Wie wird ein rekursiver CTE Schritt für Schritt ausgeführt?
Wie läuft ein rekursiver CTE Zeile für Zeile ab?
Rekursive CTEs bestehen wie endlose UNION ALLs aus einem Basisfall und einem Vielfachen rekursive Aufrufe. Bedenken Sie Folgendes:
WITH rows AS ( SELECT * FROM mytable WHERE anchor_condition ), rows2 AS ( SELECT * FROM set_operation(mytable, rows) ), rows3 AS ( SELECT * FROM set_operation(mytable, rows2) ), … SELECT * FROM rows UNION ALL SELECT * FROM rows2 UNION ALL SELECT * FROM rows3 UNION ALL …
Im bereitgestellten Beispiel:
WITH abcd1 AS ( SELECT * FROM @tbl t WHERE ParentId IS NULL ), abcd2 AS ( SELECT t.* FROM abcd1 JOIN @tbl t ON t.ParentID = abcd1.id ), abcd3 AS ( SELECT t.* FROM abcd2 JOIN @tbl t ON t.ParentID = abcd2.id ), abcd4 AS ( SELECT t.* FROM abcd3 JOIN @tbl t ON t.ParentID = abcd3.id ), abcd5 AS ( SELECT t.* FROM abcd4 JOIN @tbl t ON t.ParentID = abcd4.id ), abcd6 AS ( SELECT t.* FROM abcd5 JOIN @tbl t ON t.ParentID = abcd5.id ) SELECT * FROM abcd1 UNION ALL SELECT * FROM abcd2 UNION ALL SELECT * FROM abcd3 UNION ALL SELECT * FROM abcd4 UNION ALL SELECT * FROM abcd5 UNION ALL SELECT * FROM abcd6
Jede Ankeriteration führt zu einem neuen rekursiven Aufruf, wodurch eine Reihe verschachtelter Ebenen erstellt wird. Der Anker wird einmal aufgerufen und dient als Ausgangspunkt. Nachfolgende Iterationen verwenden die Ergebnisse früherer Aufrufe, um das rekursive Mitglied zu füllen.
Da abcd6 keine Ergebnisse zurückgibt, impliziert dies eine Stoppbedingung. Theoretisch können rekursive CTEs unendlich sein, aber SQL Server erzwingt eine Begrenzung, um unendliche Recordsets zu verhindern.
Weitere Einblicke finden Sie im folgenden Artikel:
- [SQL Server: sind die rekursiven CTE ist wirklich satzbasiert?](https://www.sqlshack.com/sql-server-recursive-ctes-really-set-based/)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie wird ein rekursiver CTE Schritt für Schritt ausgeführt?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.
