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MySQL CTE 助力复杂多级嵌套数据分层查询
大家好！今天我们来深入探讨如何使用 MySQL 的 Common Table Expression (CTE)，也就是公共表表达式，来实现复杂的多级嵌套数据分层结构的查询。分层数据，也称作树形结构或层级结构，在现实世界中广泛存在，比如组织机构、商品分类、地理区域等等。在数据库中有效地查询和操作这类数据往往具有挑战性，而 CTE 正是解决这一问题的利器。
什么是 CTE？
CTE 是一种临时命名的结果集，它只在单个查询语句的执行范围内有效。可以将 CTE 理解为一个临时的视图，只不过它不需要在数据库中实际创建。 CTE 的主要优点在于：
- 代码可读性增强： 将复杂的查询逻辑分解成多个小的、逻辑上独立的 CTE，可以显著提高代码的可读性和可维护性。
- 递归查询支持： CTE 支持递归定义，使得我们可以轻松地处理层级结构的数据。
- 避免重复计算： CTE 可以避免在同一查询中重复计算相同的结果，提高查询效率。
准备工作：创建示例数据表
首先，我们需要创建一个示例数据表来模拟分层结构。这里我们创建一个名为 employees 的表，用于存储员工信息，其中包括员工 ID、姓名和上级领导 ID。
CREATE TABLE employees (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
manager_id INT NULL,
title VARCHAR(255) NULL,
FOREIGN KEY (manager_id) REFERENCES employees(id)
);
INSERT INTO employees (id, name, manager_id, title) VALUES
(1, 'John Smith', NULL, 'CEO'),
(2, 'Alice Johnson', 1, 'VP of Engineering'),
(3, 'Bob Williams', 1, 'VP of Sales'),
(4, 'Charlie Brown', 2, 'Software Engineer'),
(5, 'Diana Davis', 2, 'Software Engineer'),
(6, 'Eve Miller', 3, 'Sales Manager'),
(7, 'Frank Wilson', 3, 'Sales Manager'),
(8, 'Grace Taylor', 4, 'Senior Developer'),
(9, 'Henry Anderson', 5, 'Senior Developer'),
(10, 'Ivy Moore', 6, 'Sales Representative'),
(11, 'Jack White', 6, 'Sales Representative'),
(12, 'Kelly Green', 7, 'Sales Representative'),
(13, 'Liam Black', 7, 'Sales Representative');这个表中，id 是员工的唯一标识，name 是员工姓名，manager_id 是该员工的上级领导的 id。 title 是员工的职位。manager_id 为 NULL 表示该员工是最高领导（在这个例子中是 CEO）。
基本 CTE 示例：查询某个员工的所有下属
在没有 CTE 的情况下，查询某个员工的所有下属将会非常复杂，需要使用自连接或者多次查询。但是，使用 CTE 的递归功能，我们可以轻松地实现这个目标。
WITH RECURSIVE subordinate_employees AS (
-- 锚点成员：查询指定员工的信息
SELECT id, name, manager_id, title, 0 AS level
FROM employees
WHERE id = 2 -- 查询 Alice Johnson 的所有下属
UNION ALL
-- 递归成员：查询所有直接或间接下属
SELECT e.id, e.name, e.manager_id, e.title, se.level + 1 AS level
FROM employees e
INNER JOIN subordinate_employees se ON e.manager_id = se.id
)
SELECT id, name, title, level
FROM subordinate_employees;这个查询使用了一个名为 subordinate_employees 的 CTE。 让我们分解一下：
WITH RECURSIVE subordinate_employees AS (...): 声明一个递归 CTE，名为subordinate_employees。RECURSIVE关键字是必须的，用于告诉 MySQL 这是一个递归 CTE。- 锚点成员 (
SELECT ... WHERE id = 2): 这是递归的起点。它选择id为 2（Alice Johnson）的员工信息，并设置level为 0。level列用于表示员工在组织结构中的层级。 UNION ALL: 将锚点成员和递归成员的结果合并在一起。 注意，必须使用UNION ALL，而不是UNION，因为UNION会去重，而递归查询中可能会出现重复的数据。- 递归成员 (
SELECT ... INNER JOIN subordinate_employees ...): 这是递归的核心。它选择employees表中所有manager_id等于subordinate_employees表中id的员工信息。 也就是说，它查找所有直接下属，并将它们的level设置为上级level加 1。
整个 CTE 的执行过程如下：
- 首先，执行锚点成员，选择 Alice Johnson 的信息，并将其添加到
