재귀 저장 프로시저를 사용하여 MySQL에서 계층적 수량을 계산하는 방법은 무엇입니까?
계층적 수량 계산을 위한 MySQL 재귀 저장 프로시저
당면 작업에는 계산된 수량을 반복적으로 계산하는 MySQL의 저장 프로시저를 만드는 작업이 포함됩니다. 테이블 내의 부모-자식 관계에 대해. 솔루션을 자세히 살펴보겠습니다.
제공된 저장 프로시저 선언은 재귀를 사용하여 특정 노드의 총 수량을 효과적으로 계산합니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.
-
프로시저 선언:
<code class="mysql">CREATE PROCEDURE calctotal(IN number INT, OUT total INT) BEGIN</code>
로그인 후 복사이것은 정수를 입력으로 사용하는 calctotal이라는 저장 프로시저를 선언합니다. 계산된 수량으로 정수 합계를 반환합니다.
-
변수 초기화:
<code class="mysql">DECLARE parent_ID INT DEFAULT NULL; DECLARE tmptotal INT DEFAULT 0; DECLARE tmptotal2 INT DEFAULT 0;</code>
로그인 후 복사이러한 변수는 재귀 중에 중간 값을 유지하는 데 사용됩니다. process.
-
상위 ID 및 초기 수량 검색:
<code class="mysql">SELECT parentid FROM test WHERE id = number INTO parent_ID; SELECT quantity FROM test WHERE id = number INTO tmptotal;</code>
로그인 후 복사주어진 번호에 대한 상위 ID 및 초기 수량을 검색합니다.
-
재귀적 통화 처리:
<code class="mysql">IF parent_ID IS NULL THEN SET total = tmptotal; -- The node is a root node, set total to its quantity. ELSE CALL calctotal(parent_ID, tmptotal2); SET total = tmptotal2 * tmptotal; -- Total for current node is product of parent's total and current node's quantity. END IF;</code>
로그인 후 복사a. 상위 ID가 NULL이면 해당 노드가 루트 노드라는 의미이므로 합계는 해당 수량과 같습니다.
b. 그렇지 않으면 상위 ID를 사용하여 calctotal을 재귀적으로 호출하여 상위 항목의 합계를 계산합니다. 그런 다음 이 상위 노드의 총계에 현재 노드의 수량을 곱하여 현재 노드의 총계를 구합니다. -
절차 호출 예:
<code class="mysql">SET @@GLOBAL.max_sp_recursion_depth = 255; SET @@session.max_sp_recursion_depth = 255; CALL calctotal(6, @total); SELECT @total;</code>
로그인 후 복사저장 프로시저를 사용하려면 이러한 구성 설정을 사용하여 최대 재귀 깊이를 설정해야 합니다. 그런 다음 적절한 번호로 calctotal에 전화할 수 있습니다. 결과는 나중에 검색할 수 있는 @total 변수에 저장됩니다.
-
재귀 흐름:
- 절차는 다음과 같이 시작됩니다. 주어진 숫자에 대한 합계를 계산합니다.
- 노드가 루트 노드인 경우 합계는 수량과 같습니다.
- 그렇지 않으면 상위 노드에 대한 합계를 재귀적으로 계산합니다.
- 마지막으로 상위 노드의 총계에 자체 수량을 곱하여 노드의 총계를 구합니다.
이 재귀 저장 프로시저는 계층적 수량을 계산하는 편리한 방법을 제공합니다. 데이터베이스 테이블에 지정된 상위-하위 관계를 기반으로 합니다.
위 내용은 재귀 저장 프로시저를 사용하여 MySQL에서 계층적 수량을 계산하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

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.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템으로, 주로 데이터를 신속하고 안정적으로 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 작업 원칙에는 클라이언트 요청, 쿼리 해상도, 쿼리 실행 및 반환 결과가 포함됩니다. 사용의 예로는 테이블 작성, 데이터 삽입 및 쿼리 및 조인 작업과 같은 고급 기능이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 SQL 구문, 데이터 유형 및 권한이 포함되며 최적화 제안에는 인덱스 사용, 최적화 된 쿼리 및 테이블 분할이 포함됩니다.

데이터베이스 및 프로그래밍에서 MySQL의 위치는 매우 중요합니다. 다양한 응용 프로그램 시나리오에서 널리 사용되는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) MySQL은 웹, 모바일 및 엔터프라이즈 레벨 시스템을 지원하는 효율적인 데이터 저장, 조직 및 검색 기능을 제공합니다. 2) 클라이언트 서버 아키텍처를 사용하고 여러 스토리지 엔진 및 인덱스 최적화를 지원합니다. 3) 기본 사용에는 테이블 작성 및 데이터 삽입이 포함되며 고급 사용에는 다중 테이블 조인 및 복잡한 쿼리가 포함됩니다. 4) SQL 구문 오류 및 성능 문제와 같은 자주 묻는 질문은 설명 명령 및 느린 쿼리 로그를 통해 디버깅 할 수 있습니다. 5) 성능 최적화 방법에는 인덱스의 합리적인 사용, 최적화 된 쿼리 및 캐시 사용이 포함됩니다. 모범 사례에는 거래 사용 및 준비된 체계가 포함됩니다

MySQL은 성능, 신뢰성, 사용 편의성 및 커뮤니티 지원을 위해 선택됩니다. 1.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 제공하여 여러 데이터 유형 및 고급 쿼리 작업을 지원합니다. 2. 고객-서버 아키텍처 및 다중 스토리지 엔진을 채택하여 트랜잭션 및 쿼리 최적화를 지원합니다. 3. 사용하기 쉽고 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 4. 강력한 지역 사회 지원을 받고 풍부한 자원과 솔루션을 제공합니다.

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.

MySQL은 소규모 및 대기업에 적합합니다. 1) 소기업은 고객 정보 저장과 같은 기본 데이터 관리에 MySQL을 사용할 수 있습니다. 2) 대기업은 MySQL을 사용하여 대규모 데이터 및 복잡한 비즈니스 로직을 처리하여 쿼리 성능 및 트랜잭션 처리를 최적화 할 수 있습니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.
