SQL可以通过递归查询实现类似MySQL WHERE id IN (SELECT id FROM category WHERE parent_id = 0) 这样的功能。下面给出详细的攻略。
1. 定义表结构
首先需要明确递归查询针对的表结构,本文以一个简单的分类目录结构为例:
CREATE TABLE category (
id BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
parent_id BIGINT,
INDEX parent_id_index(parent_id)
);
此处定义了一个category
表,包含id
、name
、parent_id
三个字段,其中id
为自增主键,name
为分类名称,parent_id
为父级分类的ID。并为parent_id
字段添加了索引。
2. 构建递归查询
现在我们开始构建递归查询语句。由于MySQL不支持递归查询,但是可以通过一些技巧实现。我们可以通过一个子查询来达到递归查询的效果。
下面是SQL语句实现:
WITH RECURSIVE category_tree AS (
SELECT id, name, parent_id, 1 AS depth
FROM category
WHERE parent_id = 0
UNION ALL
SELECT c.id, c.name, c.parent_id, ct.depth + 1
FROM category c
JOIN category_tree ct ON c.parent_id = ct.id
)
SELECT * FROM category_tree;
以上SQL实现的是查询所有的分类,并按照嵌套结构从根节点开始逐级展示。
3. 分析递归查询
首先是WITH语句,它是一个常见的子查询语句,通常用来简化复杂的SQL语句。它的使用相当于将子查询的结果作为一个临时表来使用。
在本例中,WITH语句定义了一个递归查询的结果集,基于初始根节点分类(parent_id=0):
SELECT id, name, parent_id, 1 AS depth
FROM category
WHERE parent_id = 0
然后,使用UNION ALL关键字,将其连接到剩余子分类的查询结果中,即:
SELECT c.id, c.name, c.parent_id, ct.depth + 1
FROM category c
JOIN category_tree ct ON c.parent_id = ct.id
这条语句连接了两张表,category
与category_tree
,前者为子分类表,后者已经搜寻了父分类表的所有分类,在后者表中每条记录都存在一个depth字段,表示该分类的层级,每往下一级,则该字段+1。
最后,将WITH语句所创建的表category_tree
作为查询结果集返回结果:
SELECT * FROM category_tree;
4. 示例
现在假设你有一下的分类表:
+----+--------+-----------+
| id | name | parent_id |
+----+--------+-----------+
| 1 | 电子产品 | 0 |
| 2 | 手机 | 1 |
| 3 | 电脑 | 1 |
| 4 | 台式电脑 | 3 |
| 5 | 笔记本电脑 | 3 |
| 6 | 数码相机 | 1 |
| 7 | 拍立得相机 | 6 |
+----+--------+-----------+
执行以上示例SQL,你将得到如下结果:
+----+-----------+-----------+-------+
| id | name | parent_id | depth |
+----+-----------+-----------+-------+
| 1 | 电子产品 | 0 | 1 |
| 2 | 手机 | 1 | 2 |
| 3 | 电脑 | 1 | 2 |
| 4 | 台式电脑 | 3 | 3 |
| 5 | 笔记本电脑 | 3 | 3 |
| 6 | 数码相机 | 1 | 2 |
| 7 | 拍立得相机 | 6 | 3 |
+----+-----------+-----------+-------+
我们可以看到每一个分类都被分配到了相应的层数,层数的深度关系也根据隶属关系被正确地建立了。
5. 小结
以上示例代码,只是一种实现递归查询的方式。在实际应用中,可根据实际情况进行合理设计,以最优的方式实现递归查询逻辑。
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