昨天我用MySQL来实现了ORACLE的递归语句CONNECTBY,看起来稍复杂些。今天来看看POSTGRESQL如何实现ORACLE的CONNECTBY。还是用昨天同样的表以及数据。POSTGRESQL
昨天我用MySQL来实现了ORACLE的递归语句CONNECT BY, 看起来稍复杂些。今天来看看POSTGRESQL如何实现ORACLE的CONNECT BY。
还是用昨天同样的表以及数据。POSTGRESQL自诩最像ORACLE的数据库,所以大部分语句也就都可以简单而且变相的实现了。
在这点上可以用他自己带的WITH递归功能,,还可以用第三方扩展带来的类似connect by 函数。
先来看第一点,用递归的WITH来展现这棵树的路径。
t_girl=# with recursive tmp_country(id,path) as t_girl-# ( t_girl(# select a.id,'/'||b.name as "path" from country_relation as a inner join country as b on (a.id = b.id) where a.parentid is null t_girl(# union all t_girl(# select a.id,q.path||'/'||b.name as "path" from country_relation as a inner join tmp_country as q on (q.id = a.parentid) t_girl(# inner join country as b on (a.id = b.id) t_girl(# ) t_girl-# select a.path from tmp_country as a; path ----------------------------------------------- /Earth /Earth/North America /Earth/South America /Earth/Europe /Earth/Asia /Earth/Africa /Earth/Australia /Earth/North America/Canada /Earth/North America/Central America /Earth/North America/Island Nations /Earth/North America/United States /Earth/North America/United States/Alabama /Earth/North America/United States/Alaska /Earth/North America/United States/Arizona /Earth/North America/United States/Arkansas /Earth/North America/United States/California (16 rows) Time: 3.260 ms还可以用tablefunc扩展带来的CONNECT BY函数把这棵树遍历出来。
由于昨天设计的两张表通过ID来关联,这个扩展自带的函数要把名字展现出来比较麻烦,索性这里我就用了一张临时表保存我想要的结果。
t_girl=# CREATE TEMPORARY TABLE tmp_country_relation as SELECT b.id,a.name,b.parentid,''::text as parentname FROM country AS a,country_relation AS b WHERE a.id = b.id; SELECT 16 Time: 11.773 ms t_girl=#这里更新了对应的ID为NAME。
t_girl=# update tmp_country_relation set parentname = a.name from country as a where parentid = a.id; UPDATE 15 Time: 1.829 ms我用TABLEFUNC扩展带来的CONNECT BY 实现这棵树的遍历。
t_girl=# select path from connectby('tmp_country_relation as a','a.name','a.parentname','Earth',0,'/') as g(id text,parentid text,level int,path text) order by level; path ---------------------------------------------- Earth Earth/Australia Earth/North America Earth/Africa Earth/South America Earth/Europe Earth/Asia Earth/North America/Island Nations Earth/North America/Canada Earth/North America/Central America Earth/North America/United States Earth/North America/United States/California Earth/North America/United States/Arkansas Earth/North America/United States/Alabama Earth/North America/United States/Alaska Earth/North America/United States/Arizona (16 rows) Time: 5.974 ms t_girl=#本文出自 “上帝,咱们不见不散!” 博客,请务必保留此出处

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

InnoDB通过Next-KeyLocking机制有效防止幻读。1)Next-KeyLocking结合行锁和间隙锁,锁定记录及其间隙,防止新记录插入。2)在实际应用中,通过优化查询和调整隔离级别,可以减少锁竞争,提高并发性能。

MySQL不是一门编程语言,但其查询语言SQL具备编程语言的特性:1.SQL支持条件判断、循环和变量操作;2.通过存储过程、触发器和函数,用户可以在数据库中执行复杂逻辑操作。

MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统,主要用于快速、可靠地存储和检索数据。其工作原理包括客户端请求、查询解析、执行查询和返回结果。使用示例包括创建表、插入和查询数据,以及高级功能如JOIN操作。常见错误涉及SQL语法、数据类型和权限问题,优化建议包括使用索引、优化查询和分表分区。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统,适用于数据存储、管理、查询和安全。1.它支持多种操作系统,广泛应用于Web应用等领域。2.通过客户端-服务器架构和不同存储引擎,MySQL高效处理数据。3.基本用法包括创建数据库和表,插入、查询和更新数据。4.高级用法涉及复杂查询和存储过程。5.常见错误可通过EXPLAIN语句调试。6.性能优化包括合理使用索引和优化查询语句。

选择MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社区支持。1.MySQL提供高效的数据存储和检索功能,支持多种数据类型和高级查询操作。2.采用客户端-服务器架构和多种存储引擎,支持事务和查询优化。3.易于使用,支持多种操作系统和编程语言。4.拥有强大的社区支持,提供丰富的资源和解决方案。

InnoDB的锁机制包括共享锁、排他锁、意向锁、记录锁、间隙锁和下一个键锁。1.共享锁允许事务读取数据而不阻止其他事务读取。2.排他锁阻止其他事务读取和修改数据。3.意向锁优化锁效率。4.记录锁锁定索引记录。5.间隙锁锁定索引记录间隙。6.下一个键锁是记录锁和间隙锁的组合,确保数据一致性。


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