sql多级分类汇总实现介绍
本文章介绍了关于sql多级分类汇总实现方法及数据结构,有碰到问题的同学可参考一下。
据库结构如下
类别表
分类id 上级分类id 分类名称 分类级别 排序值
代码如下 | 复制代码 |
id parentid categoryname categorylevel ordering 1 null c1 1 1 2 1 c11 2 1 3 1 c12 2 2 4 1 c13 2 3 5 1 c14 2 4 6 2 c111 3 1 7 2 c112 3 2 |
然后 内容表是
内容id 类别id .........
代码如下 | 复制代码 |
id categoryid ......... 1 1 ........ 2 4 ........ 3 5 ........ |
这样处理的弊端是:如果数据量大,子分类很多,达到4级以上,这方法处理极端占用连接池
对性能影响很大。
如果用SQL下面的CTE递归处理的话,一次性就能把结果给查询出来,而且性能很不错
比用程序处理(数据量很大的情况),临时表性能更好,更方便
代码如下 | 复制代码 |
with area as( select *,id px,cast(id as nvarchar(4000)) px2 from region where parentid=0 union all select a.*,b.px,b.px2+ltrim(a.region_id) from region a join area b on a.parentid=b.id )select * from area px,px2 |
可以查询出结果—-所有分类及相应分类下子分类
代码如下 | 复制代码 |
id title parentid 1 广东省 0 2 广州 1 3 白云区 2 4 深圳 1 5 湖南省 0 6 长沙 5 7 株洲 5 |
代码如下 | 复制代码 |
|
可以查询出结果—-指定分类及相应分类下子分类
id title parentid
1 广东省 0
2 广州 1
3 白云区 2
实现程序
代码如下 | 复制代码 |
/* create table tb(id varchar(3) , pid varchar(3) , name varchar(10)) --查询指定节点及其所有子节点的函数 --调用函数查询001(广东省)及其所有子节点 (所影响的行数为 10 行) --调用函数查询002(广州市)及其所有子节点 (所影响的行数为 2 行) --调用函数查询003(深圳市)及其所有子节点 (所影响的行数为 7 行) drop table tb
|
实例2
代码如下 | 复制代码 |
t1 t2 如何得出如下结果: row id amount 实现程序 -- 示例数据 |
性能分析:
对于一个3500条地区记录的数据表,其中有省,市,县3级
查询用时要1秒,视觉上感觉有点点慢,但不影响
数据量不大的分类,使用绝对无压力

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



Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]

Artikel membincangkan strategi untuk mengendalikan dataset besar di MySQL, termasuk pembahagian, sharding, pengindeksan, dan pengoptimuman pertanyaan.

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

Artikel ini membincangkan jadual menjatuhkan di MySQL menggunakan pernyataan Jadual Drop, menekankan langkah berjaga -jaga dan risiko. Ia menyoroti bahawa tindakan itu tidak dapat dipulihkan tanpa sandaran, memperincikan kaedah pemulihan dan bahaya persekitaran pengeluaran yang berpotensi.

Artikel ini membincangkan membuat indeks pada lajur JSON dalam pelbagai pangkalan data seperti PostgreSQL, MySQL, dan MongoDB untuk meningkatkan prestasi pertanyaan. Ia menerangkan sintaks dan faedah mengindeks laluan JSON tertentu, dan menyenaraikan sistem pangkalan data yang disokong.
