1. MSSQL树型结构表的概念
树型结构在实际开发中很常见，其中最常见的应用场景就是对于层级关系的数据的存储和查询。在MSSQL中，我们可以通过树型结构表来实现这一目的。
树型结构表在MSSQL中的实现方式是通过一个表来存储各个节点的信息，其中每个节点的信息可以包含自己的ID、父节点的ID以及节点的名称等。通过这种方式，我们可以很方便地在MSSQL中进行树形结构数据的查询和管理。
2. MSSQL树型结构表的构建方法
2.1 创建树型结构表
首先我们需要在MSSQL中创建一张树型结构表，其中包含节点的ID、节点的名称以及父节点的ID等字段。以下是创建一张名为“tree_table”的树型结构表的代码：
CREATE TABLE tree_table (
id INT PRIMARY KEY NOT NULL,
name VARCHAR(20),
parent_id INT
);
在这个例子中，我们将树型结构表命名为“tree_table”，并且定义了三个字段：id、name和parent_id。其中，id字段作为主键，用来唯一标识每个节点；name字段表示节点的名称；parent_id字段用来关联每个节点的父节点。
2.2 插入节点数据
接着我们需要往树型结构表中插入数据，以便后续的查询和管理。以下是向树型结构表中插入数据的基本语法：
INSERT INTO tree_table (id, name, parent_id) VALUES (1, 'root', NULL);
INSERT INTO tree_table (id, name, parent_id) VALUES (2, 'node1', 1);
INSERT INTO tree_table (id, name, parent_id) VALUES (3, 'node2', 1);
INSERT INTO tree_table (id, name, parent_id) VALUES (4, 'node11', 2);
INSERT INTO tree_table (id, name, parent_id) VALUES (5, 'node12', 2);
INSERT INTO tree_table (id, name, parent_id) VALUES (6, 'node21', 3);
INSERT INTO tree_table (id, name, parent_id) VALUES (7, 'node22', 3);
在这个例子中，我们向树型结构表中插入了7个节点的数据，其中节点1作为根节点，节点2和节点3作为其子节点，节点4和节点5分别是节点2的子节点，节点6和节点7分别是节点3的子节点。
2.3 查询节点数据
一旦我们向树型结构表中插入了数据，我们就可以通过SQL语句进行树形数据的查询。以下是一个查询树型结构表中数据的例子：
WITH tree AS (
SELECT id, name, parent_id, 0 AS level
FROM tree_table
WHERE parent_id IS NULL
UNION ALL
SELECT tt.id, tt.name, tt.parent_id, tree.level + 1
FROM tree_table tt
JOIN tree ON tt.parent_id = tree.id
)
SELECT * FROM tree;
在这个例子中，我们使用了一个通用表达式（Common table expression）来查询树型结构表中的数据。通用表达式是一种在SQL语句中定义的临时结果集，这个结果集可以在后续的SQL语句中重复使用。
在这个查询语句中，我们首先通过where条件筛选出parent_id为null的节点（即根节点），然后通过union all递归查询所有的子节点。最后我们可以查询到树型结构表中的所有数据，并且每个节点都包含了其所在的层级信息。
3. MSSQL树型结构表的优势
3.1 查询效率高
树型结构表可以提高数据的查询效率，因为在查询树形数据时，我们只需要查询出对应节点的所有子节点并返回即可，而不需要像传统的关系型数据那样需要一次性读取所有的数据。这样可以减少数据的读取时间，提高查询效率。
3.2 数据结构清晰
通过树型结构表的设计，我们可以将数据以层级结构的形式进行组织和管理，使数据结构更加清晰明了。这样，在后续的查询和修改中也可以更加便于管理和维护。
3.3 具备强大的可扩展性
树型结构表的设计具有极高的可扩展性，我们可以很容易地向树型结构中添加或删除节点，而不必关心对应节点的位置和层级信息。这样可以提高数据的可复用性，并且为数据的更新和维护提供了极大的便利性。