Maison base de données tutoriel mysql sql多级分类汇总实现介绍

sql多级分类汇总实现介绍

Jun 07, 2016 pm 05:49 PM
Classification à plusieurs niveaux

本文章介绍了关于sql多级分类汇总实现方法及数据结构,有碰到问题的同学可参考一下。

据库结构如下
类别表
分类id 上级分类id 分类名称 分类级别 排序值

 代码如下 复制代码
id parentid categoryname categorylevel ordering
1   null      c1            1           1
2    1        c11           2           1
3    1        c12           2           2
4    1        c13           2           3
5    1        c14           2           4
6    2        c111          3           1
7    2        c112          3           2

然后 内容表是
内容id 类别id .........

 代码如下 复制代码
id categoryid .........
1    1       ........
2    4       ........
3    5       ........


这样处理的弊端是:如果数据量大,子分类很多,达到4级以上,这方法处理极端占用连接池
对性能影响很大。

如果用SQL下面的CTE递归处理的话,一次性就能把结果给查询出来,而且性能很不错
比用程序处理(数据量很大的情况),临时表性能更好,更方便 

 代码如下 复制代码
with area as(
select *,id px,cast(id as nvarchar(4000)) px2 from region where parentid=0
union all
select a.*,b.px,b.px2+ltrim(a.region_id) from region a join area b on a.parentid=b.id
)select * from area px,px2


可以查询出结果—-所有分类及相应分类下子分类

 代码如下 复制代码
id title parentid
1 广东省 0
2 广州 1
3 白云区 2
4 深圳 1
5 湖南省 0
6 长沙 5
7 株洲 5
 代码如下 复制代码


with area as(
select * from region where parentid=1
union all
select a.* from region a join area b on a.parentid=b.id
)select * from area

可以查询出结果—-指定分类及相应分类下子分类
id title parentid
1 广东省 0
2 广州 1
3 白云区 2


实现程序

 代码如下 复制代码

/*
标题:查询指定节点及其所有子节点的函数
作者:爱新觉罗.毓华(十八年风雨,守得冰山雪莲花开)
时间:2008-05-12
地点:广东深圳
*/

create table tb(id varchar(3) , pid varchar(3) , name varchar(10))
insert into tb values('001' , null  , '广东省')
insert into tb values('002' , '001' , '广州市')
insert into tb values('003' , '001' , '深圳市')
insert into tb values('004' , '002' , '天河区')
insert into tb values('005' , '003' , '罗湖区')
insert into tb values('006' , '003' , '福田区')
insert into tb values('007' , '003' , '宝安区')
insert into tb values('008' , '007' , '西乡镇')
insert into tb values('009' , '007' , '龙华镇')
insert into tb values('010' , '007' , '松岗镇')
go

--查询指定节点及其所有子节点的函数
create f_cid(@ID varchar(3)) returns @t_level table(id varchar(3) , level int)
as
begin
  declare @level int
  set @level = 1
  insert into @t_level select @id , @level
  while @@ROWCOUNT > 0
  begin
    set @level = @level + 1
    insert into @t_level select a.id , @level
    from tb a , @t_Level b
    where a.pid = b.id and b.level = @level - 1
  end
  return
end
go

--调用函数查询001(广东省)及其所有子节点
select a.* from tb a , f_cid('001') b where a.id = b.id order by a.id
/*
id   pid  name      
---- ---- ----------
001  NULL 广东省
002  001  广州市
003  001  深圳市
004  002  天河区
005  003  罗湖区
006  003  福田区
007  003  宝安区
008  007  西乡镇
009  007  龙华镇
010  007  松岗镇

(所影响的行数为 10 行)
*/

--调用函数查询002(广州市)及其所有子节点
select a.* from tb a , f_cid('002') b where a.id = b.id order by a.id
/*
id   pid  name      
---- ---- ----------
002  001  广州市
004  002  天河区

(所影响的行数为 2 行)
*/

--调用函数查询003(深圳市)及其所有子节点
select a.* from tb a , f_cid('003') b where a.id = b.id order by a.id
/*
id   pid  name      
---- ---- ----------
003  001  深圳市
005  003  罗湖区
006  003  福田区
007  003  宝安区
008  007  西乡镇
009  007  龙华镇
010  007  松岗镇

