SQL Server での再帰的自己結合を使用した階層データの効率的な取得
階層データ構造のナビゲーションは複雑になる場合があります。 SQL Server の再帰共通テーブル式 (CTE) は、自己結合を使用してこれらのツリー状構造を横断するための強力なソリューションを提供します。
課題を理解する
カテゴリ テーブルなどの典型的な階層データ モデルを考えてみましょう。
CREATE TABLE Categories ( Id int PRIMARY KEY, Name nvarchar(MAX), ParentId int FOREIGN KEY REFERENCES Categories(Id) );
この設計により、任意の深さのネストされたカテゴリが可能になります。 この階層を視覚化すると (以下に示すように)、標準 SQL クエリで完全なリネージュを取得することの難しさが浮き彫りになります。
[カテゴリ階層の画像を挿入]
再帰的 CTE ソリューション
再帰的 CTE は、この問題をエレガントに解決します。次のクエリは、カテゴリとその祖先全体を取得する方法を示しています:
WITH RecursiveCategoryCTE AS ( SELECT c.Id, c.Name, CAST(c.Name AS nvarchar(MAX)) AS Path FROM Categories AS c WHERE c.ParentId IS NULL UNION ALL SELECT t.Id, t.Name, CAST(r.Path + ',' + t.Name AS nvarchar(MAX)) AS Path FROM RecursiveCategoryCTE AS r JOIN Categories AS t ON t.ParentId = r.Id ) SELECT c.Id, c.Name, c.Path FROM RecursiveCategoryCTE AS c WHERE c.Name = 'Business Laptops';
クエリの内訳
- CTE
RecursiveCategoryCTE
は、ルート カテゴリ (ParentId
は NULL) を選択することから始まります。 - 再帰的に
Categories
テーブルに結合し、Path
列を構築して祖先名を蓄積します。 - 最後の
SELECT
ステートメントは、ターゲット カテゴリ (「ビジネス ラップトップ」) とその生成された祖先パスをフィルターします。
結果は次のようになります:
Id | Name | Path |
---|---|---|
12 | Business Laptops | Computers,Laptops,Business Laptops |
現実世界のアプリケーション
このテクニックは、次のような多くのアプリケーションで役立ちます。
- 組織図
- E コマース サイト ナビゲーション (ブレッドクラム トレイル)
- 家系図データベース (家系図)
このアプローチは、SQL Server 内の階層データをナビゲートするための簡潔で効率的な方法を提供します。
以上がSQL Server の再帰的自己結合はどのようにして階層データを効率的に取得できるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

mysql'sblobissuitable forstoringbinarydatawithinarationaldatabase、whileenosqloptionslikemongodb、redis、andcassandraofferferulesions forunstructureddata.blobissimplerbutcanslowdowdowd withwithdata

toaddauserinmysql、使用:createuser'username '@' host'identifidedby'password '; here'showtodoitsely:1)chosehostcarefilytoconを選択しますTrolaccess.2)setResourcelimitslikemax_queries_per_hour.3)usestrong、uniquasswords.4)endforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonMonmistakeswithStringDatatypesinmysql、undultingStringTypenuste、choosetherightType、andManageEncodingandCollationsEttingtingive.1)Usecharforfixed-LengthStrings、Varcharforaible Length、AndText/Blobforlardata.2)setCurrectCherts

mysqloffersechar、varchar、Text、anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings、varcharerforvariable-length、text forlarger text、andenumforenforcingdataantegritywithaetofvalues。

MySQLBlob要求の最適化は、次の戦略を通じて実行できます。1。ブロブクエリの頻度を減らす、独立した要求の使用、または読み込みの遅延。 2。適切なブロブタイプ(TinyBlobなど)を選択します。 3。ブロブデータを別々のテーブルに分離します。 4.アプリケーションレイヤーでBLOBデータを圧縮します。 5.ブロブメタデータをインデックスします。これらの方法は、実際のアプリケーションでの監視、キャッシュ、データシェルディングを組み合わせることにより、パフォーマンスを効果的に改善できます。

MySQLユーザーを追加する方法を習得することは、データベース管理者と開発者にとって重要です。これは、データベースのセキュリティとアクセス制御を保証するためです。 1)CreateUserコマンドを使用して新しいユーザーを作成し、2)付与コマンドを介してアクセス許可を割り当て、3)FlushPrivilegesを使用してアクセス許可を有効にすることを確認します。

choosecharforfixed-lengthdata、varcharforvariable-lengthdata、andtextforlargetextfields.1)chariseffienceforconsistent-lengthdatalikecodes.2)varcharsuitsvariaible-lengthdatalikenames、balancingflexibilityandperformance.3)Textisidealforforforforforforforforforforforidex

MySQLの文字列データ型とインデックスを処理するためのベストプラクティスには、次のものが含まれます。1)固定長のchar、可変長さのvarchar、大規模なテキストのテキストなどの適切な文字列タイプを選択します。 2)インデックス作成に慎重になり、インデックスを避け、一般的なクエリのインデックスを作成します。 3)プレフィックスインデックスとフルテキストインデックスを使用して、長い文字列検索を最適化します。 4)インデックスを定期的に監視および最適化して、インデックスを小さく効率的に保つ。これらの方法により、読み取りと書き込みのパフォーマンスをバランスさせ、データベースの効率を改善できます。


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