在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点.但很遗憾,在MySQL的目前版本中还没有对应的功能. 在MySQL中如果是有限的层次,比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4,则我们可以直接通过left join 来实现. 但很多时候我们无法控制树的深度.这时就需要在MySQL中用存储过程来实现或在你的程序中来实现这个递归.本文讨论一下几种实现的方法.

在阅读http://www.cnblogs.com/skabyy/p/3451780.html这篇文章的时候,实验yield的流式迭代素数的时候发现有个问题,故详细记录下来. 首先来看看python默认的最大递归层数: 运行环境:Windows 10,x64python环境:python3.5 def foo(n): print(n) n += 1 foo(n) if __name__ == '__main__': foo(1) 得到的最大数为998,以后就是报错了:RecursionError

def foo(n): print(n) n += 1 foo(n) if __name__ == '__main__': foo(1) 打印出998,然后报错 RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object 调用python对象时超过最大递归深度 设置最大递归层数 import sys sys.setrecursionlimit(1000)

递归调用的应用场景常常出现在多级嵌套的情况,比如树形的菜单.下面通过一个简单的例子来实现mysql+mybatis的递归. 数据模型 private Integer categoryId; private String categoryName; private Integer isRoot; private Integer categoryLevel; private Integer rootCategoryId; private Integer parentCategoryId; priva

日常开发中我们经常会遇到树形结构数据处理,一般表结构通常会常用id,pid这种设计方案. 之前用oracle.sqlServer数据库,用相应的语法即可获取树形结构数据(oracel:connect by prior :sqlServer:with...as ...). 最近一个项目数据库用的是mysql,需求中含有获取树形结构数据的接口,由于之前没怎么用过mysql,于是第一时间就是查看mysql语法,看看有没有类似于oracle或sqlserver的递归语法,结果是没有,后来决定自定义数据库

select device_id,device_type,COUNT(1) count from ( select t1.device_id,t1.device_type,DATE_SUB(t1.record_dtm,INTERVAL -1 day) parent_id,t1.record_dtm id from health_sleep t1 where ( HOUR(first_sleep_time)>=23 or HOUR(first_sleep_time)<8 ) ORDER BY f

工作记录 向上递归函数test: BEGIN ); ); SET sTemp = '$'; SET sTempChd =cast(rid as CHAR); WHILE sTempChd is not null DO SET sTemp = concat(sTemp,',',sTempChd); ; END WHILE; RETURN sTemp; END 参数:rid VARCHAR(50) 返回类型:varchar(1000) 调用: SELECT * from subcompany whe

getChildList: BEGIN #声明两个局部变量 ); ); #初始化局部变量 SET sTemp = ''; #调用cast函数将int转换为char SET sTempChd = rootId; #递归拼接 DO #存储每次递归结果 SET sTemp = sTempChd; #将参数作为pid,然后查询其子id,然后将子id作为pid, #查询以子id为pid的子id,依次循环下去,直到所有节点都为叶子节点 SELECT father_code INTO sTempChd FRO

python解释器版本:3.7 def recursion(n): print(n) n += 1 recursion(n) recursion(1) # maximum recursion depth exceeded while calling a Python object

喜欢就点个赞呗! 源码<--请点击此处查看 引入 当我看到一些评论时,例如下面的样子.我挺好奇这个功能是怎么样做出来的.进过查阅资料,发现这其实是 MySQL 的递归操作.下面就让我操作一下怎么实现 MySQL 的递归查询. 设计数据库 观察这种数据库设计,你会发现他都有一个父节点,一直到根节点,所以我们设计数据库的时候,应该设置一个 parentid 字段.所以,我们可以得到以下的数据库. sql 脚本如下 CREATE TABLE digui( id INT(11) NOT null aut

Python的最大递归层数是可以设置的,默认的在window上的最大递归层数是 998. 可以通过sys.setrecursionlimit()进行设置,但是一般默认不会超过3925-3929这个范围.