(所影响的行数为 7 行)
*/

drop table tb
drop function f_cid

 

实例2

 

 代码如下 复制代码

t1
id     parentid
m    a
n    a
e    m
f    m
x    f
y    f
z    b

t2
row    id      amount
1    a    13.00
2    b    20.00
3    e    20.00
4    f    20.00
5    x    20.00
6    y    20.00
7    z    20.00
8    e    12.00
9    x    11.00
10    f    13.00

如何得出如下结果:

row     id      amount
7    x    20.00
11    x    11.00
    x小计    31.00
8    y    20.00
    y小计    20.00
6    f    20.00
12    f    13.00
    f小计    84.00
5    e    20.00
10    e    12.00
    e小计    32.00
3    m    14.00
    m小计    130.00
4    n    13.00
    n小计    13.00
1    a    13.00
    a小计    156.00
9    z    20.00
    z小计    20.00
2    b    20.00
    b小计    40.00
    总计    196.00

实现程序

-- 示例数据
 CREATE TABLE t1(
  id char(1),
  parentid char(1)
 );
 INSERT t1
 SELECT 'm', 'a' UNION ALL
 SELECT 'n', 'a' UNION ALL
 SELECT 'e', 'm' UNION ALL
 SELECT 'f', 'm' UNION ALL
 SELECT 'x', 'f' UNION ALL
 SELECT 'y', 'f' UNION ALL
 SELECT 'z', 'b';
 
 CREATE TABLE t2(
  row int,
  id char(1),
  amount decimal(10, 2)
 );
 INSERT t2
 SELECT '1', 'a', '13.00' UNION ALL
 SELECT '2', 'b', '20.00' UNION ALL
 SELECT '3', 'e', '20.00' UNION ALL
 SELECT '4', 'f', '20.00' UNION ALL
 SELECT '5', 'x', '20.00' UNION ALL
 SELECT '6', 'y', '20.00' UNION ALL
 SELECT '7', 'z', '20.00' UNION ALL
 SELECT '8', 'e', '12.00' UNION ALL
 SELECT '9', 'x', '11.00' UNION ALL
 SELECT '10', 'f', '13.00';
 GO
 
 -- 统计
 -- 逐级汇总
 declare @l int
 set @l=1
 
 select 
  A.[id],
  [pid] = A.parentid,
  [sumnum] = SUM(B.amount),
     level=case 
         when exists(select * from t1 where parentid=a.[id])
         then @l-1 else @l end
 into [#]
 from t1 A
  LEFT JOIN t2 B
   ON A.id = B.id
 GROUP BY A.id, A.parentid;
 
 if @@row/42852.htm target=_blank >count>0
     create index IDX_#_id_pid on [#]([id],[pid])
 else
     set @l=999
 
 while @@rowcount>0 or @l=1
 begin
     set @l=@l+1
     update a set level=@l,[sumnum]=isnull(a.[sumnum],0)+isnull(b.[sumnum],0)
     from [#] a,(
         select aa.pid,[sumnum]=sum(aa.[sumnum])
         from [#] aa,(
             select distinct [pid] from [#]
             where level=@l-1
         )bb where aa.[pid]=bb.[pid]
             AND NOT EXISTS(
                 SELECT * FROM [#] WHERE [PID]=aa.[PID] AND [Level]=0)
         GROUP BY aa.[PID]
         having sum(case when aa.level=0 then 1 else 0 end)=0
     )b where a.[id]=b.[pid]
 end
 
 -- 最终结果
 SELECT
  row = CASE
    WHEN GROUPING(A.row) = 0 THEN RTRIM(A.row)
    ELSE N''
   END,
  id = CASE
    WHEN GROUPING(A.row) = 0 THEN A.id
    WHEN GROUPING(A.id) = 0 THEN A.id + '小计'
    ELSE N'总计'
   END,
  amount = CASE
     WHEN GROUPING(A.row) = 0 THEN SUM(A.amount)
     WHEN GROUPING(A.id) = 0 THEN ISNULL((SELECT SUM(B.sumnum) FROM # B WHERE A.id = B.id), SUM(A.amount))
     ELSE SUM(A.amount)
    END
 FROM t2 A
 GROUP BY A.id, A.row WITH ROLLUP;
 drop table [#]
 GO
 
