이 글은 주로 25라인 mysql 트리 쿼리 코드에 대한 자세한 설명을 공유합니다.
요구 사항: 현재(모든) 수준 아래의 모든 하위 노드를 찾습니다.
사용자 정의 mysql 함수를 통해 달성, 먼저 코드를 붙여넣고 나중에 자세한 지침 제공:
delimiter $$ CREATE FUNCTION `getChildList`(rootId INT) RETURNS varchar(1024) BEGIN DECLARE childListStr VARCHAR(1024); DECLARE tempChildStr VARCHAR(1024); DECLARE rootIdStr VARCHAR(64); SET childListStr=NULL; SET rootIdStr=cast(rootId as CHAR); myloop: WHILE TRUE DO SELECT GROUP_CONCAT(id) INTO tempChildStr FROM test where FIND_IN_SET(parrent_id,rootIdStr)>0; IF tempChildStr IS NOT NULL THEN SET rootIdStr=tempChildStr; IF childListStr IS NULL THEN SET childListStr=tempChildStr; ELSE SET childListStr=concat(childListStr,',',tempChildStr); END IF; ELSE LEAVE myloop; END IF; END WHILE; RETURN childListStr; END $$
Create table sql:
CREATE TABLE `test` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `parrent_id` int(11) DEFAULT '0', `name` varchar(32) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=12 DEFAULT CHARSET=utf8; +------------+------------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +------------+------------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(11) unsigned | NO | PRI | NULL | auto_increment | | parrent_id | int(11) | YES | | 0 | | | name | varchar(32) | YES | | NULL | | +------------+------------------+------+-----+---------+----------------+ +----+------------+------+ | id | parrent_id | name | +----+------------+------+ | 1 | 0 | cg1 | | 2 | 1 | cg2 | | 3 | 2 | cg3 | | 4 | 3 | cg4 | | 5 | 4 | cg5 | | 6 | 5 | cg6 | | 7 | 6 | cg7 | | 8 | 7 | cg8 | | 9 | 8 | cg9 | | 10 | 1 | cg10 | | 11 | 2 | cg11 | +----+------------+------+
Line 1:
delimiter 함수 본문 내용을 작성할 때 DELIMITER 키워드를 사용해야 합니다. 구분 기호를 분리하려면 먼저 다른 것으로 변경하세요. 그렇지 않으면 명령문을 작성할 때 ';'을 쓸 때 직접 실행되어 함수가 실패하게 됩니다.
2-4행: mysql 함수 구문 사양, 설명이 별로 없습니다.
5-9행: 논리 필수 변수를 정의합니다.
childListStr: 최종 반환된 하위 노드 ids_str(예: "1,2,3,4,5").
tempChildStr: 임시 하위 노드 ids_str(예: "1").
rootIdStr: 입력 루트 노드를 char 유형으로 변환합니다.
Lines 10-23: 전체 함수에서 가장 중요한 부분은 while의 tempChildStr 처리와 내장 함수 GROUP_CONCAT 및 FIND_IN_SET
每一次循环,通过 GROUP_CONCAT函数找出输入的根节点的直接下级节点,通过GROUP_CONCAT函数得到这些子节点的id组成的字符串。并将这次得到的子字符串作为根节点,去寻找下一级的所有的子节点。 最后找到最后子节点没有下级时候,tempChildStr IS NOT NULL。退出循环,返回结果。
에 대한 이해입니다. 실행 결과:
mysql> select getChildList(1); +-----------------------+ | getChildList(1) | +-----------------------+ | 2,10,3,11,4,5,6,7,8,9 | +-----------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select getChildList(2); +------------------+ | getChildList(2) | +------------------+ | 3,11,4,5,6,7,8,9 | +------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
관련 권장 사항:
mysql - MYSQL을 사용하여 재귀 트리 쿼리로 연결로 oracle 시작을 구현
위 내용은 MySQL 트리 쿼리를 구현하기 위한 25줄의 코드에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

MySQL은 GPL 라이센스를 사용합니다. 1) GPL 라이센스는 MySQL의 무료 사용, 수정 및 분포를 허용하지만 수정 된 분포는 GPL을 준수해야합니다. 2) 상업용 라이센스는 공개 수정을 피할 수 있으며 기밀이 필요한 상업용 응용 프로그램에 적합합니다.

