MySQL递归查找树形结构攻略
背景
在实际开发中,往往会遇到需要处理树形结构的需求,而且这些树形结构往往是多层嵌套的。在MySQL中,我们可以通过递归查询的方式来处理树形结构数据,本文将会详细介绍如何使用MySQL来实现递归查询树形结构数据的方法,并提供两个示例说明。
算法思路
递归查询树形结构的整个算法过程主要可以分为以下几步:
- 查询根节点数据,即根节点的ID;
- 递归遍历各级父子节点,将每个节点数据与它们的子节点数据合并成一组完整的数据集合;
- 查询结束。
代码实现
-- 查找一棵树的所有节点
with recursive cte as (
select id, parent_id, name
from tree
where id = 1 -- 假设根节点的ID为1
union all
select t.id, t.parent_id, t.name
from tree t
join cte c on t.parent_id = c.id
)
select * from cte
该代码使用了CTE语法(也称为WITH语法),它能够在一个单独的查询中定义指定的临时结果集(也就是一个或多个以前为查询而执行的 SELECT 语句),并在外层查询中引用它们。我们定义了一个名为cte
的递归查询语句,首先查询出根节点的ID、父ID和名称信息,然后使用UNION ALL将当前查询结果与下一级节点的查询结果合并起来,最终得到一份完整的数据集合。
示例说明
示例1
我们有一个 departments 表,如下所示:
id | name | parent_id
---|------|----------
1 | CEO | NULL
2 | HR | 1
3 | IT | 1
4 | RD | 3
5 | PM | 3
6 | Eng | 4
7 | QA | 4
8 | OP | 6
如果要查询 IT 部门下所有的子部门和子子部门,则可以使用以下SQL语句:
with recursive cte as (
select id, name, parent_id
from departments
where name = 'IT'
union all
select d.id, d.name, d.parent_id
from departments d
join cte c on d.parent_id = c.id
)
select * from cte;
该SQL语句使用了递归查询,先查出名称为"IT"的部门信息,然后不断递归其子部门,最终得出结果如下:
id | name | parent_id
---|------|----------
3 | IT | 1
4 | RD | 3
5 | PM | 3
6 | Eng | 4
7 | QA | 4
8 | OP | 6
示例2
再看一个更加复杂的例子,我们有一个 categories 表,如下所示:
id | name | parent_id
1 | Book | 0
2 | Phone | 0
3 | Fiction | 1
4 | Nonfiction | 1
5 | iPhone | 2
6 | Samsung | 2
7 | Science Fiction | 3
8 | Biography | 4
9 | Mystery | 4
10 | S20 | 6
要查询"Book"类别下所有子类别和子子类别,则可以使用以下SQL语句:
with recursive cte as (
select id, name, parent_id
from categories
where name = 'Book'
union all
select d.id, d.name, d.parent_id
from categories d
join cte c on d.parent_id = c.id
)
select * from cte;
该SQL语句同样使用了递归查询,先查出名称为"Book"的类别信息,然后不断递归其子类别,最终得出结果如下:
id | name | parent_id
---|--------------|----------
1 | Book | 0
3 | Fiction | 1
4 | Nonfiction | 1
7 | Science Fiction | 3
8 | Biography | 4
9 | Mystery | 4
总结
使用递归查询可以方便地处理多层级的树形结构数据。在MySQL中,可以使用CTE语法来实现递归查询功能。本文通过提供两个实例来帮助读者更好地理解和掌握递归查询算法。
本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:MySQL递归查找树形结构(这个方法太实用了!) - Python技术站