@ruidoBlanco 我是 v 站 新人，不太熟悉这儿的风气，不知道回答问题是否该考虑全一点，还是大致给个方向即可

我觉得，字符串里有 " 是合理且可预见的情况，还是该做处理的，仍属于帖子“提取对应值”主题范畴

（所以，只是“答得有没有更全面一点”的区别？）

“name 可以有重复”，这是上一层的工作了吧。另外，楼主也说了“每个 name 和 id 是不一样的”

@ruidoBlanco

按 " 分割的话，值包含 " 就不好办了（ name: "my name is \"xxx\""）

另外，最后一行不是------的话，最后一组值也没了

不懂 awk 如何限制最多分割的列数（比如，按“:”分割，最多两列，最后一列可以包含任意个“:”），只能用正则来匹配了

假设 name 或 id 的值符合 json 的字符串规范

awk -v FPAT='(\\w+)|:|"(\\\\?.)*"' 'function output_dict() {if (length(dict)) {printf "%s\0%s\0", dict["name"], dict["id"]; delete dict }} /^\w/{dict[$1]=$3} /^-/{output_dict()} END{output_dict()}' | xargs -0 -n 2 echo


[输入]
name: "name1"
id: "id1"
------
id: "\"id2\": "
name: ": \"name2\""


[输出（要由后面的命令去转义了）]
"name1" "id1"
": \"name2\"" "\"id2\": "


[实际执行]
echo '"name1"' '"id1"'
echo '": \"name2\""' '"\"id2\": "'

@kkkiio 树结构庞大，CTE 比不过原因是啥？查 parent_id 索引难命中缓存？

那加个 root_id 字段，索引 (root_id, parent_id)，是不是同一棵树的索引都尽量集中到一块儿去就好了

@n0trace 邻接表类型，移动节点，不是一条 update xxx set parent_id = ? 即可吗

为毛缩进全没了

数据库新手，拿 SQLite 练练 CTE

实现了一条语句将 json：

{"书": {"章 1": ["节 1", "节 2"], "章 2": "节 3"}}

逐项添加进表中：

+----+-----------+------+
| id | parent_id | data |
+----+-----------+------+
| 2 | 0 | 书 |
| 4 | 2 | 章 1 |
| 5 | 4 | 节 1 |
| 6 | 4 | 节 2 |
| 7 | 2 | 章 2 |
| 8 | 7 | 节 3 |
+----+-----------+------+

再用一条语句，将某节点（如“节 2”）所在的整棵树查询出来：

+-----------+
| result |
+-----------+
| 书 |
| 章 1 |
| 节 1 |
| 节 2 |
| 章 2 |
| 节 3 |
+-----------+

功力不够，想转化成 json ，却不懂咋写了


CREATE TABLE node (id INTEGER PRIMARY KEY, parent_id INT, data);
INSERT INTO node (parent_id, data) VALUES (0, '书 0'); -- 测试表非空时 下面 INSERT 是否正常

-- =================================
-- 以下将 json 字符串 逐项添加进表中
-- =================================

WITH
my_data(json) AS (
SELECT '{
"书 1": {
"书 1 章 1": ["书 1 章 1 节 1", "书 1 章 1 节 2"],
"书 1 章 2": {
"书 1 章 2 节 1": {"书 1 章 2 节 1 段 1": "书 1 章 2 节 1 段 1 字 1"},
"书 1 章 2 节 2": ["书 1 章 2 节 2 段 1", "书 1 章 2 节 2 段 2"]
}
},
"书 2": ["书 2 章 1", "书 2 章 2"]
}'
),

node_info(max_id) AS (
SELECT IFNULL(max(id), 0) FROM node
)

-- 添加搜集好的 key 和 value
INSERT INTO node (id, parent_id, data)

-- 遇到 object 时，取其 key
SELECT max_id + id - (type NOT IN ('array', 'object')) AS id,
CASE WHEN parent THEN max_id + parent
ELSE 0
END AS parent_id,
key AS data
FROM node_info, my_data, json_tree(my_data.json)
WHERE typeof(key) = 'text'
UNION ALL

-- 不是 array 和 object 时，取其 value
SELECT max_id + id + (parent = 0 AND key IS NULL) AS id,
CASE WHEN typeof(key) = 'text' THEN max_id + id - 1 -- object 的值
WHEN parent THEN max_id + parent -- array 的值
ELSE 0 -- 根处的值
END AS parent_id,
value AS data
FROM node_info, my_data, json_tree(my_data.json)
WHERE type NOT IN ('array', 'object');

SELECT * FROM node;

-- =====================================================
-- 以下将 某节点所在的整棵树 转化成 有缩进的列表 和 json
-- =====================================================

WITH RECURSIVE
my_data(node_id) AS (
SELECT id FROM node WHERE data = '书 1 章 2 节 1 段 1 字 1' LIMIT 1
),

-- 列举 my_data 的 node_id 的所有父节点
parent_of(id, parent_id) AS (
SELECT id, parent_id
FROM my_data JOIN node ON node_id = node.id
UNION ALL
SELECT p.id, p.parent_id
FROM parent_of n JOIN node p ON n.parent_id = p.id
),

-- 获取 my_data 的 node_id 的根节点
root(id) AS (
SELECT id FROM parent_of WHERE parent_id = 0
),

-- 列举 tree
list(id, data, level) AS (
SELECT id, data, 0
FROM root JOIN node USING(id)
UNION ALL
SELECT n.id, n.data, level + 1
FROM node n JOIN list p ON n.parent_id = p.id
ORDER BY 3 DESC, 1
)

-- -- json 化 tree
-- jsonify() AS (
-- -- 功力不够，写不出来
-- )

SELECT format('%*s', level*3, '') || data FROM list;