


Wie können rekursive Self-Joins in SQL Server hierarchische Daten effizient navigieren?
Rekursive Selbstverknüpfungen in SQL Server
In SQL Server können Sie mit einer rekursiven Selbstverknüpfung durch hierarchische Datenstrukturen navigieren, indem Sie a verknüpfen Tabelle mehrmals mit sich selbst verbinden, basierend auf einer Eltern-Kind-Beziehung.
Um eine rekursive Selbstverknüpfung durchzuführen, um zugehörige Datensätze abzurufen Auf eine bestimmte Hierarchie kann die folgende Strategie angewendet werden:
Verwendung eines Common Table Expression (CTE)
Ein CTE, auch bekannt als rekursive Abfrage, kann sein Wird verwendet, um einen rekursiven Self-Join zu implementieren. Die Kernidee besteht darin, eine Ankerabfrage zu definieren, die Datensätze auswählt, die ein bestimmtes Kriterium erfüllen (z. B. kein übergeordnetes Element), und dann eine rekursive Unterabfrage zu verwenden, um untergeordnete Datensätze an die Ergebnisse anzuhängen:
WITH q AS ( SELECT * FROM mytable WHERE ParentID IS NULL UNION ALL SELECT m.* FROM mytable m JOIN q ON m.parentID = q.PersonID ) SELECT * FROM q
Durch Hinzufügen einer Reihenfolge Bedingung für die rekursive Unterabfrage kann die Baumreihenfolge sein erhalten:
WITH q AS ( SELECT m.*, CAST(ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY m.PersonId) AS VARCHAR(MAX)) COLLATE Latin1_General_BIN AS bc FROM mytable m WHERE ParentID IS NULL UNION ALL SELECT m.*, q.bc + '.' + CAST(ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY m.ParentID ORDER BY m.PersonID) AS VARCHAR(MAX)) COLLATE Latin1_General_BIN FROM mytable m JOIN q ON m.parentID = q.PersonID ) SELECT * FROM q ORDER BY bc
Überlegungen:
- Die Ankerabfrage sollte Datensätze auswählen, die die Wurzel der Hierarchie darstellen, die Sie durchlaufen möchten.
- Die rekursive Unterabfrage sollte die untergeordneten Datensätze mit den übergeordneten Datensätzen unter Verwendung der entsprechenden Eltern-Kind-Beziehung verbinden Spalte.
- Sie können der rekursiven Unterabfrage zusätzliche Spalten hinzufügen, um bei Bedarf Ebenen- oder Pfadinformationen zu verfolgen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können rekursive Self-Joins in SQL Server hierarchische Daten effizient navigieren?. 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.

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.

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.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
