SQL 通过几种旨在表示父子关系的建模技术和查询方法来处理分层数据。最常见的方法包括邻接表（adjacency lists）、嵌套集（nested sets）、物化路径（materialized paths）和递归公用表表达式（recursive Common Table Expressions, CTEs）。每种方法在查询效率、维护便捷性和数据库系统支持方面都有其权衡。分层数据结构，如组织结构图或类别树，需要这些专门技术，因为传统的关联操作（例如，简单的连接）难以处理可变深度的关系。
一种广泛使用的方法是邻接表（adjacency list），其中每一行存储对其父节点的引用（例如，parent_id 列）。例如，一个 employees 表可能包含 employee_id 和 manager_id 列来表示报告层级。虽然实现简单，但查询多层深度的数据通常需要递归查询。PostgreSQL 的 WITH RECURSIVE 语法允许通过迭代地将表自身连接来遍历邻接表，直到处理所有层级。另一种方法是嵌套集模型（nested set model），它为每个节点分配数字范围（left 和 right 值）来表示其在树中的位置。这允许高效的子树查询（例如，WHERE node.left > parent.left AND node.right < parent.right），但会使更新复杂化。物化路径（Materialized paths）将节点的完整路径存储为字符串（例如，/1/3/7/），通过 LIKE 或专门的字符串函数实现模式匹配查询，尽管维护路径完整性可能容易出错。
方法的选择取决于用例需求。邻接表对于浅层层级来说很直观，但对于深度遍历效率不高。嵌套集优化了读密集型场景，但对于频繁更新来说很麻烦。物化路径对于固定深度查询工作良好，但难以处理重组。SQL Server、Oracle 和 PostgreSQL 等现代数据库支持递归 CTE，通过允许迭代遍历简化了对邻接表的查询。例如，WITH RECURSIVE cte AS (SELECT * FROM employees WHERE manager_id IS NULL UNION ALL SELECT e.* FROM employees e JOIN cte ON e.manager_id = cte.employee_id) 可以在一个查询中构建层级。开发者在选择方法时应优先考虑查询模式（例如，频繁的子树查找与更新）和数据库能力。