随着社交媒体和内容平台的兴起，多级评论系统成为了各类平台进行用户交互和社区互动的重要方式。在前端实现多级评论系统相对来说比较简单，但是后端实现起来却相对复杂。本文将介绍如何使用golang实现多级评论。
实现思路
多级评论其实就是树形结构的展示，每个评论可以作为一个节点。可以使用树形结构的基本数据结构——树和二叉树来实现多级评论系统。在本文中，我们选择使用树形结构的二叉树来实现。
二叉树的节点由左右两个子节点组成，左节点为当前节点的第一个子节点，右节点为当前节点的第二个子节点。因此，每次增加评论的时候，我们只需要关注当前评论的父节点以及它的左右子节点即可。
数据库设计
为了实现多级评论系统，需要在数据库中存储每个评论的父子关系。一般情况下，我们可以使用两种方式来存储树形结构：
- 使用多表关联
- 在单表中使用自引用关系
在本文中，我们选择使用第二种方式，即在单表中使用自引用关系。
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评论表(comment)的结构如下：
CREATE TABLE `comment` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `parent_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '父级评论id', `content` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '评论内容', `created_at` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`id`), KEY `parent_id` (`parent_id`), CONSTRAINT `comment_ibfk_1` FOREIGN KEY (`parent_id`) REFERENCES `comment` (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='评论表'
在上述表结构中，parent_id表示当前评论的父节点id，如果当前评论是一级评论，则parent_id为null。id为当前评论的id，content为评论内容，created_at为创建时间。
代码实现
链接数据库
首先，需要使用golang中的database/sql和mysql驱动来链接数据库：
dsn := "root:123456@tcp(127.0.0.1:3306)/test"
db, err := sql.Open("mysql", dsn)
if err != nil {
fmt.Printf("mysql connect error %s", err.Error())
return
}插入评论
插入评论时，需要判断当前评论是作为父节点还是子节点来处理。
如果当前评论是作为父节点，直接插入到数据库中，如果当前评论是子节点，则需要更新父节点的右节点。
// 添加评论
func AddComment(comment Comment) error {
if comment.ParentID == 0 {
_, err := db.Exec("INSERT INTO comment(parent_id, content, created_at) VALUES(?, ?, ?)", nil, comment.Content, comment.CreatedAt)
if err != nil {
return err
}
} else {
var rightNode *int
err := db.QueryRow("SELECT right_node FROM comment WHERE id = ?", comment.ParentID).Scan(&rightNode)
if err != nil {
return err
}
tx, err := db.Begin()
if err != nil {
return err
}
// 更新右节点
_, err = tx.Exec("UPDATE comment SET right_node = right_node + 2 WHERE right_node > ?", rightNode)
if err != nil {
tx.Rollback()
return err
}
_, err = tx.Exec("UPDATE comment SET left_node = left_node + 2 WHERE left_node > ?", rightNode)
if err != nil {
tx.Rollback()
return err
}
_, err = tx.Exec("INSERT INTO comment(parent_id, left_node, right_node, content, created_at) VALUES(?, ?, ?, ?, ?)", comment.ParentID, rightNode, rightNode+1, comment.Content, comment.CreatedAt)
if err != nil {
tx.Rollback()
return err
}
tx.Commit()
}
return nil
}查询评论
查询评论时，需要按照节点的左右顺序进行排序，获取到树形结构的评论列表。在查询评论的时候，由于需要使用左右节点进行排序，所以需要将左右节点列加入到查询条件中。此外，还需要使用一个level字段，表示当前节点是第几级节点，便于前端展示。
type Comment struct {
ID int `json:"id"`
ParentID int `json:"parent_id"`
Content string `json:"content"`
LeftNode int `json:"left_node"`
RightNode int `json:"right_node"`
Level int `json:"level"`
CreatedAt string `json:"created_at"`
}
// 获取评论列表
func GetComments() ([]Comment, error) {
rows, err := db.Query("SELECT id, parent_id, content, created_at, left_node, right_node, (COUNT (parent.id) -1) AS level FROM comment AS node, comment AS parent WHERE node.left_node BETWEEN parent.left_node AND parent.right_node GROUP BY node.id ORDER BY left_node")
if err != nil {
return nil, err
}
defer rows.Close()
var comments []Comment
for rows.Next() {
var comment Comment
err := rows.Scan(&comment.ID, &comment.ParentID, &comment.Content, &comment.CreatedAt, &comment.LeftNode, &comment.RightNode, &comment.Level)
if err != nil {
return nil, err
}
comments = append(comments, comment)
}
return comments, nil
}删除评论
删除评论的时候，需要判断当前评论是父节点还是子节点，如果是父节点，需要删除整个子树。
// 删除评论
func DeleteComment(id int) error {
tx, err := db.Begin()
if err != nil {
return err
}
var leftNode int
var rightNode int
err = tx.QueryRow("SELECT left_node, right_node FROM comment WHERE id = ?", id).Scan(&leftNode, &rightNode)
if err != nil {
tx.Rollback()
return err
}
if leftNode == 1 && rightNode > 1 {
// 删除子树
_, err = tx.Exec("DELETE FROM comment WHERE left_node >= ? AND right_node <= ?;", leftNode, rightNode)
if err != nil {
tx.Rollback()
return err
}
err = tx.Commit()
if err != nil {
tx.Rollback()
return err
}
} else {
// 删除单个节点
_, err = tx.Exec("DELETE FROM comment WHERE id = ?", id)
if err != nil {
tx.Rollback()
return err
}
err = tx.Commit()
if err != nil {
tx.Rollback()
return err
}
}
return nil
}结语
通过上述代码实现，我们可以快速地搭建出一个功能完备的多级评论系统。当然，这仅是一个基础的实现方式，在实际场景中，还需要根据具体的需求做出相应的优化和扩展。