 DROP TABLE t1, t2;
 
 /*-- 结果
 row          id                                     amount
 ------------ ----- ---------------------------------------
 1            a                                       13.00
              a小计                                     13.00
 2            b                                       20.00
              b小计                                     20.00
 3            e                                       20.00
 8            e                                       12.00
              e小计                                     32.00
 4            f                                       20.00
 10           f                                       13.00
              f小计                                     84.00
 5            x                                       20.00
 9            x                                       11.00
              x小计                                     31.00
 6            y                                       20.00
              y小计                                     20.00
 7            z                                       20.00
              z小计                                     20.00
              总计                                     169.00
 
 (18 行受影响)
 --*/ 

性能分析:
对于一个3500条地区记录的数据表,其中有省,市,县3级
查询用时要1秒,视觉上感觉有点点慢,但不影响
数据量不大的分类,使用绝对无压力

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Meilleurs paramètres graphiques
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Comment réparer l'audio si vous n'entendez personne
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Comment déverrouiller tout dans Myrise
1 Il y a quelques mois By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Comment modifier une table dans MySQL en utilisant l'instruction ALTER TABLE? Comment modifier une table dans MySQL en utilisant l'instruction ALTER TABLE? Mar 19, 2025 pm 03:51 PM

L'article discute de l'utilisation de l'instruction ALTER TABLE de MySQL pour modifier les tables, notamment en ajoutant / abandon les colonnes, en renommant des tables / colonnes et en modifiant les types de données de colonne.

Expliquez les capacités de recherche en texte intégral InNODB. Expliquez les capacités de recherche en texte intégral InNODB. Apr 02, 2025 pm 06:09 PM

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

Comment configurer le cryptage SSL / TLS pour les connexions MySQL? Comment configurer le cryptage SSL / TLS pour les connexions MySQL? Mar 18, 2025 pm 12:01 PM

L'article discute de la configuration du cryptage SSL / TLS pour MySQL, y compris la génération et la vérification de certificat. Le problème principal est d'utiliser les implications de sécurité des certificats auto-signés. [Compte de caractère: 159]

Quels sont les outils de GUI MySQL populaires (par exemple, MySQL Workbench, PhpMyAdmin)? Quels sont les outils de GUI MySQL populaires (par exemple, MySQL Workbench, PhpMyAdmin)? Mar 21, 2025 pm 06:28 PM

L'article traite des outils de GUI MySQL populaires comme MySQL Workbench et PhpMyAdmin, en comparant leurs fonctionnalités et leur pertinence pour les débutants et les utilisateurs avancés. [159 caractères]

Comment gérez-vous les grands ensembles de données dans MySQL? Comment gérez-vous les grands ensembles de données dans MySQL? Mar 21, 2025 pm 12:15 PM

L'article traite des stratégies pour gérer de grands ensembles de données dans MySQL, y compris le partitionnement, la rupture, l'indexation et l'optimisation des requêtes.

Différence entre l'index cluster et l'index non cluster (index secondaire) dans InnODB. Différence entre l'index cluster et l'index non cluster (index secondaire) dans InnODB. Apr 02, 2025 pm 06:25 PM

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

Comment déposez-vous une table dans MySQL à l'aide de l'instruction TABLE DROP? Comment déposez-vous une table dans MySQL à l'aide de l'instruction TABLE DROP? Mar 19, 2025 pm 03:52 PM

L'article discute de la suppression des tables dans MySQL en utilisant l'instruction TABLE DROP, mettant l'accent sur les précautions et les risques. Il souligne que l'action est irréversible sans sauvegardes, détaillant les méthodes de récupération et les risques potentiels de l'environnement de production.

Comment créez-vous des index sur les colonnes JSON? Comment créez-vous des index sur les colonnes JSON? Mar 21, 2025 pm 12:13 PM

L'article discute de la création d'index sur les colonnes JSON dans diverses bases de données comme PostgreSQL, MySQL et MongoDB pour améliorer les performances de la requête. Il explique la syntaxe et les avantages de l'indexation des chemins JSON spécifiques et répertorie les systèmes de base de données pris en charge.

See all articles