PostgreSQL树形结构的递归查询示例_PostgreSQL

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

psql里查看所有库:\\l查看所有表:\\dt查看某个表的结构:\\d 表名如果表位于你的自定义模式中,要把模式名加入“搜索路径”。具体来说就是编辑postgres的配置文件:<数据目录>\\postgres.conf,search_path=这行www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

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。

1、通过命令行查询 \\d 数据库—得到所有表抄的名字 \\d 表名—得到表结构 2、通过SQL语句查询袭 select*from pg_tables\"—得到当前百db中所有表的信息(这里pg_tables是系统视图) select

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。

Oracle 的例子 SQL>SELECT 2* 3 FROM 4 test_main;ID VALUE 1 ONE 2 TWO SQL>CREATE TABLE test_t AS SELECT*FROM test_main;表已创建。SQL>select*FROM test_t;ID VALUE 1 ONE 2 TWO postgresql

构造样本数据

1)页面管理子模块:对PostgreSQL缓冲区页面的组织结构进行定义以及提供页面操作的方法。2)缓冲区管理子模块:管理PostgreSQL的缓冲区,包括本地缓冲区和共享缓冲区。3)存储设备管理子模块:数据库记录

以 test 作为用户名,导出 localhost:5432 服务器上的 Test 数据库。导出的文件名为 test_data F:\\PostgreSQL\\9.2\\bin>pg_dump-f test_data-h localhost-U test-p 5432 Test 口令: F:\\PostgreSQL

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);

pg_dump-U database_username database-t tablename-f/tmp/tablename.sql恢复zhidao数据表,包含表结构。登入数据库后 \\i/tmp/tablename.sql即可创版建表。注意此方式恢复在恢复已有表时可能会

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。

以 test 作为用户名,导出 localhost:5432 服务器上的 Test 数据库。导出的文件名为 test_data F:\\PostgreSQL\\9.2\\bin>pg_dump-f test_data-h localhost-U test-p 5432 Test 口令: F:\\PostgreSQL

-- 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, branchfrom (select * from connectby('demo.tree_data', 'id', 'pid', 'sort', '1', 0, '~')as (id int, pid int, lvl int, branch text, sort int)) as tleft 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。

以 test 作为用户名,导出 localhost:5432 服务器上的 Test 数据库。导出的文件名为 test_data F:\\PostgreSQL\\9.2\\bin>pg_dump-f test_data-h localhost-U test-p 5432 Test 口令: F:\\PostgreSQL

-- 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 lvlfrom 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,谢谢大家对真格学网的支持。

在数据库运维工作中,经常会有数据目录使用率较高需要调整的情况,通常会给数据库建立多个表空间,并分别位于不同的盘上,这时需要做的工作就是调整库中现有表和索引的表空间,下面简单总结下这块维护 工作的内容,以下都是基于 PostgreSQL 9.0内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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