MySQL中有时需要按照某种层级结构处理数据，例如商品分类、员工部门等情况都可以抽象为树形结构。在实现这种结构时，经常用到递归查询来逐层查找，但递归查询效率低且容易出现问题。使用子查询可以替换递归查询，提高查询效率和可维护性。
以下是一个简单的示例，假设要查询某一个节点的所有子节点：
CREATE TABLE departments (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50),parent_id INT);INSERT INTO departments VALUES (1, '总公司', NULL);INSERT INTO departments VALUES (2, '研发部', 1);INSERT INTO departments VALUES (3, '市场部', 1);INSERT INTO departments VALUES (4, '财务部', 1);INSERT INTO departments VALUES (5, '研发一部', 2);INSERT INTO departments VALUES (6, '研发二部', 2);INSERT INTO departments VALUES (7, '研发三部', 2);INSERT INTO departments VALUES (8, '市场一部', 3);INSERT INTO departments VALUES (9, '市场二部', 3);INSERT INTO departments VALUES (10, '市场三部', 3);
递归查询：
WITH RECURSIVE cte AS (SELECT id, name, parent_idFROM departmentsWHERE id = 2UNION ALLSELECT d.id, d.name, d.parent_idFROM departments dJOIN cte ON d.parent_id = cte.id)SELECT id, nameFROM cte;
输出结果：
id | name ----+---------------2 | 研发部5 | 研发一部6 | 研发二部7 | 研发三部
以上递归查询能够查出所有子节点的详细信息，但在实际应用中可能只需要需要子节点的部门名称，可以使用子查询来取代递归查询：
SELECT id, nameFROM departmentsWHERE FIND_IN_SET(id, (SELECT GROUP_CONCAT(id)FROM departmentsWHERE FIND_IN_SET(parent_id, (SELECT GROUP_CONCAT(id) FROM departmentsWHERE id = 2))));
输出结果：
id | name ----+---------------5 | 研发一部6 | 研发二部7 | 研发三部
以上代码利用了GROUP_CONCAT函数和FIND_IN_SET函数来实现子查询。首先在外层查询中条件是找到各自的ID，而这个结果需要在内层条件中转化为逗号分隔的字符串，即可查询子节点的所有id。 由于在 WHERE 子句中嵌套了多个SELECT 查询，因此这个查询效率会有所下降，所以使用前需要手动观察这个查询是否发生性能瓶颈，并做出相应的优化。
