MySql数据库查询多级部门及其下的所有用户信息
关于多级别菜单栏或者权限系统中部门上下级的树形遍历,oracle中有connect by来实现,mysql没有这样的便捷途径,所以MySQL遍历数据表是我们经常会遇到的头痛问题,下面通过数据库函数来实现 1、建表 ① 机构表 CREATE TABLE `t_sys_org` ( `ID` varchar(64)
关于多级别菜单栏或者权限系统中部门上下级的树形遍历,oracle中有connect by来实现, mysql没有这样的便捷途径,所以MySQL遍历数据表是我们经常会遇到的头痛问题,下面通过数据库函数来实现
1、建表
① 机构表
CREATE TABLE `t_sys_org` (
`ID` varchar(64) NOT NULL COMMENT '主键ID',
`CODE` varchar(60) DEFAULT NULL COMMENT '编码',
`NAME` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '机构名称',
`FULLNAME` varchar(100) DEFAULT NULL,
`SHORTNAME` varchar(60) DEFAULT NULL COMMENT '机构简称',
`ORGCODE` varchar(60) DEFAULT NULL COMMENT '机构代码',
`PARENTID` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '上级机构',
`DEPTH` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '深度',
`SORT` varchar(24) DEFAULT NULL COMMENT '排序',
`REMARK` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
`STATUS` varchar(4) DEFAULT NULL COMMENT '状态',
`ORGTYPE` varchar(2) DEFAULT NULL COMMENT '机构类型',
`CODENUM` varchar(80) DEFAULT NULL COMMENT '单位代码证编号',
`LEAGALPERSON` varchar(18) DEFAULT NULL COMMENT '机构法人',
`LEAGALPERSONID` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '负责人ID',
`SPLITLEADER` varchar(80) DEFAULT NULL COMMENT '分管领导',
`SPLITLEADERID` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '分管领导ID',
`ADMINLEVEL` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '机构行政级别',
`NATURE` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '机构性质',
`WORKNATUREB` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '机构工作性质(大类)',
`WORKNATUREM` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '机构工作性质(中类)',
`WORKNATURES` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '机构工作性质(小类)',
`ARECODE` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '单位所隶属行政区划',
`ADDRESS` varchar(800) DEFAULT NULL COMMENT '单位驻地与地址',
`MAILCODE` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '单位邮编',
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='机构表(T_SYS_ORG)';
②用户表
CREATE TABLE `t_sys_user` (
`ID` varchar(64) NOT NULL COMMENT '主键ID',
`ACCOUNT` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '账号',
`USERNAME` varchar(60) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
`PASSWORD` varchar(120) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
`IDCARD` varchar(72) DEFAULT NULL COMMENT '身份证号',
`SEX` varchar(4) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
`CREATETIME` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
`MODTIME` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
`MODPWDTIME` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改密码时间',
`REMARK` varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
`STATUS` int(10) DEFAULT NULL COMMENT '状态',
`ADMINLEVLE` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '行政级别',
`ALARMBELL` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '警衔',
`ARCHIVEDEPTID` decimal(10,0) DEFAULT NULL COMMENT '档案部门ID',
`AUTHORIZED` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '编制',
`BIRTHDAY` datetime DEFAULT NULL COMMENT '出生日期',
`BIRTHPLACE` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '籍贯',
`CREATEBY` decimal(10,0) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
`EDUCATIONALBG` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '最高学历',
`MODIFYBY` decimal(10,0) DEFAULT NULL COMMENT '修改人',
`NATION` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '民族',
`POLICENUMBER` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '警号',
`POLITICAL` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '政治面貌',
`POSITION` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '职务',
`POSITIONLEVLE` varchar(16) DEFAULT NULL COMMENT '职级',
`SORTNO` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '排序级别',
`WORKDEPTID` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '工作部门ID',
`ORGID` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '所属机构',
`USERSTATUS` decimal(10,0) DEFAULT NULL COMMENT '用户状态',
`COCALLSTATUS` decimal(10,0) DEFAULT NULL COMMENT '即时通同步状态',
`COMPOSITIONDEPTID` decimal(10,0) DEFAULT NULL COMMENT '编制部门',
`RECORDSMAGORG` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '档案管理单位',
`NICKNAME` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '昵称',
`WORKNUMBER` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '工作证号',
`USERKEY` text COMMENT '用户键值',
`PARTJOBNO` varchar(4) DEFAULT NULL,
`IMG_PATH` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '照片路径',
PRIMARY KEY (`ID`),
UNIQUE KEY `ACCOUNT_UNIQUE` (`ACCOUNT`) USING BTREE,
KEY `IND_SUSR_ORGID` (`ORGID`) USING BTREE,
KEY `IND_SUSR_STAT` (`STATUS`) USING BTREE,
KEY `IND_SUSR_STNO` (`SORTNO`) USING BTREE,
KEY `IND_SUSR_USTAT` (`USERSTATUS`) USING BTREE,
KEY `IND_SUSR_WDPID` (`WORKDEPTID`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表';
3、使用FUNCTION根据指定的ID流水号获取多级部门编号(包括当前ID)
BEGIN
DECLARE sTemp VARCHAR(4000);
DECLARE sTempChd VARCHAR(4000);
SET sTemp = '$';
SET sTempChd = cast(orgId as char);
WHILE sTempChd is not NULL DO
SET sTemp = CONCAT(sTemp,',',sTempChd);
SELECT group_concat(id) INTO sTempChd FROM t_sys_org where FIND_IN_SET(parentId,sTempChd)>0;
END WHILE;
return sTemp;
END
4、根据部门ID获取该部门下的所有子部门
select id from t_sys_org where FIND_IN_SET ( id, queryAllChildByOrg('448457')) order by code;
5、根据获取的子部门获取其所有的用户信息
select username, WORKDEPTID from t_sys_user where WORKDEPTID in select id from t_sys_org where FIND_IN_SET ( id, queryAllChildByOrg('448457')) order by code)

