PostgreSQL树形结构的递归查询示例_PostgreSQL

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

<head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> <title>canvas tree</title> </head> <body&g

背景

处理不确定深度的层级结构,比如组织机构,一个常用的设计是在一张表里面保存 ID 和 Parent_ID ,并且通过自联结的办法构造一颗树。这种方式对写数据的过程很友好,但是查询过程就变得相对复杂。在不引入MPTT模型的前提下,必须通过递归算法来查询某个节点和下级子节点。

使用zTree的人越来越多。 效果图如下 首先你需要知道AngularJS的双向数据绑定是什么才可以更好的理解下面的代码,想了很久才想出用下面的代码来实现左侧菜单树形结构 要

Oracle提供的connect by扩展语法,简单好用。但是其他的RDBMS就没这么人性化了(或者我不知道)。最近在项目中使用PostgreSQL来查询树形数据,记录一下。

将增加的节点设置为某个节点的孩子节点即可。

构造样本数据

树形结构无限极输出的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 这里使用thinkphp递归循 更多关于thinkPHP相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《ThinkPHP入门教程》、《

6等等)尚未支持循环递归查询,和sqlserver、oracle相比,mysql难于在树状表中层层遍历 结构,在java里面多查几次吧。。。存储结构有很多优点,包括加快查询速度、提高安全性

drop table if exists demo.tree_data; create table demo.tree_data ( id integer, code text, pid integer, sort integer ); insert into demo.tree_data values(1, '中国', null, 1); insert into demo.tree_data values(2, '四川', 1, 1); insert into demo.tree_data values(3, '云南', 1, 2); insert into demo.tree_data values(4, '成都', 2, 1); insert into demo.tree_data values(5, '绵阳', 2, 2); insert into demo.tree_data values(6, '武侯区', 4, 1); insert into demo.tree_data values(7, '昆明', 3, 1);

不知道你的数据库是什么,如果是oracle的话,你用start with connect by试试。我不太确定能不能直接出来你要的效果。如果出不来,那么用start with connect by+union all+条件判

connectby函数

= childList.get(i); List<AssetType> childs = assetType.getChildAssetType(); if(childs.size()>0){ list.addAll(childs); this.findChildList(assetType, list);//递归查询节点的子节

如果安装了 tablefunc 扩展,就可以使用PG版本的connectby函数。这个没有Oracle那么强大,但是可以满足基本要求。

下面以关系数据库系统Informix为例,介绍改善用户查询计划的方法。 1.合理使用索引 索引是数据库中重要的数据结构,它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据

6等等)尚未支持循环递归查询,和sqlserver、oracle相比,mysql难于在树状表中层层遍历 结构,在java里面多查几次吧。。。存储结构有很多优点,包括加快查询速度、提高安全性

-- API 如下 connectby(text relname, -- 表名称 text keyid_fld, -- id字段 text parent_keyid_fld -- 父id字段 [, text orderby_fld ], -- 排序字段 text start_with, -- 起始行的id值 int max_depth -- 树深度,0表示无限 [, text branch_delim ]) -- 路径分隔符

select A from (select A from Table1 where B=1 union all select A from Table1 where B=2) T group by A having count(A)>1

-- 基本用法如下,必须通过AS子句定义返回的字段名称和类型 select * from connectby('demo.tree_data', 'id', 'pid', 'sort', '1', 0, '~') as (id int, pid int, lvl int, branch text, sort int); -- 查询结果 id | pid | lvl | branch | sort ----+-----+-----+---------+------ 1 | | 0 | 1 | 1 2 | 1 | 1 | 1~2 | 2 4 | 2 | 2 | 1~2~4 | 3 6 | 4 | 3 | 1~2~4~6 | 4 5 | 2 | 2 | 1~2~5 | 5 3 | 1 | 1 | 1~3 | 6 7 | 3 | 2 | 1~3~7 | 7 (7 rows)

