背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其下属的所有叶子节点. 叶子节点:如果一个节点下不再有子节点,则为叶子节点. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取叶子节点. 2.直接自定义MySQL函数 getLeafNodeList,通过两层while循环,实现对指定节点的所有叶子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_tree,id主键自增,uuid表示本节点,parent_uuid表示父节点

SELECT t3.college_code FROM ( SELECT t1.college_code, IF ( find_in_set( t1.parent_org_code, , ) AS ischild FROM ( ORDER BY parent_org_code, college_code ) t1, ( ' college_code ) t2 ) t3 WHERE t3.ischild != 0 表结构: t_college: id, college_code (机构编码), p

定义一个函数 ) CHARSET utf8 BEGIN ); ); SET sTemp = '$'; SET sTempChd =cast(rootId as CHAR); WHILE sTempChd is not null DO SET sTemp = concat(sTemp,',',sTempChd); ORDER BY sort, column_id; END WHILE; RETURN sTemp; END 使用: select t1.article_id, t1.sort,t1.s

--表结构 CREATE TABLE `address` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `code_value` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT '区域编码', `name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '区域名称', `remark` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '说明', `pid` varchar(32) DEFAULT NUL

前提:mysql  函数  find_in_set(str,strlist), cast(value as type)   一.find_in_set(str,strlist):如果字符串str是在的strlist组成的N子串的字符串列表,返回值的范围为1到N. 如果str不在strlist或strlist为空字符串,则返回值为 0 .如任意一个参数为NULL,则返回值为 NULL. 这个函数在第一个参数包含一个逗号(',')时将无法正常运行.   ①find_in_set(str,strlis

1.所示案例数据表结构设计如下所示: 2.案例数据如下所示: 3.mysql查询语句可以查询出父级目录信息: 注意:自己的数据表表名称,切记手动修改,字段名称(特别注意id,parent_id字段名称,不然肯定查询不出来的). SELECT T2.* FROM ( SELECT @r AS _id, (SELECT @r := parent_id FROM catelog WHERE id = _id) AS parent_id, @l := @l + AS lvl FROM (SELECT @

SELECT T2.* FROM ( SELECT @r AS _id, ( SELECT @r := parent_id FROM tp_module_rel WHERE REL_ID = _id ) AS parent_id, @l := @l + 1 AS lvl FROM (SELECT @r := 254, @l := 0) vars, tp_module_rel h WHERE @r <> 0 ) T1 JOIN tp_module_rel T2 ON T1._id = T2.re

每天学习一点点 编程PDF电子书.视频教程免费下载:http://www.shitanlife.com/code <!-- 查询机构的所有子机构 --> <select id="queryOrgEduAndChildrenForList" parameterType="java.util.Map" resultType="com.tianwen.springcloud.microservice.user.entity.OrgEdu&quo

BEGIN DECLARE sChildList VARCHAR(4000); DECLARE sChildTemp VARCHAR(4000); SET sChildTemp =cast(rootId as CHAR); WHILE sChildTemp is not null DO IF (sChildList is not null) THEN SET sChildList = concat(sChildList,',',sChildTemp); ELSE SET sChildList =

用CTE递归 ;with f as  ( select * from tab where id=1 union all select a.* from tab as a inner join f as b on a.pid=b.id ) select * from f

;with cte as( select id,ParentCategoryId from Category where id = 17 union all select a.id,a.ParentCategoryId from Category a join cte b on a.ParentCategoryId = b.id where a.id is not null) select * from cte

[概念]疏松图&稠密图: 疏松图指,点连接的边不多的图,反之(点连接的边多)则为稠密图. Tips:邻接矩阵与邻接表相比,疏松图多用邻接表,稠密图多用邻接矩阵. 邻接矩阵: 开一个二维数组graph[ ][ ]来记录图中点a与点b之间是否连通,初始化为0(或者-1之类的看情况):如果图中有可忽略的重边(如 只需重边中的最小边或最大边),则保存需要的那条边的边权,但如果有无法忽略的重边,就一定不要用邻接矩阵. int graph[MAXN][MAXN]; void graphInit() { me