MyISAM 대신 InnoDB를 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 거래 지원, 2) 높은 동시성 환경, 3) 높은 데이터 일관성; 반대로, MyISAM을 선택할 때의 상황에는 다음이 포함됩니다. 1) 주로 읽기 작업, 2) 거래 지원이 필요하지 않습니다. InnoDB는 전자 상거래 플랫폼과 같은 높은 데이터 일관성 및 트랜잭션 처리가 필요한 응용 프로그램에 적합하지만 MyISAM은 블로그 시스템과 같은 읽기 집약적 및 트랜잭션이없는 애플리케이션에 적합합니다.

MySQL에서 외국 키의 기능은 테이블 간의 관계를 설정하고 데이터의 일관성과 무결성을 보장하는 것입니다. 외국 키는 참조 무결성 검사 및 계단식 작업을 통해 데이터의 효과를 유지합니다. 성능 최적화에주의를 기울이고 사용할 때 일반적인 오류를 피하십시오.

MySQL에는 B-Tree Index, Hash Index, Full-Text Index 및 공간 인덱스의 네 가지 주요 인덱스 유형이 있습니다. 1.B- 트리 색인은 범위 쿼리, 정렬 및 그룹화에 적합하며 직원 테이블의 이름 열에서 생성에 적합합니다. 2. HASH 인덱스는 동등한 쿼리에 적합하며 메모리 저장 엔진의 HASH_Table 테이블의 ID 열에서 생성에 적합합니다. 3. 전체 텍스트 색인은 기사 테이블의 내용 열에서 생성에 적합한 텍스트 검색에 사용됩니다. 4. 공간 지수는 지리 공간 쿼리에 사용되며 위치 테이블의 Geom 열에서 생성에 적합합니다.

toreateanindexinmysql, usethecreateindexstatement.1) forasinglecolumn, "createindexidx_lastnameonemployees (lastname);"2) foracompositeIndex를 사용하고 "createDexIdx_nameonemployees (forstName, FirstName);"3)을 사용하십시오

MySQL과 Sqlite의 주요 차이점은 설계 개념 및 사용 시나리오입니다. 1. MySQL은 대규모 응용 프로그램 및 엔터프라이즈 수준의 솔루션에 적합하며 고성능 및 동시성을 지원합니다. 2. SQLITE는 모바일 애플리케이션 및 데스크탑 소프트웨어에 적합하며 가볍고 내부질이 쉽습니다.

MySQL의 인덱스는 데이터 검색 속도를 높이는 데 사용되는 데이터베이스 테이블에서 하나 이상의 열의 주문 구조입니다. 1) 인덱스는 스캔 한 데이터의 양을 줄임으로써 쿼리 속도를 향상시킵니다. 2) B-Tree Index는 균형 잡힌 트리 구조를 사용하여 범위 쿼리 및 정렬에 적합합니다. 3) CreateIndex 문을 사용하여 CreateIndexIdx_customer_idonorders (customer_id)와 같은 인덱스를 작성하십시오. 4) Composite Indexes는 CreateIndexIdx_customer_orderOders (Customer_id, Order_Date)와 같은 다중 열 쿼리를 최적화 할 수 있습니다. 5) 설명을 사용하여 쿼리 계획을 분석하고 피하십시오

MySQL에서 트랜잭션을 사용하면 데이터 일관성이 보장됩니다. 1) STARTTRANSACTION을 통해 트랜잭션을 시작한 다음 SQL 작업을 실행하고 커밋 또는 롤백으로 제출하십시오. 2) SavePoint를 사용하여 부분 롤백을 허용하는 저장 지점을 설정하십시오. 3) 성능 최적화 제안에는 트랜잭션 시간 단축, 대규모 쿼리 방지 및 격리 수준을 합리적으로 사용하는 것이 포함됩니다.


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