PHP(外文名:PHP: Hypertext Preprocessor,中文名:“超文本预处理器”)是一种通用开源脚本语言.语法吸收了C语言.Java和Perl的特点,利于学习,使用广泛,主要适用于Web开发领域.PHP 独特的语法混合了C.Java.Perl以及PHP自创的语法.它可以比CGI或者Perl更快速地执行动态网页.用PHP做出的动态页面与其他的编程语言相比,PHP是将程序嵌入到HTML(标准通用标记语言下的一个应用)文档中去执行,执行效率比完全生成HTML标记的CGI要高许多:PH

可以从这些方面进行优化: 数据库(表)设计合理 SQL语句优化 数据库配置优化 系统层.硬件层优化 数据库设计 关系数据库三范式 1NF:字段不可分; 2NF:有主键,非主键字段依赖主键; 3NF:非主键字段不能相互依赖; 解释: 1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库; 2NF:唯一性 一个表只说明一个事物; 3NF:每列都与主键有直接关系,不存在传递依赖; - 不符合第一范式的例子(关系数据库中create不出这样的表): [表]字段1, 字段2(字段2.1, 字段2.2), 字

1. MySQL的架构介绍1.1 MySQL简介: MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB公司开发,目前属于Oracle公司. MySQL是一种关联数据库管理系统,将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性. Mysql是开源的,所以你不需要支付额外的费用. Mysql支持大型的数据库.可以处理拥有上千万条记录的大型数据库. MySQL使用标准的SQL数据语言形式. Mysql可以允许于多个系统上,并且支持多种语言.这些编程语言

在分析查询性能时,考虑EXPLAIN关键字同样很管用.EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面,用于描述MySQL如何执行查询操作.以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数.explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作. 一.MySQL 查询优化器是如何工作的MySQL 查询优化器有几个目标,但是其中最主要的目标是尽可能地使用索引,并且使用最严格的索引来消除尽可能多的数据行.最终目标是提交 SEL

一.查询语句的生命周期 1.MYSQL服务器监听3306端口 2.验证访问用户 3.创建MySQL线程 4.检查内存(Qcache),当查询命中缓存,MYSQL立刻返回结果,跳过解析.优化.执行阶段.若没有缓存,则继续以下步骤: 5.解析SQL 6.生成查询计划 7.打开表 8.检查内存(Buffer Pool) 9.到磁盘取数据 10.写入内存 11.返回数据给客户端 12.关闭表 13.关闭线程 14.关闭连接 二.MYSQL架构 三.MYSQL连接数 MYSQL默认最大连接数是100,在大

Explain命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要办法.   调用 EXPLAIN   要使用EXPLAIN,只需在查询中的SELECT关键字之前增加EXPLAIN.MySQL会在查询上设置一个标记.当执行查询时,这个标记会使其返回关于在执行计划中每一步的信息,而不是执行它(一般情况下).它会返回一行或多行信息,显示出执行计划中的每一部分和执行的次序.   explain select 1结果示例:     在查询中每个表在输出中只有一行.如果查询是两个表的连接,那么输出中将有两行.别名表

案例梳理时间:2013-9-25 写在前面的话: 在慢查优化1和2里都反复强调过 explain 的重要性,但有时候肉眼看不出 explain 结果如何指导优化,这时候还需要有一些其他基础知识的佐助,甚至需要了解 MySQL 实现原理,如子查询慢查优化. 看到 SQL 执行计划中 select_type 字段中出现“DEPENDENT SUBQUERY”时,要打起精神了! ——MySQL 的子查询为什么有时候很糟糕—— 引子:这样的子查询为什么这么慢? 下面的例子是一个慢查,线上执行时间相当夸张

MySQL高级特性 1. 分区表:分区表是一种粗粒度的.简易的索引策略,适用于大数据量的过滤场景.最适合的场景是,在没有合适的索引时,对几个分区进行全表扫描,或者是只有一个分区和索引是热点,而且这个分区和索引 能够在内存中:限制单表分区数不要超过150个,并且注意某些导致无法分区过滤的细节,分区表对单条记录的查询并没有什么优势,需要注意这类查询的性能. 1). 对于用户来说,分区表是一个独立的逻辑表,但是底层由多个物理子表组成.实现分区的代码实际上是对一组底层表的句柄对象(Handler)的封装

本来想把scanr,foldr什么的都写了的,一想太麻烦了,就算了,模板元编程差不多也该结束了,离开学还有10天,之前几天部门还要纳新什么的,写不了几天代码了,所以赶紧把这个结束掉,明天继续抄轮子叔的Win32库去. 逻辑结构和递归说白了就是做了一个If,一个For_N,If就和Excel里的If一样,For_N是把一个模板结构迭代N遍,为了所谓的方便,把If做成了宏,写起来还挺有意思的 template<typename TTest, typename TTrue, typename TFal