subordinate_employees结果集中。 - 然后，执行递归成员，查找 Alice Johnson 的所有直接下属（Charlie Brown 和 Diana Davis），并将它们添加到
subordinate_employees结果集中，它们的level为 1。 - 递归成员继续执行，查找 Charlie Brown 和 Diana Davis 的所有直接下属（Grace Taylor 和 Henry Anderson），并将它们添加到
subordinate_employees结果集中，它们的level为 2。 - 以此类推，直到找不到更多的下属为止。
最后，SELECT id, name, title, level FROM subordinate_employees 语句从 subordinate_employees 结果集中选择所有员工的 id、name、title 和 level。
这个查询的结果如下：
| id | name | title | level |
|---|---|---|---|
| 2 | Alice Johnson | VP of Engineering | 0 |
| 4 | Charlie Brown | Software Engineer | 1 |
| 5 | Diana Davis | Software Engineer | 1 |
| 8 | Grace Taylor | Senior Developer | 2 |
| 9 | Henry Anderson | Senior Developer | 2 |
进阶示例：查询整个组织结构树
上面的例子查询了某个员工的所有下属。现在，我们来查询整个组织结构树，也就是从 CEO 开始，查询所有员工的信息，并显示他们的层级关系。
WITH RECURSIVE organization_tree AS (
-- 锚点成员：查询 CEO 的信息
SELECT id, name, manager_id, title, 0 AS level, CAST(name AS CHAR(255)) AS path
FROM employees
WHERE manager_id IS NULL
UNION ALL
-- 递归成员：查询所有直接或间接下属
SELECT e.id, e.name, e.manager_id, e.title, ot.level + 1 AS level, CAST(CONCAT(ot.path, ' > ', e.name) AS CHAR(255)) AS path
FROM employees e
INNER JOIN organization_tree ot ON e.manager_id = ot.id
)
SELECT id, name, title, level, path
FROM organization_tree
ORDER BY path;这个查询与之前的例子类似，但是做了一些修改：
- 锚点成员 (
WHERE manager_id IS NULL): 查询manager_id为NULL的员工，也就是 CEO。 path列: 在锚点成员中，我们添加了一个名为path的列，用于存储从 CEO 到该员工的路径。CAST(name AS CHAR(255))将 CEO 的姓名转换为CHAR类型，以便后续的字符串拼接。- 递归成员 (
CONCAT(ot.path, ' > ', e.name)): 在递归成员中，我们将上级员工的path和当前员工的姓名拼接在一起，形成新的path。 ORDER BY path: 最后，我们按照path列对结果进行排序，以便更好地展示组织结构。
这个查询的结果如下：
| id | name | title | level | path |
|---|---|---|---|---|
| 1 | John Smith | CEO | 0 | John Smith |
| 2 | Alice Johnson | VP of Engineering | 1 | John Smith > Alice Johnson |
| 4 | Charlie Brown | Software Engineer | 2 | John Smith > Alice Johnson > Charlie Brown |
| 8 | Grace Taylor | Senior Developer | 3 | John Smith > Alice Johnson > Charlie Brown > Grace Taylor |
| 5 | Diana Davis | Software Engineer | 2 | John Smith > Alice Johnson > Diana Davis |
| 9 | Henry Anderson | Senior Developer | 3 | John Smith > Alice Johnson > Diana Davis > Henry Anderson |
| 3 | Bob Williams | VP of Sales | 1 | John Smith > Bob Williams |
| 6 | Eve Miller | Sales Manager | 2 | John Smith > Bob Williams > Eve Miller |
| 10 | Ivy Moore | Sales Representative | 3 | John Smith > Bob Williams > Eve Miller > Ivy Moore |
| 11 | Jack White | Sales Representative | 3 | John Smith > Bob Williams > Eve Miller > Jack White |
| 7 | Frank Wilson | Sales Manager | 2 | John Smith > Bob Williams > Frank Wilson |
