查了一下,层次化查询有时也称connect by 查询,是oracle特有的特性,这类查询可以选取数据,并使用层次化的次序返回结果。 connect by 和start with 子句语法如下: SELECT [LEVEL],COLUMN, expression,... FROM table [WHERE where_clause] [[START WITH
查了一下,层次化查询有时也称connect by 查询,是oracle特有的特性,这类查询可以选取数据,并使用层次化的次序返回结果。
connect by 和start with 子句语法如下:
SELECT [LEVEL],COLUMN, expression,... FROM table [WHERE where_clause] [[START WITH start_condition] [CONNECT BY PRIOR prior_condition]];
参数含义如下:
- level:表示一个伪列,代表树的第几层(可选)。
- from table:只能写一个table,从一个table从查询。
- where :对返回结果进行了限定
- start_condition :定义了层次化查询的起点,编写层次化查询时必须指定start with 子句
- prior_condition : 定义了父行和子行之间的关系(上篇文章里已有描述),编写层次化查询时必须指定connect by prior 子句
LEVEL:
level是存在于Oracle所执行的所有查询中的伪列,它是一个数值,可以指出节点在树中所在的层次,在层次化查询中,level值将起始的根节点作为层次1,如:
select t.* , level, lpad('',4*level - 1) || name from T_TEST_WORD t start with pid='-1' connect by prior id = pid
示例:
用where条件进行截取:
select t.* , level, lpad('',4*level - 1) || name from T_TEST_WORD t where name != '无锡' start with pid='-1' connect by prior id = pid

层次查询限制:
1.层次查询from 之后如果是table,只能是一个table,不能有join。
2.from之后如果是view,则view不能是带join的。
3.使用order by子句,order子句是在等级层次做完之后开始的,所以对于层次查询来说没有什么意义,除非特别关注level,获得某行在层次中的深度,但是这两种都会破坏层次。见增强特性中的使用siblings排序。
4.在start with中表达式可以有子查询,但是connect by中不能有子查询。
以下内容摘自:http://blog.csdn.net/nsj820/article/details/6299276
1、SYS_CONNECT_BY_PATH
Oracle 9i提供了sys_connect_by_path(column,char),其中column是字符型或能自动转换成字符型的列名。它的主要目的就是将父节点到当前节点的”path”按照指定的模式展现出现。这个函数只能使用在层次查询中。
下面的是oracle10g新增特性
2、 CONNECT_BY_ISLEAF
在oracle9i的时候,查找指定root下的叶子节点,是很复杂的,oracle10g引入了一个新的函数,connect_by_isleaf,如果行的值为0表示不是叶子节点,1表示是叶子节点。
3、CONNECT_BY_ISCYCLE和NOCYCLE关键字
如果从root节点开始找其子孙,找到一行,结果发生和祖先互为子孙的情况,则发生循环,oracle会报ORA-01436: CONNECT BY loop in user data,在9i中只能将发生死循环的不加入到树中或删除,在10g中可以用nocycle关键字加在connect by之后,避免循环的参加查询操作。并且通过connect_by_iscycle得到哪个节点发生循环。0表示未发生循环,1表示发生了循环。
4、CONNECT_BY_ROOT
Oracle10g新增connect_by_root,用在列名之前表示此行的根节点的相同列名的值。
5、使用SIBLINGS关键字排序
对于层次查询如果用order by排序,比如order by last_name则是先做完层次获得level,然后按last_name排序,这样破坏了层次,比如特别关注某行的深度,按level排序,也是会破坏层次的。
在oracle10g中,增加了siblings关键字的排序。
语法:order siblings by
它会保护层次,并且在每个等级中按expre排序。

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

SecList
SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.

Dreamweaver Mac版
시각적 웹 개발 도구

PhpStorm 맥 버전
최신(2018.2.1) 전문 PHP 통합 개발 도구
