构如下：

CREATETABLE`agent`(`id`BIGINTNOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'代理商唯一ID',`agent_name`VARCHAR(100)NOTNULLCOMMENT'代理商名称',`parent_id`BIGINTNULLDEFAULTNULLCOMMENT'上级代理商ID，根节点为NULL',`agent_path`VARCHAR(1000)NOTNULLCOMMENT'路径枚举，格式：/根ID/父ID/当前ID/，如/1/5/12/',`create_time`DATETIMENOTNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPCOMMENT'创建时间',`update_time`DATETIMENOTNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPONUPDATECURRENT_TIMESTAMPCOMMENT'更新时间',PRIMARYKEY(`id`),-- 索引优化：parent_id用于层级遍历，agent_path用于快速模糊查询子节点KEY`idx_parent_id`(`parent_id`),KEY`idx_agent_path`(`agent_path`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8mb4COMMENT='代理商表（树形结构）';

关键字段说明：

• parent_id：邻接表的核心，记录直接上级ID。比如根代理商的parent_id是NULL，它的子代理商parent_id就是根ID，维护树形结构超简单。

• agent_path：路径枚举是查询优化的关键！存储从根节点到当前节点的完整路径，格式统一为「/ID/ID/…/」。举个例子：根代理商ID=1，子代理商ID=5，5的子代理商ID=12，那么12的agent_path就是/1/5/12/。

（2）订单表（order_info）：关联代理商，优化索引

订单表核心是关联代理商ID，同时通过索引优化查询效率，表结构如下：

CREATETABLE`order_info`(`id`BIGINTNOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'订单唯一ID',`order_no`VARCHAR(32)NOTNULLCOMMENT'订单编号',`agent_id`BIGINTNOTNULLCOMMENT'归属代理商ID',`order_amount`DECIMAL(10,2)NOTNULLCOMMENT'订单金额',`order_status`TINYINTNOTNULLCOMMENT'订单状态：1-待支付，2-已支付，3-已取消',`create_time`DATETIMENOTNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMPCOMMENT'创建时间',PRIMARYKEY(`id`),-- 索引优化：agent_id用于关联代理商，复合索引提升查询效率UNIQUEKEY`uk_order_no`(`order_no`),KEY`idx_agent_id_create_time`(`agent_id`,`create_time`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8mb4COMMENT='订单表';

索引说明：idx_agent_id_create_time是复合索引，能大幅提升「按代理商查询特定时间范围订单」的效率，避免全表扫描。

2. 极致性能备选：闭包表（高频查询首选）

如果你的业务是「高频查询层级订单」（比如每天上千次查询），或者代理商层级极深（比如10层以上），可以补充一张「闭包表」。用少量存储成本，换取极致的查询效率。

闭包表的核心作用：存储所有代理商的「祖先-后代」关系（包括直接和间接层级），比如根代理商与所有子代理商、孙代理商的关系都直接存在表中。

CREATETABLE`agent_closure`(`ancestor_id`BIGINTNOTNULLCOMMENT'祖先代理商ID（包括自身）',`descendant_id`BIGINTNOTNULLCOMMENT'后代代理商ID（包括自身）',`level`INTNOTNULLCOMMENT'层级差：0表示自身，1表示直接子节点，2表示孙子节点...',PRIMARYKEY(`ancestor_id`,`descendant_id`),KEY`idx_descendant_id`(`descendant_id`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8mb4COMMENT='代理商闭包表（存储所有层级关系）';

注意：使用闭包表需要额外维护——新增、删除或修改代理商层级时，要同步更新闭包表。比如新增一个子代理商，需要把它的父节点、祖父节点等所有祖先，都和这个新节点建立关联。

四、实战查询：两行SQL搞定层级订单

重点来了！不管是哪种方案，查询逻辑都很简单，直接套用即可。以「查询ID=5的代理商及其所有子代理商订单」为例：

1. 路径枚举方案（无需额外维护，推荐）

核心思路：通过agent_path的模糊匹配，快速锁定所有子节点。

-- 步骤1：先获取目标代理商的路径（比如ID=5的agent_path是/1/5/）SELECTagent_pathFROMagentWHEREid=5;-- 步骤2：模糊匹配路径，查询所有子节点订单SELECTo.*FROMorder_info oINNERJOINagent aONo.agent_id=a.idWHEREa.agent_pathLIKE'/1/5/%';-- 匹配所有以/1/5/开头的路径（包含ID=5本身）