树形结构的话按照算法分析的原理,是先查询父节点,然后查询器父节点的左子树(也就是句柄)然后在查询句柄的句柄。。还有你的问题我不清楚,你到底是想问什么。。你可以看

-- 仅仅使用基本用法,只能查询出id的相关信息,如果要查询code等其他字段,就需要通过额外的join操作来实现。 select t.id, n.code, t.pid, p.code as pcode, lvl, branch from ( select * from connectby('demo.tree_data', 'id', 'pid', 'sort', '1', 0, '~') as (id int, pid int, lvl int, branch text, sort int) ) as t left join demo.tree_data as n on (t.id = n.id) left join demo.tree_data as p on (t.pid = p.id) order by t.sort ; id | code | pid | pcode | lvl | branch ----+--------+-----+-------+-----+--------- 1 | 中国 | | | 0 | 1 2 | 四川 | 1 | 中国 | 1 | 1~2 4 | 成都 | 2 | 四川 | 2 | 1~2~4 6 | 武侯区 | 4 | 成都 | 3 | 1~2~4~6 5 | 绵阳 | 2 | 四川 | 2 | 1~2~5 3 | 云南 | 1 | 中国 | 1 | 1~3 7 | 昆明 | 3 | 云南 | 2 | 1~3~7 (7 rows)

先根据父编码排序,父编码相同的情况下再根据子编码排序 SELECT id,name FROM [Table1] ORDER BY ISNULL(sjbm,0)+'.',id 不确定你的sjbm是什么类型的,假

PS:虽然通过join可以查询出节点的code,但是branch部分不能直接转换成对应的code,使用上还是不太方便。

结构的顺序。 ===================补充=================== Start withConnect By子句递归查询一般用于一个表维护树形结构的应用。 创建示例表: 复制代码 代码

CTE语法

使用CTE语法,通过 with recursive 来实现树形数据的递归查询。这个方法虽然没有connectby那么直接,但是灵活性和显示效果更好。

12用的啥数据库?给你个案例参考:mssql,http://www.cnblogs.com/virusswb/articles/1888699.html

6等等)尚未支持循环递归查询,和sqlserver、oracle相比,mysql难于在树状表中层层遍历 结构,在java里面多查几次吧。。。存储结构有很多优点,包括加快查询速度、提高安全性

-- with recursive cte as ( -- 先查询root节点 select id, code, pid, '' as pcode, code as branch from demo.tree_data where id = 1 union all -- 通过cte递归查询root节点的直接子节点 select origin.id, origin.code, cte.id as pid, cte.code as pcode, cte.branch || '~' || origin.code from cte join demo.tree_data as origin on origin.pid = cte.id ) select id,code, pid, pcode, branch, -- 通过计算分隔符的个数,模拟计算出树形的深度 (length(branch)-length(replace(branch, '~', ''))) as lvl from cte; -- id | code | pid | pcode | branch | lvl ----+--------+-----+-------+-----------------------+----- 1 | 中国 | | | 中国 | 0 2 | 四川 | 1 | 中国 | 中国~四川 | 1 3 | 云南 | 1 | 中国 | 中国~云南 | 1 4 | 成都 | 2 | 四川 | 中国~四川~成都 | 2 5 | 绵阳 | 2 | 四川 | 中国~四川~绵阳 | 2 7 | 昆明 | 3 | 云南 | 中国~云南~昆明 | 2 6 | 武侯区 | 4 | 成都 | 中国~四川~成都~武侯区 | 3 (7 rows)

执行过程说明

从上面的例子可以看出,WITH RECURSIVE语句包含了两个部分 non-recursive term(非递归部分),即上例中的union all前面部分 recursive term(递归部分),即上例中union all后面部分

执行步骤如下 执行non-recursive term。(如果使用的是union而非union all,则需对结果去重)其结果作为recursive term中对result的引用,同时将这部分结果放入临时的working table中 重复执行如下步骤,直到working table为空:用working table的内容替换递归的自引用,执行recursive term,(如果使用union而非union all,去除重复数据),并用该结果(如果使用union而非union all,则是去重后的结果)替换working table

以上面的query为例,来看看具体过程

执行non-recursive query

-- step 1 执行 select id, code, pid, '' as pcode, code as branch from demo.tree_data where id = 1 -- 结果集和working table为 id | code | pid | pcode | branch ----+------+-----+-------+-------- 1 | 中国 | | | 中国

执行recursive query

-- step 2 执行递归,此时自引用cte中的数据是step 1的结果 select origin.id, origin.code, cte.id as pid, cte.code as pcode, cte.branch || '~' || origin.code from cte join demo.tree_data as origin on origin.pid = cte.id -- 结果集和working table为 id | code | pid | pcode | branch ----+--------+-----+-------+--------------------- 2 | 四川 | 1 | 中国 | 中国~四川 3 | 云南 | 1 | 中国 | 中国~云南

