转MySQL中进行树状所有子节点的查询(写函数) 原链接:http://blog.csdn.net/acmain_chm/article/details/4142971 在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点。但很遗憾,在MySQL的目前版
MySQL中进行树状所有子节点的查询(写函数)原链接:http://blog.csdn.net/acmain_chm/article/details/4142971
在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点。但很遗憾,在MySQL的目前版本中还没有对应的功能。
在MySQL中如果是有限的层次,比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4,则我们可以直接通过left join 来实现。
但很多时候我们无法控制树的深度。这时就需要在MySQL中用存储过程来实现或在你的程序中来实现这个递归。本文讨论一下几种实现的方法。
样例数据:
mysql> create table treeNodes -> ( -> id int primary key, -> nodename varchar(20), -> pid int -> ); Query OK, 0 rows affected (0.09 sec) mysql> select * from treenodes; +----+----------+------+ | id | nodename | pid | +----+----------+------+ | 1 | A | 0 | | 2 | B | 1 | | 3 | C | 1 | | 4 | D | 2 | | 5 | E | 2 | | 6 | F | 3 | | 7 | G | 6 | | 8 | H | 0 | | 9 | I | 8 | | 10 | J | 8 | | 11 | K | 8 | | 12 | L | 9 | | 13 | M | 9 | | 14 | N | 12 | | 15 | O | 12 | | 16 | P | 15 | | 17 | Q | 15 | +----+----------+------+ 17 rows in set (0.00 sec)
树形图如下
1:A +-- 2:B | +-- 4:D | +-- 5:E +-- 3:C +-- 6:F +-- 7:G 8:H +-- 9:I | +-- 12:L | | +--14:N | | +--15:O | | +--16:P | | +--17:Q | +-- 13:M +-- 10:J +-- 11:K
方法一:利用函数来得到所有子节点号。
创建一个function getChildLst, 得到一个由所有子节点号组成的字符串.
mysql> delimiter // mysql> mysql> CREATE FUNCTION `getChildLst`(rootId INT) -> RETURNS varchar(1000) -> BEGIN -> DECLARE sTemp VARCHAR(1000); -> DECLARE sTempChd VARCHAR(1000); -> -> SET sTemp = '$'; -> SET sTempChd =cast(rootId as CHAR); -> -> WHILE sTempChd is not null DO -> SET sTemp = concat(sTemp,',',sTempChd); -> SELECT group_concat(id) INTO sTempChd FROM treeNodes where FIND_IN_SET(pid,sTempChd)>0; -> END WHILE; -> RETURN sTemp; -> END -> // Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> mysql> delimiter ;
使用我们直接利用find_in_set函数配合这个getChildlst来查找
mysql> select getChildLst(1); +-----------------+ | getChildLst(1) | +-----------------+ | $,1,2,3,4,5,6,7 | +-----------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select * from treeNodes -> where FIND_IN_SET(id, getChildLst(1)); +----+----------+------+ | id | nodename | pid | +----+----------+------+ | 1 | A | 0 | | 2 | B | 1 | | 3 | C | 1 | | 4 | D | 2 | | 5 | E | 2 | | 6 | F | 3 | | 7 | G | 6 | +----+----------+------+ 7 rows in set (0.01 sec) mysql> select * from treeNodes -> where FIND_IN_SET(id, getChildLst(3)); +----+----------+------+ | id | nodename | pid | +----+----------+------+ | 3 | C | 1 | | 6 | F | 3 | | 7 | G | 6 | +----+----------+------+ 3 rows in set (0.01 sec)
优点: 简单,方便,没有递归调用层次深度的限制 (max_sp_recursion_depth,最大255) ;
缺点:长度受限,虽然可以扩大 RETURNS varchar(1000),但总是有最大限制的。
MySQL目前版本( 5.1.33-community)中还不支持function 的递归调用。
方法二:利用临时表和过程递归
创建存储过程如下。createChildLst 为递归过程,showChildLst为调用入口过程,准备临时表及初始化。
mysql> delimiter // mysql> mysql> # 入口过程 mysql> CREATE PROCEDURE showChildLst (IN rootId INT) -> BEGIN -> CREATE TEMPORARY TABLE IF NOT EXISTS tmpLst -> (sno int primary key auto_increment,id int,depth int); -> DELETE FROM tmpLst; -> -> CALL createChildLst(rootId,0); -> -> select tmpLst.*,treeNodes.* from tmpLst,treeNodes where tmpLst.id=treeNodes.id order by tmpLst.sno; -> END; -> // Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> mysql> # 递归过程 mysql> CREATE PROCEDURE createChildLst (IN rootId INT,IN nDepth INT) -> BEGIN -> DECLARE done INT DEFAULT 0; -> DECLARE b INT; -> DECLARE cur1 CURSOR FOR SELECT id FROM treeNodes where pid=rootId; -> DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = 1; -> -> insert into tmpLst values (null,rootId,nDepth); -> -> OPEN cur1; -> -> FETCH cur1 INTO b; -> WHILE done=0 DO -> CALL createChildLst(b,nDepth+1); -> FETCH cur1 INTO b; -> END WHILE; -> -> CLOSE cur1; -> END; -> // Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> delimiter ;
