Mysql树形表的2种查询解决方案(递归与自连接)
作者:懒羊羊.java
你有没有遇到过这样一种情况:
一张表就实现了一对多的关系,并且表中每一行数据都存在“爷爷-父亲-儿子-…”的联系,这也就是所谓的树形结构
对于这样的表很显然想要通过查询来实现价值绝对是不能只靠select * from table 来实现的,下面提供两种解决方案:
1.自连接
inner join 关键可以实现多种分类的查询,其实SQL很简单
SELECT one.id one_id, one.label one_label, two.id two_id, two.label two_label FROM course_category one INNER JOIN course_category two ON two.parentid=one.id INNER JOIN course_category three ON three.parentid=two.id WHERE one.id='1' AND one.is_show='1' AND two.is_show='1' ORDER BY one.orderby,two.orderby
也是规规矩矩的就查出一整棵树
这种查询的原则就是通过parentId去实现,“爷爷找爸爸,爸爸找儿子,儿子找孙子”,下面来逐帧慢放:
1.one
2.one,two
3.one,two,three
可以看到,只有在树的层级确定的情况下我才能选择性的去自连接子表,某种意义上来讲这种方法存在弊端,我要是insert进去层级更低的新子节点那我的sql就得改变,从而就造成了一个“动一发而牵全身”的硬编码问题,实在是不够稳妥!
2.递归!
向上递归
首先声明,如果mysql的版本低于8是不支持递归查询的函数的!
下面来看一下如何用递归优雅的实现,从树根查到树顶:
先来看一个简单的Demo
with RECURSIVE t1 AS( SELECT 1 AS n union all SELECT n+1 FROM t1 WHERE n<5 ) SELECT * from t1
该怎么理解这每一步呢?
WITH RECURSIVE t1 AS:
这是递归查询的开始,创建了一个名为t1的递归表。
SELECT 1 AS n:
在t1表中,插入了一个初始行,值为1,命名为n。
UNION ALL:
使用UNION ALL运算符将初始行和递归查询结果合并,形成递归步骤。这也就是下次递归的起点表
SELECT n+1 FROM t1 WHERE n<5:
递归部分的查询,从t1表中选择n加1的结果,当n小于5时进行递归。
SELECT * FROM t1:
最终查询,返回t1表的所有行。
其实在使用递归的过程只需要注意要去避免死龟就好!
如何去查开头的那张树形表呢?这样就好:
with recursive temp as ( select * from course_category p where id= '1' union all select t.* from course_category t inner join temp on temp.id = t.parentid ) select * from temp order by temp.id, temp.orderby
下面我们逐帧分析:
其实关键的地方就在于第三步,在树根的基础上去找叶子:
神之一手:select t.* from course_category t inner join temp on temp.id = t.parentid
这就是递归相较于第一种方式可以无视层级inner jion的关键,因为这个动作已经被递归自动完成了,递归巧妙地一点就在这里!
向下递归
基于向上递归父找子的思想,向下递归则是子找父,即在叶子基础上union all之后去找根
子的parentId=父的id
with recursive temp as ( select * from course_category p where id= '1-1-1' union all select t.* from course_category t inner join temp on temp.parentid = t.id //temp表是下次递归的基础 ) select * from temp order by temp.id, temp.orderby
值得注意的是Mysql为了避免无限递归递归次数为1000次,也可以人为来设置cte_max_recursion_depth和max_execution_time来自定义递归深度和执行时间
使用递归的好处无需言语,一次io连接就搞定了全部
总结
到此这篇关于Mysql树形表的2种查询解决方案的文章就介绍到这了,更多相关Mysql树形表查询内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!