这几天碰到一些对建边要求挺高的题目.而vector不好建边,所以学习了邻接表.. 以下是我对邻接表的一些看法. 邻接表的储存方式 邻接表就是就是每一个节点的一个链表,而且是头插法建的链表,这里我们首先用数组进行模拟..first [u],next[e]分别表示节点u的第一条边的编号,第e条边的下一条边的编号..则实现代码为: next[e]=head[u[e]]: head[u[e]]=e; 然后假设和结构体进行搭配使用会很使用.. struct Edge { int to,val,next;

[问题]给出一颗n个结点的树,树上每条边的边权都是1,这n个结点中有m个特殊点,请你求出树上距离这m个特殊点距离均不超过d的点的数量,包含特殊点本身. 输入: 输入第一行包含三个正整数,n.m.d分别表示树上有n个结点,其中有m个点是特殊点,d是如题所示的距离.(1<=n.m.d<=50000) 第二行m个整数,表示特殊的点的编号,编号再1-n之间. 第三行有n-1个整数,第个数表示第号结点的父亲结点的编号,同样在1-n之间. 输出: 输出仅包含一个整数,即符合题目要求的点的数量. 样例输入:

在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点.但很遗憾,在MySQL的目前版本中还没有对应的功能. 在MySQL中如果是有限的层次,比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4,则我们可以直接通过left join 来实现. 但很多时候我们无法控制树的深度.这时就需要在MySQL中用存储过程来实现或在你的程序中来实现这个递归.本文讨论一下几种实现的方法.

在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点.但很遗憾,在MySQL的目前版本中还没有对应的功能. 在MySQL中如果是有限的层次,比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4,则我们可以直接通过left join 来实现. 但很多时候我们无法控制树的深度.这时就需要在MySQL中用存储过程来实现或在你的程序中来实现这个递归.本文讨论一下几种实现的方法.

本文实例讲述了MySQL实现树状所有子节点查询的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点.但很遗憾,在MySQL的目前版本中还没有对应的功能. 在MySQL中如果是有限的层次,比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4,则我们可以直接通过left join 来实现. 但很多时候我们无法控制树的深度.这时就需要

SELECT catalogid, foldername, parentid, folderpath FROM public.ic_catalog; --查询同表中的,该节点写的所有子节点 WITH RECURSIVE T(catalogid,foldername,parentid) AS( UNION ALL SELECT T1.catalogid,T1.foldername,T1.parentid FROM ic_catalog T1 JOIN T ON T1.parentid=T.cata

在Oracle 中我们知道有一个 Hierarchical Queries 通过CONNECT BY 我们可以方便的查了所有当前节点下的所有子节点.但很遗憾,在MySQL的目前版本中还没有对应的功能. 在MySQL中如果是有限的层次,比如我们事先如果可以确定这个树的最大深度是4, 那么所有节点为根的树的深度均不会超过4,则我们可以直接通过left join 来实现. 但很多时候我们无法控制树的深度.这时就需要在MySQL中用存储过程来实现或在你的程序中来实现这个递归.本文讨论一下几种实现的方法.

原文在:http://dev.mysql.com/tech-resources/articles/hierarchical-data.html 来源: http://www.cnblogs.com/phaibin/archive/2009/06/09/1499687.html 译文:Yimin 引言 大多数用户都曾在数据库中处理过分层数据(hierarchical data),认为分层数据的管理不是关系数据库的目的.之所以这么认为,是因为关系数据库中的表没有层次关系,只是简单的平面化的列表:而分

转载自:https://www.jb51.net/article/130222.htm 以下内容给大家介绍了MYSQL通过Adjacency List (邻接表)来存储树形结构的过程介绍和解决办法,并把存储后的图例做了分析(可以用来做权限控制). 今天来看看一个比较头疼的问题,如何在数据库中存储树形结构呢? 像mysql这样的关系型数据库,比较适合存储一些类似表格的扁平化数据,但是遇到像树形结构这样有深度的人,就很难驾驭了. 举个栗子:现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下: 那么