stackoverflow的解决方案,亲测有效: SELECT * FROM person WHERE department IN (SELECT department_id FROM department WHERE department_id = UNION (SELECT department_id FROM (SELECT * FROM department ORDER BY parent_id,department_id) depart_sorted, (SELECT @pv := )

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其所在全路径节点序列. 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,获取全路径节点序列. 2.直接自定义MySQL函数 getFullPathNodeList,通过两个while循环,实现对指定节点的所有父节点和所有子节点分别进行查询,最后,将二个查询结果合并,即可得出节点所在全路径节点序列. 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,

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其所有父节点序列. 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,获取父节点. 2.直接自定义MySQL函数 getParentNodeList,通过一层while循环,实现对指定节点的所有父子节点进行查询. 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): 2)建表语句如下: /* Navicat Prem

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其下属的所有子节点(包含路径上的枝干节点和叶子节点) 枝干节点:如果一个节点下还有子节点,则为枝干节点. 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,获取所有子节点. 2.直接自定义MySQL函数 getChildList,通过一层while循环,实现对指定节点的所有子节点进行查询. 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_

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

mysql的InnoDB存储引擎在设计时是将根节点常驻内存的,也就是说查找某一键值的行记录时最多只需要1~3次磁盘I/O操作.

1.邻接表(Adjacency List) 实例: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: 那么怎么存储这个结构?并且要获取以下信息: 1.查询小天的直接上司. 2.查询老宋管理下的直属员工. 3.查询小天的所有上司. 4.查询老王管理的所有员工. 方案一.(Adjacency List)只存储当前节点的父节点信息. -- -- MySQL树结构 -- -- Author: xielong Email:cnxielong@gmail.com -- -- 建表 -- DROP TAB

之前一直用的是Oracle,对于树形查询可以使用start with ... connect by ' connect by id = prior parent_id; 没错,这是Oracle所支持的 现在公司用的是mysql,对于这种查询方式只能通过sql语句实现了 语言都是相通的,何况sql呢 mysql随没有自带的语法支持,不过可以通过创建函数来实现递归查询. 如下图所示... 直接上sql语句 create table `nodelist` ( `id` ), `nodecontent`

package tree; import java.awt.BorderLayout; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Image; import javax.swing.ImageIcon; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JLabel; import javax.swing.JScrollPane; import javax.swing.JTr

Oracle树形结构递归查询 在Oracle中,对于树形查询可以使用start with ... connect by select * from treeTable start with id='1' connect by id = prior parent_id; 若将一个树状结构存储在一张表里,需要在表中存入两个字段ID和PARENTID,表示每一条记录的parent是谁. table: treeTable 1.从根节点遍历子节点.:(一整棵树) select * from treeTab

树形结构:也就是目录结构,有父目录.子目录.文件等信息,而在程序中树形结构只是称为节点. 一棵树有一个根节点,而根节点也有一个或多个子节点,而一个子节点有且仅有一个父节点(当前除根节点外),而且也存在一个或多个子节点. 也就是说树形结构,重点就是节点,也就是我们需要关心的节点对象. 节点:一个节点有一个ID.一个名称.它所属的父节点(根节点无父节点或为null),有一个或多的子节点等其它信息. Hibernate将节点抽取出成实体类,节点相对于父节点是“多对一”映射关系,节点相对于子节点是“一对

Oracle 输出树形结构 树形结构,根 select connect_by_root(cat.parentid) root,cat.id,cat.parentid,cat.name,cat.code,SYS_CONNECT_BY_PATH(name,'/') path from V cat start with cat.parentid in (37558) connect by prior cat.id= cat.parentid 树形结构,一级子目录 select connect_by_r

接到需求是要在一个表中(表结构为主键id和父id)循环显示数据,类似于省市县++这种情况  也可能不只有三级子菜单 id  name   parentid 1     a          0 2     b          0 3     c          1 4     e          3 5     f           4 结果为 id  name   parentid parentname 3    c          1            a 4    e   

一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)他的最小单元是块,一个块的大小是4k 而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(P

作者:李平 https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html 一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/

MySQL 树形索引结构 B树 B+树   如何评估适合索引的数据结构 索引的本质是一种数据结构 内存只是临时存储,容量有限且容易丢失数据.因此我们需要将数据放在硬盘上. 在硬盘上进行查询时也就产生了硬盘的I/O操作,而硬盘的I/O存取消耗的时间要比读取内存大很多.因此数据查询的时间主要决定于I/O操作的次数. 每访问一次节点就需要对磁盘进行一次I/O操作.   树模型 二分查找的时间复杂度是O(log2n),是一种很高效的查询方式.在一系类树种使用二分查找的树有很多,但并不是所有树都适合作为索

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: (画个图真不容易..) 那么怎么存储这个结构?并且要获取以下信息: 1.查询小天的直接上司. 2.查询老宋管理下的直属员工. 3.查询小天的所有上司. 4.查询老王管理的所有员工. 方案一.(Adjacency List)只存储当前节点的父节点信息.

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

一.B+树概述 B+树是B树的变种,有着比B树更高的查询效率. 一棵 B+ 树需要满足以下条件: 节点的子树数和关键字数相同(B 树是关键字数比子树数少一) 节点的关键字表示的是子树中的最大数,在子树中同样含有这个数据 叶子节点包含了全部数据,同时符合左小右大的顺序 如下图一个M=3 的B+树: 简单概括下 B+ 树的三个特点: 关键字数和子树相同 非叶子节点仅用作索引,它的关键字和子节点有重复元素 叶子节点用指针连在一起 第一点:在 B 树中,节点的关键字用于在查询时确定查询区间,因此关键字数

紧接上一篇,将List<Menu>的扁平结构数据, 转换成树形结构的数据 返回给前端   ,   废话不多说,开撸! --------------------- 步骤: 1. 建 Menu实体结构 public class Menu { /// <summary> /// ID /// </summary> public int ID { get; set; } /// <summary> /// 菜单名 /// </summary> publi

比如我们摆出下面结构: 其Hierarchy如下: 其中根节点road的Transform是如下干净的原始状态: 现在想保持road的Hierarchy和Transform都不变的情况下将road旋转90度. 也就是说想把对road的旋转下放到子节点,当然,这样每个子节点就不止需要旋转还需要平移. 一个比较取巧的方法如下: 1,在road下添加子节点temp(其Transform为原始单位状态),将Cube(9)~Cube(12)全部拖到temp下,如图: 2,将temp旋转90度. 3,将Cu