导读：层高是指在一棵树形结构中，从根节点到某个叶子节点的路径上经过的边数。在MySQL中，我们可以利用递归查询和变量来计算层高。

1. 创建数据表

首先，我们需要创建一个包含父节点和子节点的数据表，例如：

CREATE TABLE tree (

id INT PRIMARY KEY,

parent_id INT,

name VARCHAR(50)

);

2. 插入数据

接着，我们可以向数据表中插入一些数据，例如：

INSERT INTO tree (id, parent_id, name) VALUES (1, NULL, 'root');

INSERT INTO tree (id, parent_id, name) VALUES (2, 1, 'node1');

INSERT INTO tree (id, parent_id, name) VALUES (3, 2, 'node2');

INSERT INTO tree (id, parent_id, name) VALUES (4, 2, 'node3');

INSERT INTO tree (id, parent_id, name) VALUES (5, 3, 'leaf1');

INSERT INTO tree (id, parent_id, name) VALUES (6, 3, 'leaf2');

3. 计算层高

最后，我们可以使用递归查询和变量来计算每个节点的层高，例如：

SET @max_depth = 0;

WITH RECURSIVE cte AS (

SELECT id, parent_id, name, 0 AS depth

FROM tree

WHERE parent_id IS NULL

UNION ALL

SELECT t.id, t.parent_id, t.name, cte.depth + 1

FROM tree t

JOIN cte ON t.parent_id = cte.id

)

SELECT name, depth AS layer

FROM cte

WHERE depth > @max_depth;

在上面的查询中，我们使用了递归查询和变量来计算每个节点的层高。其中，@max_depth是一个变量，用于存储当前最大的层高。我们首先从根节点开始查询，并将其层高设置为0。然后，我们通过JOIN操作将每个节点与其父节点连接起来，并将其层高加1。最后，我们筛选出所有的叶子节点，并输出它们的名称和层高。

总结：在MySQL中，我们可以利用递归查询和变量来计算树形结构中每个节点的层高。这种方法可以应用于任何类型的树形结构，例如文件系统、组织架构等。通过计算层高，我们可以更好地理解树形结构的层次关系，进而优化查询性能。