在 MySQL 中，表的树形结构通常是通过使用一种叫做递归关联（Recursive Association）的模式来实现的。递归关联的主要思想是使用一个指向自身的外键来表示一个表的父子关系。

举个例子，我们可以创建一个名为 categories 的表来存储商品分类信息，表结构如下：

```sql

CREATE TABLE categories (

id INT PRIMARY KEY,

name VARCHAR(255),

parent_id INT,

FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES categories(id)

);

在这个表中，除了 id 和 name 字段，我们还添加了一个名为 parent_id 的字段，该字段是一个外键，指向 categories 表中的 id 字段。这个字段表示当前分类的父分类。

接下来，我们可以向这个表中添加一些数据：

```sql

INSERT INTO categories VALUES (1, '电子产品', NULL);

INSERT INTO categories VALUES (2, '手机', 1);

INSERT INTO categories VALUES (3, '平板电脑', 1);

INSERT INTO categories VALUES (4, '华为', 2);

INSERT INTO categories VALUES (5, '小米', 2);

INSERT INTO categories VALUES (6, 'iPad', 3);

INSERT INTO categories VALUES (7, 'Surface', 3);

这些数据表示了一些商品分类的层级关系。其中，id 为 1 的分类是顶级分类，它没有父分类。id 为 2 和 3 的分类是第二级分类，它们的父分类分别是 id 为 1 的分类。id 为 4 和 5 的分类是第三级分类，它们的父分类分别是 id 为 2 的分类。id 为 6 和 7 的分类是第三级分类，它们的父分类分别是 id 为 3 的分类。

为了查询这些分类的树形结构，我们可以使用递归查询（Recursive Query）来实现。具体的 SQL 查询代码如下：

```sql

WITH RECURSIVE category_tree(id, name, parent_id, depth) AS (

-- 基准查询，查询顶级分类

SELECT id, name, parent_id, 0 FROM categories WHERE parent_id IS NULL

UNION ALL

-- 递归查询，查询子分类

SELECT c.id, c.name, c.parent_id, ct.depth + 1

FROM categories c

JOIN category_tree ct ON c.parent_id = ct.id

)

SELECT CONCAT(REPEAT(' ', ct.depth), ct.name) AS name

FROM category_tree ct

ORDER BY ct.id;

这个 SQL 查询代码使用了 WITH RECURSIVE 关键字，表示它是一个递归查询。它定义了一个名为 category_tree 的递归查询表，该表用于存储查询结果。查询表中包含了 id、name、parent_id 和 depth 四个字段。其中，id、name 和 parent_id 的含义和 categories 表中一样，depth 表示当前分类所处的层级深度。

递归查询的过程分成两个部分。首先，它先执行一个基准查询，查询顶级分类（即 parent_id 为 NULL 的分类）。然后，它执行一个递归查询，查询顶级分类的所有子分类。在递归查询中，使用 JOIN ON 语句连接 categories 表和 category_tree 表，以查询子分类和它们的父分类的对应关系。最后，递归查询返回 category_tree 表的所有记录。

最后，我们在查询表中按照 id 排序，生成每个分类的完整名称，用于输出数据时展示层级关系。输出结果如下：

电子产品

手机

华为

小米

平板电脑

iPad

Surface

通过这种方式，我们就可以方便地实现 MySQL 中表的树形结构查询。

在 MySQL 数据库中，创建树结构可以使用多种方法，最常见的方法是使用递归和连接表。下面是在 MySQL 中创建树结构的详细过程：

1. 创建一个表来存储树结构的节点：

CREATE TABLE tree (

id INT PRIMARY KEY,

name VARCHAR(30),

parent_id INT,

FOREIGN KEY(parent_id) REFERENCES tree(id)

);

其中，id 是节点的唯一标识符，name 是节点名称，parent_id 是该节点的父节点的 id。

2. 插入一些数据到树中：

INSERT INTO tree VALUES (1, 'Root', NULL);

INSERT INTO tree VALUES (2, 'Child 1', 1);

INSERT INTO tree VALUES (3, 'Child 2', 1);

INSERT INTO tree VALUES (4, 'Grandchild 1', 2);

INSERT INTO tree VALUES (5, 'Grandchild 2', 2);

INSERT INTO tree VALUES (6, 'Grandchild 3', 3);

这些数据创建了一个树状结构，如下所示：

Root

├── Child 1

│ ├── Grandchild 1

│ └── Grandchild 2

└── Child 2

└── Grandchild 3

3. 获取树结构：

可以使用递归查询来获取整个树结构：

WITH RECURSIVE tree_path (id, path) AS (

SELECT id, name FROM tree WHERE parent_id IS NULL

UNION ALL

SELECT t.id, CONCAT(tp.path, ' -> ', t.name)

FROM tree t JOIN tree_path tp ON t.parent_id = tp.id

)

SELECT * FROM tree_path;

这将输出整个树结构，并包括每个节点的路径：

+----+------------------------------------+

| id | path |

+----+------------------------------------+

| 1 | Root |

| 2 | Root -> Child 1 |

| 4 | Root -> Child 1 -> Grandchild 1 |

| 5 | Root -> Child 1 -> Grandchild 2 |

| 3 | Root -> Child 2 |

| 6 | Root -> Child 2 -> Grandchild 3 |

+----+------------------------------------+

以上就是在 MySQL 中创建树状结构的方法。在实际应用中，还可以使用不同的方法来创建树状结构，例如使用闭包表、材料化路径等。