博客
关于我
SQL Server递归查询在Highgo DB中实现 (APP)
阅读量:391 次
发布时间:2019-03-05

本文共 873 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

高效实现递归查询的技术方案

作为技术研发团队,我们在数据库优化方面持续探索新方法。以下文档详细介绍了在Highgo DB中实现类似SQL Server递归查询效果的实践方案。

一、开发环境系统平台:Microsoft Windows (64-bit) 10版本:5.6.4

二、文档用途本文旨在阐述如何在Highgo DB中实现高效的递归查询功能,借鉴SQL Server的查询优化经验。

三、详细信息

  • 数据库表结构设计我们首先创建了GroupInfo表,字段包括:
    • Id(INT,主键)
    • GroupName(NVARCHAR(50),用于存储组别名称)
    • ParentGroupId(INT,外键,表示父组ID)

    数据插入采用以下方式:

    select 0,'某某大学',null union allselect 1,'外语学院',0 union all...

    通过多次UNION操作,成功构建了多层级的组织架构。

    1. 高效递归查询实现采用CTE(通用表达式)技术构建递归路径:
    2. with CTE as (    select Id, GroupName, ParentGroupId,            GroupPath=CAST(GroupName as nvarchar(max))     from GroupInfo where Id=0    union all    select G.*, CAST(CTE.GroupPath+'//'+G.GroupName as nvarchar(max)) as GroupPath    from CTE    inner join GroupInfo as G on CTE.Id=G.ParentGroupId)select * from CTE order by ParentGroupId

      通过递归合并,实现了完整的组织架构路径追踪。

      本文详细说明了GroupInfo表的创建及数据插入方法,并提供了实现递归查询的高效解决方案。如果需要进一步技术支持,请访问【瀚高技术支持平台】。

    转载地址:http://hyowz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用YoloV8实例分割识别猪的姿态(含数据集)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 使用姿态估计算法构建简单的健身训练辅助应用程序
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YoloV5和Mask RCNN实现汽车表面划痕检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    OpenCV中的监督学习
    查看>>
    opencv中读写视频
    查看>>
    opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
    查看>>
    opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
    查看>>
    opencv之模糊处理
    查看>>
    Opencv介绍及opencv3.0在 vs2010上的配置
    查看>>
    OpenCV使用霍夫变换检测图像中的形状
    查看>>
    opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
    查看>>
    OpenCV保证输入图像为三通道
    查看>>
    OpenCV入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
    查看>>