부모 노드의 자손을 찾기 위해 MySQL의 트리 구조를 재귀적으로 쿼리하는 방법은 무엇입니까?
MySQL에서 트리 구조 반복
관계형 데이터베이스에서는 계층적 데이터 관리가 어려울 수 있으며, 특히 재귀 쿼리가 필요한 경우에는 더욱 그렇습니다. MySQL에는 계층 구조의 깊이에 관계없이 주어진 상위 위치의 모든 하위 항목을 효율적으로 검색하는 방법이라는 구체적인 문제가 있습니다.
문제:
위치에 대해 다음 데이터베이스 스키마를 고려하십시오.
location (id, ....) location_parent (location_id, parent_id)
위치 테이블은 위치 정보를 저장하는 반면, location_parent 테이블은 위치 간의 상위-하위 관계를 정의합니다.
ID가 있는 위치가 있다고 가정합니다. 5. 여러 수준의 하위 항목을 포함하여 모든 하위 항목을 검색하려고 합니다.
초기 해결 방법:
재귀 쿼리에 대한 한 가지 접근 방식은 자체 쿼리를 사용하는 것입니다. 다음과 같이 조인하세요:
<code class="sql">SELECT DISTINCT l.id FROM location AS l LEFT JOIN location_parent AS lp ON l.id = lp.child_id WHERE lp.parent_id = 5 ;</code>
이 쿼리는 위치 5의 직계 하위 항목을 검색합니다. 그러나 더 깊은 하위 항목의 경우 매번 이전 쿼리의 결과를 사용하여 쿼리를 여러 번 반복해야 합니다. 다음을 위한 입력. 이 방법은 대규모 계층 구조에는 비효율적이고 비실용적입니다.
권장 솔루션:
이 문제에 대한 권장 솔루션은 재귀적 CTE(공통 테이블 표현식)를 사용하는 것입니다. CTE는 단일 쿼리 내에서 정의하고 참조할 수 있는 임시 테이블입니다.
<code class="sql">WITH RECURSIVE descendants AS ( SELECT id, parent_id FROM location_parent WHERE parent_id = 5 UNION ALL SELECT lp.child_id, lp.parent_id FROM descendants AS d JOIN location_parent AS lp ON d.id = lp.parent_id ) SELECT id FROM descendants ;</code>
이 쿼리는 위치 5의 직계 하위 항목으로 시작하는 자손이라는 재귀 CTE를 생성합니다. 그런 다음 UNION ALL 절은 이전에 선택한 하위 항목의 하위 항목을 추가하여 모든 깊이의 모든 하위 항목을 포함하도록 쿼리를 효과적으로 확장합니다.
쿼리의 두 번째 부분은 하위 항목 CTE에서 id 열을 선택하여 모든 하위 항목 목록을 제공합니다. 위치. 이 접근 방식은 자체 조인 방법보다 훨씬 더 효율적이며 모든 깊이의 계층 구조를 처리할 수 있습니다.
위 내용은 부모 노드의 자손을 찾기 위해 MySQL의 트리 구조를 재귀적으로 쿼리하는 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.

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.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.
