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今天来说点高级查询。
层次化查询
层次化结构可以理解为树状数据结构,由节点构成。比如常见的组织结构由一个总经理,多个副总经理,多个部门部长组成。再比如在生产制造中一件产品会有多个子零件组成。举个简单的例子,如下图所示
汽车作为根节点,下面包含发动机和车身两个子节点,而子节点又是由其他叶节点构成。(叶节点表示没有子节点的节点)
假如我们要把这些产品信息存储到数据库中,会形成如下数据表。
我们用 parent_product_id 列表示当前产品的父产品是哪一个。
那么用 SQL 语句如何进行层次化查询呢?这里就要用到 CONNECT BY 和 START WITH 语法。
我们先把 SQL 写出来,再来解释其中的含义。
SELECT
level,
parent_product_id,
product
START WITH id = 1
CONNECT BY prior id = parent_product_id
ORDER BY
level
查询结果如下:
解释一下 :LEVEL 列表示当前产品属于第几层级。START WITH 表示从哪一个产品开始查询,CONNECT BY PRIOR 表示父节点与子节点的关系,每一个产品的 ID 指向一个父产品。
如果我们把 START WITH 的查询起点改为 id = 2,重新运行上面的 SQL 语句将会得到如下结果:
因为 id=2 的产品是车身,我们就只能查到车身下面的子产品。
当然,我们可以把查询结果美化一下,使其更有层次感,我们让根节点下面的 LEVEL 前面加几个空格即可。把上面的 SQL 稍微修改一下。为每个 LEVEL 前面增加 2*(LEVEL-1)个空格,这样第二层就会增加两个空格,第三层会增加四个空格。
SELECT
level,
parent_product_id,
LPAD(' ', 2 * (level - 1)) || name AS name
product
START WITH id = 1
CONNECT BY prior id = parent_product_id
查询结果已经有了层次感,如下图:
递归查询
除了使用上面我们说的方法,还可以使用递归查询得到同样的结果。递归会用到 WITH 语句。普通的 WITH 语句可以看作一个子查询,我们在 WITH 外部可以直接使用这个子查询的内容。
当递归查询时,我们是在 WITH 语句内部来引用这个子查询。还是上面的例子,我们使用 WITH 语句来查询。
WITH
temp_product (product_level, id, parent_product_id,name) AS
SELECT
0 AS product_level,id,parent_product_id,name
product
WHERE
parent_product_id IS NULL
UNION ALL
SELECT
tp.product_level + 1,p.id,
p.parent_product_id,
p.name
product p
JOIN temp_product tp
p.parent_product_id=tp.id
SELECT
product_level,
parent_product_id,
LPAD(' ', 2 * product_level)
|| name AS NAME