3、继续执行recursive query,直到结果集和working table为空

4、结束递归,将前三个步骤的结果集合并,即得到最终的WITH RECURSIVE的结果集。

严格来讲,这个过程实现上是一个迭代的过程而非递归,不过RECURSIVE这个关键词是SQL标准委员会定立的,所以PostgreSQL也延用了RECURSIVE这一关键词。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对真格学网的支持。

扩展阅读,根据您访问的内容系统为您准备了以下内容,希望对您有帮助。

PostgreSQL的递归查询是否有个参数*递归

判断递归:只用看函数是否调用了其本身。类似这样的形式。有函数
int FUN(int a)
{
..........
FUN(a);
..........
}
这就是递归

谁能给我解释一下获取树形结构的递归是怎么运行的?

所谓递归条件,就是不继续进行递归的条件,这里什么时候不会进入递归呢?你看这句foreach($data as $v),很明显是$data为空时,就不会递归了,所以递归条件不一定要写if的。这个$data在这里就是表示孩子的意思,孩子为空,递归就算完成了。既然有递归条件了那么toJson一定会终止的,$child = toJson($v['id']);//这就是返回父级了if(!empty($child))$jsonData[$v['id']]['children'] = array_values($child);}return $jsonData;其实你如果看不懂的话,你可以用其他函数名代替toJson的例如,getJson代替,只不过getJson的定义和toJson的定义一模一样摆了。$child = getJson($v['id']);//这就是返回父级了,这样比较好理解了吧。if(!empty($child))$jsonData[$v['id']]['children'] = array_values($child);}return $jsonData;

SQL Server 树形表非循环递归查询的实例详解

很多人可能想要查询整个树形表关联的内容都会通过循环递归来查...事实上在微软在SQL2005或以上版本就能用别的语法进行查询,下面是示例。

--通过子节点查询父节点 WITH TREE AS( SELECT * FROM Areas WHERE id = 6 -- 要查询的子 id UNION ALL SELECT Areas.* FROM Areas, TREE WHERE TREE.PId = Areas.Id ) SELECT Area FROM TREE --通过父节点查询子节点 WITH TREE AS( SELECT * FROM Areas WHERE id = 7 -- 要查询的子 id UNION ALL SELECT Areas.* FROM Areas, TREE WHERE TREE.Id = Areas.PId ) SELECT Area FROM TREE

通过子节点查询父节点查询结果为:

修改代码为

--通过子节点查询父节点 declare @area varchar(8000); WITH TREE AS( SELECT * FROM Areas WHERE id = 6 -- 要查询的子 id UNION ALL SELECT Areas.* FROM Areas, TREE WHERE TREE.PId = Areas.Id ) select @area=isnull(@area,'')+Area from Tree order by id select Area= @area

则结果为:中国北京市丰台区

根据以上可以将这段代码封装为一个存储过程

-----存储过程,递归获取树形地区表字符串 if exists (select * from sysobjects where name='SP_GetAreaStr') drop proc SP_GetAreaStr go create procedure SP_GetAreaStr @id int as declare @area varchar(8000) begin WITH TREE AS( SELECT * FROM Areas WHERE id = @id -- 要查询的子 id UNION ALL SELECT Areas.* FROM Areas, TREE WHERE TREE.PId = Areas.Id ) select @area=isnull(@area,'')+Area from Tree order by id select Area= @area end go --exec sp_helptext 'SP_GetAreaStr' --go exec SP_GetAreaStr 28 go

查询结果:中国安徽省宿州市灵璧县

所用表结构:

部分数据:

以上所述是小编给大家介绍的SQL Server 树形表非循环递归查询的实例详解的相关知识,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的!

java使用递归实现树形结构

insert tb_menu(id, name, parent) (640000000000,北京市 ,0);

insert tb_menu(id, name, parent) (640100000000,昌平区 ,1);

insert tb_menu(id, name, parent) (640101000000,霍营 ,2);

insert tb_menu(id, name, parent) (640101001000, 回龙观东大街,3);

添加一个节点属性, 根据数据不同代表的地位不同,0就代表父节点 ,1是0的子节点,2是1的子节点,以此类推。

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