调用时传入结点
mysql> call showChildLst(1); +-----+------+-------+----+----------+------+ | sno | id | depth | id | nodename | pid | +-----+------+-------+----+----------+------+ | 4 | 1 | 0 | 1 | A | 0 | | 5 | 2 | 1 | 2 | B | 1 | | 6 | 4 | 2 | 4 | D | 2 | | 7 | 5 | 2 | 5 | E | 2 | | 8 | 3 | 1 | 3 | C | 1 | | 9 | 6 | 2 | 6 | F | 3 | | 10 | 7 | 3 | 7 | G | 6 | +-----+------+-------+----+----------+------+ 7 rows in set (0.13 sec) Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.14 sec) mysql> mysql> call showChildLst(3); +-----+------+-------+----+----------+------+ | sno | id | depth | id | nodename | pid | +-----+------+-------+----+----------+------+ | 1 | 3 | 0 | 3 | C | 1 | | 2 | 6 | 1 | 6 | F | 3 | | 3 | 7 | 2 | 7 | G | 6 | +-----+------+-------+----+----------+------+ 3 rows in set (0.11 sec) Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.11 sec)
depth 为深度,这样可以在程序进行一些显示上的格式化处理。类似于oracle中的 level 伪列。sno 仅供排序控制。这样你还可以通过临时表tmpLst与数据库中其它表进行联接查询。
MySQL中你可以利用系统参数 max_sp_recursion_depth 来控制递归调用的层数上限。如下例设为12.
mysql> set max_sp_recursion_depth=12; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
优点 : 可以更灵活处理,及层数的显示。并且可以按照树的遍历顺序得到结果。
缺点 : 递归有255的限制。
方法三:利用中间表和过程
(本方法由yongyupost2000提供样子改编)
创建存储过程如下。由于MySQL中不允许在同一语句中对临时表多次引用,只以使用普通表tmpLst来实现了。当然你的程序中负责在用完后清除这个表。
delimiter // drop PROCEDURE IF EXISTS showTreeNodes_yongyupost2000// CREATE PROCEDURE showTreeNodes_yongyupost2000 (IN rootid INT) BEGIN DECLARE Level int ; drop TABLE IF EXISTS tmpLst; CREATE TABLE tmpLst ( id int, nLevel int, sCort varchar(8000) ); Set Level=0 ; INSERT into tmpLst SELECT id,Level,ID FROM treeNodes WHERE PID=rootid; WHILE ROW_COUNT()>0 DO SET Level=Level+1 ; INSERT into tmpLst SELECT A.ID,Level,concat(B.sCort,A.ID) FROM treeNodes A,tmpLst B WHERE A.PID=B.ID AND B.nLevel=Level-1 ; END WHILE; END; // delimiter ; CALL showTreeNodes_yongyupost2000(0);
执行完后会产生一个tmpLst表,nLevel 为节点深度,sCort 为排序字段。
使用方法
SELECT concat(SPACE(B.nLevel*2),'+--',A.nodename) FROM treeNodes A,tmpLst B WHERE A.ID=B.ID ORDER BY B.sCort; +--------------------------------------------+ | concat(SPACE(B.nLevel*2),'+--',A.nodename) | +--------------------------------------------+ | +--A | | +--B | | +--D | | +--E | | +--C | | +--F | | +--G | | +--H | | +--J | | +--K | | +--I | | +--L | | +--N | | +--O | | +--P | | +--Q | | +--M | +--------------------------------------------+ 17 rows in set (0.00 sec)
优点 : 层数的显示。并且可以按照树的遍历顺序得到结果。没有递归限制。
缺点 : MySQL中对临时表的限制,只能使用普通表,需做事后清理。
以上是几个在MySQL中用存储过程比较简单的实现方法。

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。

MySQLの代わりにPostgreSQLが選択されるシナリオには、1)複雑なクエリと高度なSQL関数、2)厳格なデータの整合性と酸コンプライアンス、3)高度な空間関数が必要、4)大規模なデータセットを処理するときに高いパフォーマンスが必要です。 PostgreSQLは、これらの側面でうまく機能し、複雑なデータ処理と高いデータの整合性を必要とするプロジェクトに適しています。

MySQLデータベースのセキュリティは、以下の測定を通じて達成できます。1。ユーザー許可管理:CreateUSERおよびGrantコマンドを通じてアクセス権を厳密に制御します。 2。暗号化された送信:SSL/TLSを構成して、データ送信セキュリティを確保します。 3.データベースのバックアップとリカバリ:MySQLDUMPまたはMySQLPumpを使用して、定期的にデータをバックアップします。 4.高度なセキュリティポリシー:ファイアウォールを使用してアクセスを制限し、監査ロギング操作を有効にします。 5。パフォーマンスの最適化とベストプラクティス:インデックス作成とクエリの最適化と定期的なメンテナンスを通じて、安全性とパフォーマンスの両方を考慮に入れます。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。


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