这里的关键是idx_agent_path索引——有了它，模糊匹配LIKE '/1/5/%'不会触发全表扫描，效率很高。

2. 闭包表方案（性能最优）

核心思路：直接通过闭包表的ancestor_id（祖先ID），锁定所有后代代理商，无需模糊匹配。

SELECTo.*FROMorder_info oINNERJOINagent_closure acONo.agent_id=ac.descendant_idWHEREac.ancestor_id=5;-- 直接匹配所有后代节点（包含5本身）

这种方式的查询速度几乎是最快的，因为只需要通过主键索引匹配ancestor_id，再关联订单表即可，适合高频场景。

三、维护注意事项：避免踩坑

1. agent_path自动维护：新增代理商时，要先查询父节点的agent_path，再拼接当前ID生成自己的路径。比如新增父ID=5的子代理商（ID=12）：

INSERTINTOagent(agent_name,parent_id,agent_path)SELECT'子代理商12',5,CONCAT((SELECTagent_pathFROMagentWHEREid=5),'12/')FROMDUAL;

2. 层级修改要同步：如果需要修改代理商的父节点（比如把A从B的下级移到C的下级），必须同步更新A及其所有子节点的agent_path（可以用递归SQL或在应用程序中处理）。

3. 索引不能少：agent表的agent_path、parent_id，订单表的idx_agent_id_create_time，这几个索引一定要建，否则查询效率会大打折扣。

四、4种订单表查询方案：从易用到最优

先说明测试前提：订单表有100万条数据，agent_id字段已建索引；目标代理商及子代理商ID数量分两种情况（≤1000条、>1000条）。

方案1：基础款——IN + 预获取ID列表（最常用）

这是最直观的方案，步骤分两步：

1. 预处理：从代理商表（或缓存）查询出目标代理商ID，以及所有层级子代理商的ID，整理成列表（比如：5,12,20,31）；

2. 单表查询：用IN将ID列表代入，筛选订单表。

实操SQL示例：

-- 假设已提前获取ID列表：5（自身）、12、20、31（所有子节点）SELECT*FROMorder_infoWHEREagent_idIN(5,12,20,31)-- 叠加业务条件（时间、状态等）ANDcreate_timeBETWEEN'2025-01-01'AND'2025-01-31'ANDorder_status=2;-- 2=已支付

✅ 优点：简单易上手，无需调整表结构，适合快速落地；ID列表≤1000条时，性能几乎无损耗（依赖agent_id索引）。

❌ 缺点：当ID列表>1000条时，问题会暴露——SQL语句过长，数据库解析耗时增加；极端情况（比如ID列表1万条），IN的执行计划可能变差，甚至走全表扫描。

📌 适用场景：子代理商数量少（≤1000）、查询频率低，比如后台运营偶尔导出数据。

方案2：进阶款——临时表+JOIN（解决长列表IN痛点）

如果子代理商ID数量极多（比如上千、上万条），用IN会导致SQL臃肿、解析慢，这时候可以用“临时表”过渡，用JOIN替代IN。

核心思路：先把超长ID列表存入临时表，再让订单表与临时表JOIN（临时表仅存ID，本质还是订单表单表查询的间接实现）。

实操SQL示例：

-- 步骤1：创建临时表并插入目标代理商ID（应用层或数据库执行）CREATETEMPORARYTABLEIFNOTEXISTStemp_agent_ids(agent_idBIGINTPRIMARYKEY-- 主键自动建索引，加速JOIN);-- 批量插入ID列表（可通过应用层批量拼接，避免单条插入）INSERTINTOtemp_agent_ids(agent_id)VALUES(5),(12),(20),...,(10000);-- 步骤2：订单表JOIN临时表查询SELECTo.*FROMorder_info oJOINtemp_agent_ids tONo.agent_id=t.agent_idWHEREo.order_status=2;-- 业务条件

