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。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統,適用於數據存儲、管理、查詢和安全。 1.它支持多種操作系統,廣泛應用於Web應用等領域。 2.通過客戶端-服務器架構和不同存儲引擎,MySQL高效處理數據。 3.基本用法包括創建數據庫和表,插入、查詢和更新數據。 4.高級用法涉及復雜查詢和存儲過程。 5.常見錯誤可通過EXPLAIN語句調試。 6.性能優化包括合理使用索引和優化查詢語句。

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

InnoDB的鎖機制包括共享鎖、排他鎖、意向鎖、記錄鎖、間隙鎖和下一個鍵鎖。 1.共享鎖允許事務讀取數據而不阻止其他事務讀取。 2.排他鎖阻止其他事務讀取和修改數據。 3.意向鎖優化鎖效率。 4.記錄鎖鎖定索引記錄。 5.間隙鎖鎖定索引記錄間隙。 6.下一個鍵鎖是記錄鎖和間隙鎖的組合,確保數據一致性。

MySQL查询性能不佳的原因主要包括没有使用索引、查询优化器选择错误的执行计划、表设计不合理、数据量过大和锁竞争。1.没有索引导致查询缓慢,添加索引后可显著提升性能。2.使用EXPLAIN命令可以分析查询计划,找出优化器错误。3.重构表结构和优化JOIN条件可改善表设计问题。4.数据量大时,采用分区和分表策略。5.高并发环境下,优化事务和锁策略可减少锁竞争。

在數據庫優化中,應根據查詢需求選擇索引策略:1.當查詢涉及多個列且條件順序固定時,使用複合索引;2.當查詢涉及多個列但條件順序不固定時,使用多個單列索引。複合索引適用於優化多列查詢,單列索引則適合單列查詢。

要優化MySQL慢查詢,需使用slowquerylog和performance_schema:1.啟用slowquerylog並設置閾值,記錄慢查詢;2.利用performance_schema分析查詢執行細節,找出性能瓶頸並優化。

MySQL和SQL是開發者必備技能。 1.MySQL是開源的關係型數據庫管理系統,SQL是用於管理和操作數據庫的標準語言。 2.MySQL通過高效的數據存儲和檢索功能支持多種存儲引擎,SQL通過簡單語句完成複雜數據操作。 3.使用示例包括基本查詢和高級查詢,如按條件過濾和排序。 4.常見錯誤包括語法錯誤和性能問題,可通過檢查SQL語句和使用EXPLAIN命令優化。 5.性能優化技巧包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和提升代碼可讀性。


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