背景
处理不确定深度的层级结构,比如组织机构,一个常用的设计是在一张表里面保存 ID 和 Parent_ID ,并且通过自联结的办法构造一颗树。这种方式对写数据的过程很友好,但是查询过程就变得相对复杂。在不引入MPTT模型的前提下,必须通过递归算法来查询某个节点和下级子节点。
Oracle提供的connect by扩展语法,简单好用。但是其他的RDBMS就没这么人性化了(或者我不知道)。最近在项目中使用PostgreSQL来查询树形数据,记录一下。
构造样本数据
drop table if exists demo.tree_data; create table demo.tree_data ( id integer, code text, pid integer, sort integer ); insert into demo.tree_data values(1, '中国', null, 1); insert into demo.tree_data values(2, '四川', 1, 1); insert into demo.tree_data values(3, '云南', 1, 2); insert into demo.tree_data values(4, '成都', 2, 1); insert into demo.tree_data values(5, '绵阳', 2, 2); insert into demo.tree_data values(6, '武侯区', 4, 1); insert into demo.tree_data values(7, '昆明', 3, 1);
connectby函数
如果安装了 tablefunc 扩展,就可以使用PG版本的connectby函数。这个没有Oracle那么强大,但是可以满足基本要求。
-- API 如下 connectby(text relname, -- 表名称 text keyid_fld, -- id字段 text parent_keyid_fld -- 父id字段 [, text orderby_fld ], -- 排序字段 text start_with, -- 起始行的id值 int max_depth -- 树深度,0表示无限 [, text branch_delim ]) -- 路径分隔符
-- 基本用法如下,必须通过AS子句定义返回的字段名称和类型 select * from connectby('demo.tree_data', 'id', 'pid', 'sort', '1', 0, '~') as (id int, pid int, lvl int, branch text, sort int); -- 查询结果 id | pid | lvl | branch | sort ----+-----+-----+---------+------ 1 | | 0 | 1 | 1 2 | 1 | 1 | 1~2 | 2 4 | 2 | 2 | 1~2~4 | 3 6 | 4 | 3 | 1~2~4~6 | 4 5 | 2 | 2 | 1~2~5 | 5 3 | 1 | 1 | 1~3 | 6 7 | 3 | 2 | 1~3~7 | 7 (7 rows)
-- 仅仅使用基本用法,只能查询出id的相关信息,如果要查询code等其他字段,就需要通过额外的join操作来实现。 select t.id, n.code, t.pid, p.code as pcode, lvl, branch from ( select * from connectby('demo.tree_data', 'id', 'pid', 'sort', '1', 0, '~') as (id int, pid int, lvl int, branch text, sort int) ) as t left join demo.tree_data as n on (t.id = n.id) left join demo.tree_data as p on (t.pid = p.id) order by t.sort ; id | code | pid | pcode | lvl | branch ----+--------+-----+-------+-----+--------- 1 | 中国 | | | 0 | 1 2 | 四川 | 1 | 中国 | 1 | 1~2 4 | 成都 | 2 | 四川 | 2 | 1~2~4 6 | 武侯区 | 4 | 成都 | 3 | 1~2~4~6 5 | 绵阳 | 2 | 四川 | 2 | 1~2~5 3 | 云南 | 1 | 中国 | 1 | 1~3 7 | 昆明 | 3 | 云南 | 2 | 1~3~7 (7 rows)
PS:虽然通过join可以查询出节点的code,但是branch部分不能直接转换成对应的code,使用上还是不太方便。
CTE语法
使用CTE语法,通过 with recursive 来实现树形数据的递归查询。这个方法虽然没有connectby那么直接,但是灵活性和显示效果更好。
-- with recursive cte as ( -- 先查询root节点 select id, code, pid, '' as pcode, code as branch from demo.tree_data where id = 1 union all -- 通过cte递归查询root节点的直接子节点 select origin.id, origin.code, cte.id as pid, cte.code as pcode, cte.branch || '~' || origin.code from cte join demo.tree_data as origin on origin.pid = cte.id ) select id,code, pid, pcode, branch, -- 通过计算分隔符的个数,模拟计算出树形的深度 (length(branch)-length(replace(branch, '~', ''))) as lvl from cte; -- id | code | pid | pcode | branch | lvl ----+--------+-----+-------+-----------------------+----- 1 | 中国 | | | 中国 | 0 2 | 四川 | 1 | 中国 | 中国~四川 | 1 3 | 云南 | 1 | 中国 | 中国~云南 | 1 4 | 成都 | 2 | 四川 | 中国~四川~成都 | 2 5 | 绵阳 | 2 | 四川 | 中国~四川~绵阳 | 2 7 | 昆明 | 3 | 云南 | 中国~云南~昆明 | 2 6 | 武侯区 | 4 | 成都 | 中国~四川~成都~武侯区 | 3 (7 rows)
执行过程说明
从上面的例子可以看出,WITH RECURSIVE语句包含了两个部分
- non-recursive term(非递归部分),即上例中的union all前面部分
- recursive term(递归部分),即上例中union all后面部分
执行步骤如下
- 执行non-recursive term。(如果使用的是union而非union all,则需对结果去重)其结果作为recursive term中对result的引用,同时将这部分结果放入临时的working table中
- 重复执行如下步骤,直到working table为空:用working table的内容替换递归的自引用,执行recursive term,(如果使用union而非union all,去除重复数据),并用该结果(如果使用union而非union all,则是去重后的结果)替换working table
以上面的query为例,来看看具体过程
执行non-recursive query
-- step 1 执行 select id, code, pid, '' as pcode, code as branch from demo.tree_data where id = 1 -- 结果集和working table为 id | code | pid | pcode | branch ----+------+-----+-------+-------- 1 | 中国 | | | 中国
执行recursive query
-- step 2 执行递归,此时自引用cte中的数据是step 1的结果 select origin.id, origin.code, cte.id as pid, cte.code as pcode, cte.branch || '~' || origin.code from cte join demo.tree_data as origin on origin.pid = cte.id -- 结果集和working table为 id | code | pid | pcode | branch ----+--------+-----+-------+--------------------- 2 | 四川 | 1 | 中国 | 中国~四川 3 | 云南 | 1 | 中国 | 中国~云南
3、继续执行recursive query,直到结果集和working table为空
4、结束递归,将前三个步骤的结果集合并,即得到最终的WITH RECURSIVE的结果集。
严格来讲,这个过程实现上是一个迭代的过程而非递归,不过RECURSIVE这个关键词是SQL标准委员会定立的,所以PostgreSQL也延用了RECURSIVE这一关键词。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
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