--表结构 CREATE TABLE `address` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `code_value` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '区域编码', `name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '区域名称', `remark` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '说明', `pid` varchar(32) DEFAULT NUL

Oracle树形结构递归查询 在Oracle中,对于树形查询可以使用start with ... connect by select * from treeTable start with id='1' connect by id = prior parent_id; 若将一个树状结构存储在一张表里,需要在表中存入两个字段ID和PARENTID,表示每一条记录的parent是谁. table: treeTable 1.从根节点遍历子节点.:(一整棵树) select * from treeTab

最近项目中要递归树形,案例如下: 测试数据: ),PID ),Name )) ',NULL ,'山东省' ','烟台市' ','招远市' ','青岛市' ',NULL ,'四会市' ','清远市' ','小分市' 自定义函数: --查询指定节点及其所有子节点的函数 CREATE FUNCTION GetALLLevle ()) ),Level int) AS BEGIN DECLARE @Level int BEGIN END RETURN END 函数调用: --调用函数查询002及其所有子节

一种是:邻接表模型(局限性:对于层次结构中的每个级别,您需要一个自联接,并且随着连接的复杂性增加,每个级别的性能自然会降低.在纯SQL中使用邻接列表模型充其量是困难的.在能够看到类别的完整路径之前,我们必须知道它所处的级别.此外,在删除节点时必须特别小心,因为在此过程中可能会孤立整个子树) 一种是:嵌套集模型 详情:https://gist.github.com/tmilos/f2f999b5839e2d42d751

前言: 我们在开发中,常常遇到单表的子-父id级联的表结构,在树形的深度不确定的情况下,一次查询出某个树形结构下的所有具有子-父级关系的数据变得十分困难. 这时,我们使用oracle提供的CONNECT BY PRIOR ...  start WITH 实现树形结构具有子父级关系的表递归查询和删除就会很方便. 1.树形结构表举例 (1)假设有一个MENU表,该表结构如下: ID VARCHAR2(32)     N   sys_guid()    节点id FENXID VARCHAR2(32)

今天来看看一个比较头疼的问题,如何在数据库中存储树形结构呢? 像mysql这样的关系型数据库,比较适合存储一些类似表格的扁平化数据,但是遇到像树形结构这样有深度的人,就很难驾驭了. 举个栗子:现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下: (画个图真不容易..) 那么怎么存储这个结构?并且要获取以下信息: 1.查询小天的直接上司. 2.查询老宋管理下的直属员工. 3.查询小天的所有上司. 4.查询老王管理的所有员工. 方案一.(Adjacency List)只存储当前节点的父节点信息.

转载自:https://www.jb51.net/article/130222.htm 以下内容给大家介绍了MYSQL通过Adjacency List (邻接表)来存储树形结构的过程介绍和解决办法,并把存储后的图例做了分析(可以用来做权限控制). 今天来看看一个比较头疼的问题,如何在数据库中存储树形结构呢? 像mysql这样的关系型数据库,比较适合存储一些类似表格的扁平化数据,但是遇到像树形结构这样有深度的人,就很难驾驭了. 举个栗子:现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下: 那么

//SQL 实现地区的实现树形结构递归查询(无限级分类),level为节点层级,由小至大依次 2018-09-25 StringBuilder areaSQL = new StringBuilder(); areaSQL.AppendLine(" with cte_child(id,areaName,pid,level) as ( select id,areaName,pid,0 as level from erp_area "); areaSQL.AppendLine("

一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)他的最小单元是块,一个块的大小是4k 而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(P

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其所在全路径节点序列. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取全路径节点序列. 2.直接自定义MySQL函数 getFullPathNodeList,通过两个while循环,实现对指定节点的所有父节点和所有子节点分别进行查询,最后,将二个查询结果合并,即可得出节点所在全路径节点序列. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_tree,id主键自增,uuid表示本节点,

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其所有父节点序列. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取父节点. 2.直接自定义MySQL函数 getParentNodeList,通过一层while循环,实现对指定节点的所有父子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_tree,id主键自增,uuid表示本节点,parent_uuid表示父节点): 2)建表语句如下: /* Navicat Prem

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其下属的所有子节点(包含路径上的枝干节点和叶子节点) 枝干节点:如果一个节点下还有子节点,则为枝干节点. 叶子节点:如果一个节点下不再有子节点,则为叶子节点. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取所有子节点. 2.直接自定义MySQL函数 getChildList,通过一层while循环,实现对指定节点的所有子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其下属的所有叶子节点. 叶子节点:如果一个节点下不再有子节点,则为叶子节点. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取叶子节点. 2.直接自定义MySQL函数 getLeafNodeList,通过两层while循环,实现对指定节点的所有叶子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_tree,id主键自增,uuid表示本节点,parent_uuid表示父节点

作者:李平 https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html 一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/

1.邻接表(Adjacency List) 实例:现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下: 那么怎么存储这个结构?并且要获取以下信息: 1.查询小天的直接上司. 2.查询老宋管理下的直属员工. 3.查询小天的所有上司. 4.查询老王管理的所有员工. 方案一.(Adjacency List)只存储当前节点的父节点信息. -- -- MySQL树结构 -- -- Author: xielong Email:cnxielong@gmail.com -- -- 建表 -- DROP TAB

1.主要思想:根据已有数据,规则性的造数据 select * FROM(select lId,strName,lId as lParentId,-1 as orderIdx from tbClassify WHERE lParentId  = 0 UNION ALL(select t1.* from tbClassify t1 join(select lId from tbClassify where lParentId=0 order by orderIdx) t2 ont1.lParentI

最近在做项目迁移,Oracle版本的迁到Mysql版本,遇到有些oracle的函数,mysql并没有,所以就只好想自定义函数或者找到替换函数的方法进行改造. Oracle递归查询 oracle实现递归查询的话,就可以使用start with ... connect by connect by递归查询基本语法是: select 1 from 表格 start with ... connect by prior id = pId start with:表示以什么为根节点,不加限制可以写1=1,要以i

MySQL8.0已经支持CTE递归查询,举例说明 CREATE TABLE EMP (EMPNO integer NOT NULL, ENAME ), JOB ), MGR integer, HIREDATE DATE, SAL integer, COMM integer, DEPTNO integer); ,,, ); ,,,, ); ,, ,, ); ,, , ); ,, , , ); ,, , ); ,, , ); ,, , ); ,, ); ,, ,, ); ,, , ); ,, , )

MySQL 为什么使用B+数 B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域. 这就决定了B+树更适合用来存储外部数据,也就是所谓的磁盘数据.从Mysql(Inoodb)的角度来看,B+树是用来充当索引的,一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上.那么Mysql如何衡量查询效率呢?磁盘IO次数,B-树(B类树)的特定就是每层节点数目非常多,层数很少,目

有时候, 我们需要用到菜单列表,但是怎么样去实现一个菜单列表的编写呢,这是一重要的问题. 比如我们需要编写一个树形结构的菜单,那么我们可以使用JQuery的zTree插件:http://www.treejs.cn/v3/main.php#_zTreeInfo 例如现在需要编写一个这样的菜单列表.那么就可以使用JQuery的zTree插件. 先看一下数据库表结构. CREATE TABLE `permission` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `

树形结构的数据库表Schema设计 程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门.栏目结构.商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完 成持久化.然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,因此是不能直接将Tree存入DBMS,设计合适的Schema及其对 应的CRUD算法是实现关系型数据库中存储树形结构的关键. 理想中树形结构应该具备如下特征:数据存储冗余度小.直观性强:检索遍历过程简单高效:节点增删改查CRUD操作高效.无意