SQL Server 2005의 자체 참조 테이블에서 계층적 데이터를 효율적으로 검색하려면 어떻게 해야 합니까?
SQL Server 2005에서 계층적 데이터 탐색
SQL Server 2005에서 계층적 데이터를 검색하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 자체 참조를 처리할 때 더욱 그렇습니다. 하위 레코드가 상위 ID를 가리키는 테이블입니다. 뷰와 복잡한 쿼리가 일반적으로 사용되지만 우아함과 효율성이 부족한 경우가 많습니다.
한 솔루션은 CTE(공용 테이블 표현식)를 활용하여 계층 구조를 구성하고 각 항목에 대한 경로를 생성합니다. 이 접근 방식에는 루트 노드(ParentID가 NULL임)와 해당 이름을 경로로 선택하는 것으로 시작하는 Parent라는 CTE를 생성하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 하위 노드를 반복적으로 추가하고 해당 이름을 상위 경로에 연결합니다.
다음 코드는 이 접근 방식을 보여줍니다.
CREATE TABLE tblHierarchy (ID int, ParentID int NULL, Name varchar(128)); INSERT INTO tblHierarchy VALUES (1, NULL, '1'); INSERT INTO tblHierarchy VALUES (2, NULL, '2'); INSERT INTO tblHierarchy VALUES (3, NULL, '3'); INSERT INTO tblHierarchy VALUES (4, 1, '1.1'); INSERT INTO tblHierarchy VALUES (5, 1, '1.2'); INSERT INTO tblHierarchy VALUES (6, 4, '1.1.1'); WITH Parent AS ( SELECT ID, ParentID, Name AS Path FROM tblHierarchy WHERE ParentID IS NULL UNION ALL SELECT TH.ID, TH.ParentID, CONVERT(varchar(128), Parent.Path + '/' + TH.Name) AS Path FROM tblHierarchy TH INNER JOIN Parent ON Parent.ID = TH.ParentID ) SELECT * FROM Parent
이 CTE는 다음을 포함하는 추가 열 Path가 있는 계층형 테이블을 생성합니다. 각 노드에 대한 전체 경로. 결과 쿼리 출력은 다음과 같습니다.
ID ParentID Path 1 NULL 1 2 NULL 2 3 NULL 3 4 1 1/1.1 5 1 1/1.2 6 4 1/1.1/1.1.1
이 접근 방식은 SQL Server 2005의 자체 참조 테이블에서 계층적 데이터를 검색하는 명확하고 효율적인 방법을 제공합니다. 복잡한 수동 쿼리가 필요하지 않으며 계층 구조 탐색이 더 쉬워졌습니다.
위 내용은 SQL Server 2005의 자체 참조 테이블에서 계층적 데이터를 효율적으로 검색하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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

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 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.

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.