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Sebab utama mengapa anda tidak boleh log masuk ke MySQL sebagai akar adalah masalah kebenaran, ralat fail konfigurasi, kata laluan tidak konsisten, masalah fail soket, atau pemintasan firewall. Penyelesaiannya termasuk: periksa sama ada parameter pengikat di dalam fail konfigurasi dikonfigurasi dengan betul. Semak sama ada kebenaran pengguna root telah diubahsuai atau dipadam dan ditetapkan semula. Sahkan bahawa kata laluan adalah tepat, termasuk kes dan aksara khas. Semak tetapan dan laluan kebenaran fail soket. Semak bahawa firewall menyekat sambungan ke pelayan MySQL.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

1. Gunakan indeks yang betul untuk mempercepatkan pengambilan data dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas memilih*frommployeesWherElast_name = 'Smith'; Jika anda melihat lajur jadual beberapa kali, buat indeks untuk lajur tersebut. Jika anda atau aplikasi anda memerlukan data dari pelbagai lajur mengikut kriteria, buat indeks komposit 2. Elakkan pilih * Hanya lajur yang diperlukan, jika anda memilih semua lajur yang tidak diingini, ini hanya akan memakan lebih banyak pelayan dan menyebabkan pelayan melambatkan pada masa yang tinggi atau kekerapan misalnya, jadual anda

Apabila MySQL mengubahsuai struktur jadual, kunci metadata biasanya digunakan, yang boleh menyebabkan jadual dikunci. Untuk mengurangkan kesan kunci, langkah -langkah berikut boleh diambil: 1. Simpan jadual yang tersedia dengan DDL dalam talian; 2. Melakukan pengubahsuaian kompleks dalam kelompok; 3. Beroperasi semasa tempoh kecil atau luar puncak; 4. Gunakan alat PT-OSC untuk mencapai kawalan yang lebih baik.

MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

MySQL tidak boleh berjalan secara langsung di Android, tetapi ia boleh dilaksanakan secara tidak langsung dengan menggunakan kaedah berikut: menggunakan pangkalan data ringan SQLite, yang dibina di atas sistem Android, tidak memerlukan pelayan yang berasingan, dan mempunyai penggunaan sumber kecil, yang sangat sesuai untuk aplikasi peranti mudah alih. Sambungkan jauh ke pelayan MySQL dan sambungkan ke pangkalan data MySQL pada pelayan jauh melalui rangkaian untuk membaca dan menulis data, tetapi terdapat kelemahan seperti kebergantungan rangkaian yang kuat, isu keselamatan dan kos pelayan.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.
