SQL 中怎么利用雙親節點查找所有子節點

這期內容當中小編將會給大家帶來有關SQL 中怎么利用雙親節點查找所有子節點，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

創建表如下

CREATE TABLE category ( id LONG, parentId LONG, name String(20) )INSERT INTO category VALUES ( 1, NULL, 'Root' )INSERT INTO category VALUES ( 2, 1, 'Branch2' )INSERT INTO category VALUES ( 3, 1, 'Branch3' )INSERT INTO category VALUES ( 4, 3, 'SubBranch2' )INSERT INTO category VALUES ( 5, 2, 'SubBranch3' )

其中，parent id 表示父節點， name 是節點名稱。

假設當前欲獲取某一節點下所有子節點（獲取后代 Descendants），該怎么做呢？如果使用程序（Java/PHP）遞歸調用，那么將在數據庫與本地開發語言之間來回訪問，效率之低可想而知。于是我們希望在數據庫的層面就可以完成，——該怎么做呢？

遞歸法

經查詢，最好的方法（個人覺得）是 SQL 遞歸 CTE 的方法。所謂 CTE 是 Common Table Expressison 公用表表達式的意思。網友評價說：“CTE 是一種十分優雅的存在。CTE 所帶來最大的好處是代碼可讀性的提升,這是良好代碼的必須品質之一。使用遞歸 CTE 可以更加輕松愉快的用優雅簡潔的方式實現復雜的查詢。”——其實我對 SQL 不太熟悉，大家谷歌下其意思即可。

怎么用 CTE 呢？我們用小巧數據庫 SQLite，它就支持！別看他體積不大，卻也能支持最新 SQL99 的 with 語句，例子如下。

WITH w1( id, parentId, name) AS (SELECT category.id, category.parentId,             category.nameFROM category WHERE id = 1UNION ALL SELECT category.id, category.parentId,             category.nameFROM category JOIN w1 ON category.parentId= w1.id)

SELECT * FROM w1;其中 WHERE id = 1 是那個父節點之 id，你可以改為你的變量。簡單說，遞歸 CTE 最少包含兩個查詢(也被稱為成員)。第一個查詢為定點成員，定點成員只是一個返回有效表的查詢，用于遞歸的基礎或定位點。第二個查詢被稱為遞歸成員，使該查詢稱為遞歸成員的是對 CTE 名稱的遞歸引用是觸發。在邏輯上可以將 CTE 名稱的內部應用理解為前一個查詢的結果集。遞歸查詢沒有顯式的遞歸終止條件，只有當第二個遞歸查詢返回空結果集或是超出了遞歸次數的最大限制時才停止遞歸。遞歸次數上限的方法是使用 MAXRECURION。

相應地給出查找所有父節點的方法（獲取祖先 Ancestors，就是把 id 和 parentId 反過來）

WITH w1( id, parentId, name, level) AS  (    SELECT          id,          parentId,          name,        0 AS level      FROM          category        WHERE          id = 6     UNION ALL        SELECT          category.id,          category.parentId,          category.name ,        level + 1      FROM          category JOIN w1 ON category.id= w1.parentId )  SELECT * FROM w1;

無奈的 MySQL

SQLite ok 了，而 MySQL 呢？

在另一邊廂，大家都愛用的 MySQL 卻無視 with 語句，官網博客上明確說明是壓根不支持，十分不方便，明明可以很簡單事情為什么不能用呢？——而且 MySQL 也好像沒有計劃在將來的新版本中添加 with 的 cte 功能。于是大家想出了很多辦法。其實不就是一個遞歸程序么——應該不難——寫函數或者存儲過程總該行吧？沒錯，的確如此，——寫遞歸不是問題，問題是用 SQL 寫就是個問題——還是那句話，“隔行如隔山”，雖然有點夸張的說法，但我想既懂數據庫又懂各種數據庫方言寫法（存儲過程）的人應該不是很多吧~，——不細究了，反正就是代碼帖來貼去唄~

我這里就不貼 SQL 了，可以看這里的，《MySQL中進行樹狀所有子節點的查詢》

至此，我們的目的可以說已經達到了，而且還不錯，因為這是不限層數的（以前 CMS 常說的“無限級”分類）。——其實，一般情況下，層數超過三層就很多，很復雜了，一般用戶如無特殊需求，也用不上這么多層。于是，在給定層數的約束下，可以寫標準的 SQL 來完成該任務——盡管有點寫死的感覺~~

SELECT t1.name AS lev1, t2.name as lev2, t3.name as lev3, t4.name as lev4FROM category AS t1LEFT JOIN category AS t2 ON t2.parentId = t1.idLEFT JOIN category AS t3 ON t3.parentId = t2.idLEFT JOIN category AS t4 ON t4.parentId = t3.idWHERE t1.id= 1

相應地給出查找所有父節點的方法（獲取祖先 Ancestors，就是把 id 和 parentId 反過來）

SELECT t1.name AS lev1, t2.name as lev2, t3.name as lev3, t4.name as lev4 FROM category AS t1 LEFT JOIN category AS t2 ON t2.id= t1.parentId LEFT JOIN category AS t3 ON t3.id= t2.parentId LEFT JOIN category AS t4 ON t4.id= t3.parentId

WHERE t1.id= 10優化版本

但是生成的結果和第一個例子相比起來有點奇怪，而且不好給 Java 用，——那就再找找其他例子

SELECT  p1.id, p1.name, p1.parentId as parentId, p2.parentId as parent2_id, p3.parentId as parent3_id, p4.parentId as parent4_id, p5.parentId as parent5_id,p6.parentId as parent6_idFROMcategory p1LEFT JOIN category p2 on p2.id = p1.parentId LEFT JOIN category p3 on p3.id = p2.parentId LEFT JOIN category p4 on p4.id = p3.parentId LEFT JOIN category p5 on p5.id = p4.parentId LEFT JOIN category p6 on p6.id = p5.parentIdWHERE 1 IN (p1.parentId,  p2.parentId,  p3.parentId,  p4.parentId,  p5.parentId,  p6.parentId)

ORDER BY 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7; 這個總算像點樣子了，結果是這樣子的。

相應地給出查找所有父節點的方法（獲取祖先 Ancestors，就是把 id 和 parentId 反過來， 還有改改 IN 里面的字段名）

SELECT           p1.id,         p1.name,         p1.parentId as parentId,         p2.parentId as parent2_id,         p3.parentId as parent3_id  FROM  category p1   LEFT JOIN  category p2 on p2.parentId  = p1.id  LEFT JOIN  category p3 on p3.parentId  = p2.id  WHERE 9 IN  (p1.id,              p2.id,              p3.id)    ORDER BY 1, 2, 3;

這樣就很通用啦~無論你 SQLite 還是 MySQL。

其他查詢：

查詢直接子節點的總數：

SELECT c.*,    (SELECT COUNT(*) FROM category c2 WHERE c2.parentId = c.id)     AS direct_childrenFROM category c

上述就是小編為大家分享的SQL 中怎么利用雙親節點查找所有子節點了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。