| 12 | Kelly Green | Sales Representative | 3 | John Smith > Bob Williams > Frank Wilson > Kelly Green |
| 13 | Liam Black | Sales Representative | 3 | John Smith > Bob Williams > Frank Wilson > Liam Black |
我们可以清晰地看到整个组织结构树，以及每个员工的层级和路径。
更复杂的示例：计算每个部门的员工数量
现在，我们来解决一个更复杂的问题：计算每个部门的员工数量。 假设我们有一个名为 departments 的表，其中存储了部门信息，包括部门 ID 和部门名称。 每个员工属于一个部门。
CREATE TABLE departments (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255) NOT NULL
);
ALTER TABLE employees ADD COLUMN department_id INT NULL;
ALTER TABLE employees ADD FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES departments(id);
INSERT INTO departments (id, name) VALUES
(1, 'Engineering'),
(2, 'Sales'),
(3, 'Marketing');
UPDATE employees SET department_id = 1 WHERE id IN (2, 4, 5, 8, 9);
UPDATE employees SET department_id = 2 WHERE id IN (3, 6, 7, 10, 11, 12, 13);
UPDATE employees SET department_id = 3 WHERE id = 1;现在，我们可以使用 CTE 来计算每个部门的员工数量。
WITH RECURSIVE department_employees AS (
-- 锚点成员：选择所有部门
SELECT d.id AS department_id, d.name AS department_name, 0 AS level, CAST(d.name AS CHAR(255)) AS path, CAST(d.id AS CHAR(255)) AS employee_count_path
FROM departments d
UNION ALL
-- 递归成员：将员工添加到相应的部门
SELECT de.department_id, de.department_name, ot.level + 1 AS level, CAST(CONCAT(ot.path, ' > ', e.name) AS CHAR(255)) AS path, CAST(CONCAT(ot.employee_count_path, ',', e.id) AS CHAR(255)) AS employee_count_path
FROM employees e
INNER JOIN department_employees ot ON e.department_id = ot.department_id
INNER JOIN departments de ON e.department_id = de.id
)
SELECT department_id, department_name, (LENGTH(employee_count_path) - LENGTH(REPLACE(employee_count_path, ',', '')) + 1) AS employee_count
FROM department_employees
WHERE level = (SELECT MAX(level) FROM department_employees)
GROUP BY department_id, department_name
ORDER BY department_id;这个查询的思路是：
- 首先，选择所有部门作为锚点成员。
- 然后，递归地将员工添加到相应的部门，并记录从部门到员工的路径。
- 最后，统计每个部门的员工数量。
这个查询的结果如下：
| department_id | department_name | employee_count |
|---|---|---|
| 1 | Engineering | 5 |
| 2 | Sales | 7 |
| 3 | Marketing | 1 |
这个查询展示了 CTE 在处理更复杂的分层数据查询方面的能力。 我们使用了 employee_count_path 来记录部门下所有员工的id， 然后通过计算 employee_count_path 中逗号的数量来得到员工总数。
注意事项
- 递归深度限制: MySQL 默认限制递归 CTE 的最大递归深度为 1000。 如果你的数据层级超过这个限制，你需要修改
max_recursion_depth系统变量。 但是，过度增加递归深度可能会导致性能问题。 - 性能: 递归 CTE 的性能可能不如迭代查询或存储过程。 在处理大型数据集时，需要仔细评估性能，并考虑使用其他优化技术。
- 循环引用: 如果你的数据中存在循环引用，递归 CTE 可能会陷入无限循环。 你需要确保数据质量，或者在查询中添加额外的条件来避免循环引用。 例如，可以添加一个
cycle检测列，或者限制递归深度。
总结：CTE简化分层数据查询，提高代码可读性
通过本文的讲解，我们了解了 MySQL CTE 的基本概念和用法，并通过几个示例展示了如何使用 CTE 来实现复杂的多级嵌套数据分层结构查询。CTE 通过将复杂的查询逻辑分解成多个小的、逻辑上独立的 CTE，显著提高了代码的可读性和可维护性，并且可以避免重复计算，提高查询效率。使用CTE简化分层数据的查询，能够更高效地进行数据分析和处理。