深度未知的层次结构在现实生活中经常出现，比如公司的员工组织关系、地域关系、文件系统中的树形结构等等，在展示的时候都可以很清楚的看到上下之间的关系。那么后台又是如何实现的呢。接下来介绍两种方法。 第一种：按编码从小到大的方式排序（展示比较容易
深度未知的层次结构在现实生活中经常出现，比如公司的员工组织关系、地域关系、文件系统中的树形结构等等，在展示的时候都可以很清楚的看到上下之间的关系。那么后台又是如何实现的呢。接下来介绍两种方法。
第一种：按编码从小到大的方式排序（展示比较容易）
用两列实现，第一列表示编码，第二列表示级数，比如
00 1
0001 2
0002 2
000101 3
。。。
那么在展示的时候只需要按照编码从小到大排序即可，但是这里有一个问题就是如何判断当前结点是否为叶子结点，这里采用的方法是判断当前值与下一个值是否具有子串的关系，如果有，则不是；否则是叶子结点。
第二种：自引用的父子关系（sql 不好实现）
也是用两列实现，第一列表示自增的主键id，第二列引用第一列parentid，比如
1 1
2 1
3 1
4 2
...
那么在展示的时候需要知道其最大深度，有n级则inner join n-1次。
可以从最低级向最高级inner join:每次保留parentid即可
或可以从最高级向最低级inner join:每次保留id即可。
比如：
--从高级向低级查找select e.id,level1,level2,level3,e.name as level4 from (select d.id,level1,level2,d.name as level3 from (select b.id,a.name level1,b.name level2 from region as a inner join region as bon a.id=b.parentid) as c inner join region as don c.id=d.parentid) as d inner join region as eon d.id=e.parentid--从最低级向最高级查找select f.parentid,f.name level1,level2,level3,level4 from (select d.parentid,d.name level2,level3,level4 from(select a.parentid,a.name level3,b.name level4 from region as a inner join region as bon a.id=b.parentid) as c inner join region as don c.parentid=d.id) as e inner join region as fon e.parentid=f.id