単一のクエリを使用して、MySQL 階層内の特定のエントリのすべての親ノードを検索するにはどうすればよいですか?
単一クエリ (再帰クエリ) による MySQL テーブル内のすべての親の検索
データベース管理では、階層データを取得する際に、再帰アルゴリズムを含む複雑なクエリが必要になることがよくあります。このようなシナリオの 1 つは、上記のような階層テーブル内の特定のエントリのすべての親ノードを抽出する必要がある場合に発生します。
課題:
メニュー項目の階層を持つ提供されたテーブルを考えてみましょう。 、各ノードには ID、タイトル、親 ID があります。私たちの目標は、単一の MySQL クエリを使用して、「カテゴリ」というタイトルのエントリのすべての親ノードをフェッチすることです。
解決策:
再帰クエリを使用してテーブルを走査し、各レベルの親ノード。次のクエリはこれを実現します:
SELECT T2.id, T2.title,T2.controller,T2.method,T2.url FROM ( SELECT @r AS _id, (SELECT @r := parent_id FROM menu WHERE id = _id) AS parent_id, @l := @l + 1 AS lvl FROM (SELECT @r := 31, @l := 0) vars, menu m WHERE @r <> 0) T1 JOIN menu T2 ON T1._id = T2.id ORDER BY T1.lvl DESC;
説明:
- サブクエリは 2 つのユーザー変数 @r (現在のノードの ID) と @l (現在のノードのレベル) を初期化します。 ) 初期値はそれぞれ 31 (「カテゴリ」の ID) と 0 です。
- 外側のクエリはテーブルを反復処理し、更新します。 @r に現在のノードの親 ID を指定し、@l を増分して現在のレベルを追跡します。
- 外部クエリ (T1) の結果は、共通のクエリに基づいて元のテーブル (T2) と結合されます。 column_id.
- 最後に、結果をlvlの降順にソートして、親ノードを階層的に表示します。 order.
出力:
クエリを実行すると、目的の出力が生成されます:
id | title | controller | method | url | parent_id |
---|---|---|---|---|---|
3 | Modules | admin | modules | (NULL) | 0 |
17 | User Modules | modules | user_module | (NULL) | 3 |
31 | Categories | categories | category | (NULL) | 17 |
以上が単一のクエリを使用して、MySQL 階層内の特定のエントリのすべての親ノードを検索するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。
