这个算法有很多缺点。试列举几个如下：

1、由于我们需要查询FID下的所有分类，当分类非常多时，算法将非常地不经济，而且，由于要构造一个很大的strSQL，试想如果有1000个分类，这个strSQL将很大，能否执行就是一个问题。

2、我们知道，在SQL中使用In子句的效率是非常低的。这个算法不可避免地要使用In子句，效率很低。

我发现80%以上的程序员钟爱这样的算法，并在很多系统中大量地使用。细心的程序员会发现他们写出了很慢的程序，但苦于找不到原因。他们反复地检查SQL的执行效率，提高机器的档次，但效率的增加很少。

最根本的问题就出在这个算法本身。算法定了，能够再优化的机会就不多了。我们下面来介绍一种算法，效率将是上面算法的10倍以上。 

分类编码算法

问题就出在前面我们采用了顺序编码，这是一种最简单的编码方法。大家知道，简单并不意味着效率。实际上，编码科学是程序员必修的课程。下面，我们通过设计一种编码算法，使分类的编号ID中同时包含了其父类的信息。一个五级分类的例子如下：
 
此例中，用32(4+7+7+7+7)位整数来编码，其中，第一级分类有4位，可以表达16种分类。第二级到第五级分类分别有7位，可以表达128个子分类。
显然，如果我们得到一个编码为  1092787200  的分类，我们就知道：由于其编码为
 0100  0001001  0001010  0111000  0000000
所 以它是第四级分类。其父类的二进制编码是0100  0001001  0001010  0000000  0000000，十进制编号为1092780032。依次我们还可以知道，其父类的父类编码是0100  0001001  0000000  0000000  0000000，其父类的父类的父类编码是0100  0000000  0000000  0000000  0000000。(我是不是太罗嗦了:，但这一点很重要。再回头看看我们前面提到的第五个问题。哈哈，这不就已经得到了分类1092787200所在的 分类路径了吗？)。
现在我们在一般的情况下来讨论类别编码问题。设类别的层次为k，第i层的编码位数为Ni，  那么总的编码位数为N(N1+N2+..+Nk)。我们就得到任何一个类别的编码形式如下：
2^(N-(N1+N2+…+Ni))*j  +  父类编码
其中，i表示第i层，j表示当前层的第j个分类。

这样我们就把任何分类的编码分成了两个部分，其中一部分是它的层编码，一部分是它的父类编码。由下面公式定一的k个编码我们称为特征码：（因为i可以取k个值，所以有k个）
2^N-2^(N-(N1+N2+…+Ni))

对于任何给定的类别ID，如果我们把ID和k个特征码"相与"，得到的非0编码，就是其所有父类的编码！

位编码算法

对任何顺序编码的Catalog表，我们可以设计一个位编码算法，将所有的类别编码规格化为位编码。在具体实现时，我们先创建一个临时表：

Create  TempCatalog(
 [OldID]  [int]  NOT  NULL,
 [NewID]  [int]  NOT  NULL,
 [OldFatherID]  [int]  NOT  NULL,
 [NewFatherID]  [int]  NOT  NULL
);

在这个表中，我们保留所有原来的类别编号OldID和其父类编号OldFatherID，以及重新计算的满足位编码要求的相应编号NewID、NewFatherID。
程序如下：

<% 
REM  oConn---数据库连接，已经打开 
REM  OldFather---原来的父类编号 
REM  NewFather---新的父类编号 
REM  N---编码总位数 
REM  Ni--每一级的编码位数数组 
REM  Level--当前的级数 
  
sub  FormatAllID(oConn,OldFather,NewFather,N,Nm,Ni  byref,Level) 
 strSQL  =  "select  CatalogID  ,  FatherID  from  Catalog  where  FatherID="  &  OldFather 
 set  rsCatalog=oConn.Execute(  strSQL  ) 
  
 j  =  1 
 do  while  not  rsCatalog.EOF 
   i  =  2  ^(N  -  Nm)  *  j