✅ 优点：解决了超长ID列表导致的SQL解析问题；临时表的主键索引能加速JOIN，性能优于超长IN列表；无需修改正式表结构。

❌ 缺点：多了“创建临时表+插入数据”的步骤，易用性略低；临时表仅当前会话有效，每次查询需重新创建（可通过应用层封装简化）。

📌 适用场景：子代理商数量多（>1000）、无法修改订单表结构，比如高频的批量数据查询。

方案3：最优款——订单表冗余agent_path字段（彻底摆脱ID列表）

如果允许对订单表做轻微调整（仅新增1个字段），这是单表查询的最优解——把代理商的层级信息“提前沉淀”到订单表，彻底不用依赖ID列表。

核心思路来自之前提到的“路径枚举”方案：在代理商表中用agent_path存储层级路径（比如/1/5/12/，代表根→5→12的层级），然后在订单表中冗余这个agent_path字段，查询时直接通过路径前缀匹配筛选。

第一步：调整订单表结构（仅新增1个字段）

-- 给订单表新增agent_path字段，同步代理商表的路径ALTERTABLEorder_infoADDCOLUMNagent_pathVARCHAR(1000)NOTNULLCOMMENT'归属代理商的层级路径，同步agent表'AFTERagent_id;-- 给新增字段建索引（核心优化，确保前缀匹配能走索引）CREATEINDEXidx_agent_pathONorder_info(agent_path);

第二步：维护agent_path字段

在创建/修改订单时，同步更新agent_path：

• 创建订单：根据订单归属的agent_id，从代理商表查询对应的agent_path，存入订单表；

• 代理商层级变更：如果某代理商的父节点修改，需同步更新其所有子代理商的agent_path，以及这些子代理商名下所有订单的agent_path（可通过触发器或应用层批量更新）。

第三步：单表查询（一步到位，无需ID列表）

-- 查询ID=5的代理商及其所有子代理商的订单-- 只需匹配agent_path以“/1/5/”开头（/1/5/是ID=5的代理商路径）SELECT*FROMorder_infoWHEREagent_pathLIKE'/1/5/%'ANDorder_status=2;-- 业务条件

✅ 优点：完全单表查询，一步到位；依赖agent_path索引，前缀模糊匹配（LIKE ‘xxx%’）能走索引，性能最优；彻底摆脱ID列表依赖，不用预处理ID。

❌ 缺点：需要调整订单表结构；需维护agent_path的一致性（代理商层级变更时要同步订单表）。

📌 适用场景：可微调订单表、高频查询（比如核心业务报表、用户端订单筛选），这是长期最优的方案。

方案4：避坑款——FIND_IN_SET（绝对不推荐大数据量）

有些同学会用FIND_IN_SET函数，把ID列表拼成字符串代入，比如：

-- 慎用！大数据量下全表扫描，性能极差SELECT*FROMorder_infoWHEREFIND_IN_SET(agent_id,'5,12,20,31');

✅ 优点：仅需拼接字符串，易用性高。

❌ 缺点：FIND_IN_SET无法使用agent_id索引，大数据量下必走全表扫描，查询耗时呈指数级增长。

📌 适用场景：仅测试环境、小数据量（比如几百条订单），生产环境绝对避免！

五、方案对比与选择建议

六、核心优化要点

无论选哪种方案，以下2个优化点能让性能再上一个台阶：

1. 确保索引生效：这是基础中的基础！agent_id或agent_path字段必须建索引，否则再优的方案也会全表扫描；

2. 避免返回超大结果集：如果查询结果可能超过1万条，一定要用LIMIT分页，或先统计数量再分批次查询（比如导出数据时，分10批查询每批1万条）；

3. ID列表预处理优化：用IN或临时表时，尽量通过应用层批量拼接ID列表/插入数据，避免单条操作导致的性能损耗。

总结：怎么选最适合？

1. 大多数场景：选「邻接表 + 路径枚举」，维护简单，查询效率足够，无需额外操作；

2. 高频查询/层级极深：选「邻接表 + 路径枚举 + 闭包表」，用闭包表承载核心查询，兼顾维护性和性能；

这套方案的核心优势就是「平衡」——既不像纯邻接表那样查询慢，也不像纯闭包表那样维护复杂，完全适配层级不限的代理商场景，落地后能轻松支撑层级订单查询需求。

如果你的业务有特殊场景（比如代理商数量超10万、订单日均10万+），可以在评论区留言，再给你针对性优化索引和查询语句！