MySQL 트리 구조에서 모든 하위 항목을 재귀적으로 검색하는 방법은 무엇입니까?
MySQL에서 트리 구조 반복
데이터베이스에서 계층적 데이터를 관리하는 것은 어려울 수 있습니다. 일반적인 접근 방식 중 하나는 제공된 질문에서 알 수 있듯이 부모-자식 관계를 사용하는 것입니다. 직계 하위 항목을 쿼리하는 것은 간단하지만 모든 하위 항목을 검색하는 것은 더 복잡할 수 있습니다.
MySQL 문서에서는 다음을 포함하여 계층적 데이터를 처리하기 위한 여러 가지 방법을 제안합니다.
- 경로 열거: 이 방법에는 각 노드에서 트리 루트까지의 경로를 데이터베이스 열에 저장하는 작업이 포함됩니다. 그러면 쿼리에서 효율적인 하위 항목 검색을 위해 이 열을 사용할 수 있습니다.
- 인접 목록: 이 접근 방식은 상위-하위 관계를 단일 테이블에 저장하며, 각 행은 노드와 해당 직계 상위를 나타냅니다. 구현하기는 간단하지만 모든 하위 항목을 검색하려면 여러 쿼리가 필요합니다.
- 중첩 세트: 이 고급 방법은 한 쌍의 열을 사용하여 나무. 효율적인 하위 항목 검색을 제공하지만 더 복잡한 테이블 업데이트가 필요합니다.
주어진 예에서 경로 열거 방법을 사용하면 다음 쿼리는 상위 위치의 모든 하위 항목을 검색합니다.
WITH RECURSIVE descendant_path AS ( SELECT id, path FROM locations WHERE id IN (SELECT location_id FROM location_parent WHERE parent_id = '$locationid') UNION ALL SELECT l.id, CONCAT(dp.path, ',', l.id) FROM locations l JOIN descendant_path dp ON l.path LIKE CONCAT(dp.path, '%') ) SELECT id FROM descendant_path;
이 쿼리는 재귀 CTE(공통 테이블 표현식)를 사용하여 트리 구조를 반복하고 각 하위 위치에 대한 경로를 구축합니다. 초기 쿼리에서 시작 위치를 지정하면 단일 패스로 모든 하위 항목을 검색할 수 있습니다.
위 내용은 MySQL 트리 구조에서 모든 하위 항목을 재귀적으로 검색하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.
