SQL无限分级结构
最近，因为项目的原因，需要设计一个数据库，该数据库的功能主要是描述文件系统的结构和文件信息，在网上找了很多的资料，但是许多设计要么针对查询量比较多的来做，要么针对修改、插入量比较多的来做，而对于文件系统而言，它的查询、插入、修改都是相当频繁的，因此，数据库的设计极其重要,现将自己的一点想法说说，希望大家能够给一点意见啊！！
一开始，为了尽快拉出原型系统，我采用了name（本结点），parent（父节点），ancestor（祖先结点） 来描述其结构，然后采用递归算法去对数据库进行操作，这样，功能基本可以完成，但是，实在担心在文件夹深度过高时数据库承受不了这样的负担，于是，在寻找解决办法。
第一种方法，改进SQL语句逻辑：这种方法对于现有数据库设计和程序设计而言，应该说优化工作量是最小的，但是，本人还没有测试过不知是否可行，先写出来，整理思路：
通过系统功能和数据库结构的分析，功能操作无非是对文件复制、移动、删除、新建等，而这些功能的主要问题是对文件夹进行类似操作时，怎样同时修改其子孙结点的相关信息，这也是我递归的原因。后仔细观察数据库的数据发现查询结点的子孙结点只要对SQL进行改进似乎就可以办到：
$rs=mysql_query(select ancestor from info where name=$id);(查询要操作结点的祖先结点)；
$ancestor.=$rs[0]['ancestor'].":".$id;
$rs1=mysql_query(select name from info where ancestor like $ancestor%);
恩，这样的操作似乎可以完成对子孙结点的获取，而不用遍历。具体的效果，待我测试后再贴吧。
第二种方法，是比较针对于查询较多修改较少的数据库设计，个人觉得不太适合现有这个项目，但是思路和方法性比较好，也贴出来吧。（转载）
产品分类，多级的树状结构的论坛，邮件列表等许多地方我们都会遇到这样的问题：如何存储多级结构的数据？在PHP的应用中，提供后台数据存储的通常是关系型数据库，它能够保存大量的数据，提供高效的数据检索和更新服务。然而关系型数据的基本形式是纵横交错的表，是一个平面的结构，如果要将多级树状结构存储在关系型数据库里就需要进行合理的翻译工作。接下来我会将自己的所见所闻和一些实用的经验和大家探讨一下：
层级结构的数据保存在平面的数据库中基本上有两种常用设计方法：
1�
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public static boolean sql_inj(String str)
{
String inj_str = "'|and|exec|insert|select|delete|update|
count|*|%|chr|mid|master|truncate|char|declare|;|or|-|+|,";
//这里的东西还可以自己添加
String[] inj_stra=inj_str.split("\\|");
for ......
[code]declare @startdt datetime
declare @enddt datetime
select @startdt='2009-12-03',@enddt='2009-12-05'
select * from tb
where 开始日期 between @startdt and @enddt
or 结束日期 between @startdt and @enddt
or @startdt between 开始日期 and 结束日期
or @enddt between 开始日期 and ......
