好的,各位观众老爷,各位技术大拿,欢迎来到“老码农的深夜茶话会”。今天咱不聊八卦,不谈人生,就来掰扯掰扯 MySQL 8.0 里面那个既神秘又实用的小玩意儿:递归 CTE!
你是不是也遇到过这样的场景:组织架构层级关系、省市县行政区划、族谱家谱… 数据之间层层嵌套,想一口气查出来? 传统的 SQL 查询,那叫一个痛苦!几张表 left join 来 left join 去,写到眼花缭乱,性能还一塌糊涂。
这时候,递归 CTE 就像一道救命稻草,嗖的一下,从天而降!它能像孙悟空一样,拔一根毫毛,变出无数个自己,一层一层地帮你把数据扒出来!
一、啥是 CTE?别跟我说你不知道!
在深入递归 CTE 之前,咱们先简单回顾一下 CTE (Common Table Expression),也就是“公共表表达式”。 别被这个名字吓到,其实它就是一个临时的命名结果集,只在当前查询语句中有效。你可以把它看作一个“临时表”,但它不是真的表,查完就消失了。
WITH employee_info AS (
SELECT employee_id, employee_name, department_id
FROM employees
WHERE salary > 50000
)
SELECT ei.employee_name, d.department_name
FROM employee_info ei
JOIN departments d ON ei.department_id = d.department_id;
这段代码里,employee_info
就是一个 CTE。它先筛选出工资大于 50000 的员工信息,然后在后面的查询中就可以直接使用这个 CTE 了,省去了重复写 WHERE salary > 50000
的麻烦。
CTE 的优点:
- 提高可读性: 把复杂的查询分解成小块,更容易理解。
- 代码复用: 在同一个查询中多次使用,避免重复代码。
- 简化嵌套查询: 替代子查询,让 SQL 语句更简洁。
二、递归 CTE:层层递进的魔法!
好,铺垫完毕,主角登场! 递归 CTE,顾名思义,就是 CTE 里面调用了自己! 它就像一个俄罗斯套娃,一层套一层,直到满足某个条件才停止。
递归 CTE 的基本结构:
WITH RECURSIVE cte_name AS (
-- 初始成员 (initial member):定义递归的起点
SELECT ...
UNION ALL
-- 递归成员 (recursive member):定义递归的规则,引用 cte_name
SELECT ...
FROM cte_name
WHERE ... -- 递归终止条件
)
-- 主查询:从 CTE 中查询结果
SELECT * FROM cte_name;
- WITH RECURSIVE: 声明这是一个递归 CTE。
- 初始成员 (Initial Member): 这是递归的起点,通常是一个简单的 SELECT 语句,用于初始化递归的数据。 就像你堆积木,第一块积木放哪儿,决定了你整个塔的形状。
- 递归成员 (Recursive Member): 这是递归的核心,它通过
UNION ALL
连接到初始成员,并且在FROM
子句中引用 CTE 自身 (cte_name
)! 这里定义了递归的规则,也就是每一层递归如何从上一层的数据中生成新的数据。 就像多米诺骨牌,推倒一个,会引发连锁反应。 - 递归终止条件 (Termination Condition):
WHERE
子句中的条件,用于控制递归的深度。 当满足条件时,递归就会停止。 如果没有终止条件,就会陷入无限循环,数据库就崩溃了!😱 所以这个条件至关重要! - 主查询 (Main Query): 最后,从 CTE 中查询结果。
三、实战演练:组织架构查询
咱们来一个最常见的例子:组织架构查询。 假设我们有一张 employees
表,记录了员工的 ID、姓名和上级领导的 ID。
CREATE TABLE employees (
employee_id INT PRIMARY KEY,
employee_name VARCHAR(255),
manager_id INT,
FOREIGN KEY (manager_id) REFERENCES employees(employee_id)
);
INSERT INTO employees (employee_id, employee_name, manager_id) VALUES
(1, '张三', NULL), -- 张三是 CEO,没有上级
(2, '李四', 1), -- 李四的领导是张三
(3, '王五', 2), -- 王五的领导是李四
(4, '赵六', 2), -- 赵六的领导也是李四
(5, '孙七', 3), -- 孙七的领导是王五
(6, '周八', 5); -- 周八的领导是孙七
现在,我们要查询出每个员工及其所有下属,以及下属的层级关系。
WITH RECURSIVE employee_hierarchy AS (
-- 初始成员:找到 CEO (没有上级领导的员工)
SELECT
employee_id,
employee_name,
manager_id,
1 AS level,
CAST(employee_name AS CHAR(255)) AS path --记录路径
FROM
employees
WHERE
manager_id IS NULL
UNION ALL
-- 递归成员:找到每个员工的下属
SELECT
e.employee_id,
e.employee_name,
e.manager_id,
eh.level + 1 AS level,
concat(eh.path, ' -> ', e.employee_name) AS path
FROM
employees e
JOIN
employee_hierarchy eh ON e.manager_id = eh.employee_id
)
SELECT * FROM employee_hierarchy;
这段代码的解释:
- 初始成员:
SELECT ... WHERE manager_id IS NULL
找到 CEO (张三),作为递归的起点。 层级设为 1,路径设为 CEO 的姓名。 - 递归成员:
SELECT ... JOIN employee_hierarchy eh ON e.manager_id = eh.employee_id
连接employees
表和employee_hierarchy
CTE,找到每个员工的下属。 层级在上一层的基础上加 1,路径在上一层的路径基础上拼接当前员工的姓名。 - 没有终止条件: 由于我们最终会遍历到所有员工,所以这里不需要显式的终止条件。当没有更多下属时,递归自然停止。
- 主查询:
SELECT * FROM employee_hierarchy
查询出所有员工及其层级关系。
查询结果:
employee_id | employee_name | manager_id | level | path |
---|---|---|---|---|
1 | 张三 | NULL | 1 | 张三 |
2 | 李四 | 1 | 2 | 张三 -> 李四 |
3 | 王五 | 2 | 3 | 张三 -> 李四 -> 王五 |
4 | 赵六 | 2 | 3 | 张三 -> 李四 -> 赵六 |
5 | 孙七 | 3 | 4 | 张三 -> 李四 -> 王五 -> 孙七 |
6 | 周八 | 5 | 5 | 张三 -> 李四 -> 王五 -> 孙七 -> 周八 |
看,是不是很清晰地展示了整个组织架构的层级关系? 就像一棵树,从根节点 (CEO) 一层一层地向下生长。
四、更多应用场景
除了组织架构,递归 CTE 还能用于解决很多其他问题:
- 省市县行政区划: 查询某个省份的所有下属市县。
- 族谱家谱: 查询某个人的所有祖先或后代。
- 商品分类: 查询某个商品的所有父分类或子分类。
- 网络拓扑: 查询某个节点的所有邻居节点。
- 权限系统: 查询某个角色的所有父角色或子角色。
五、注意事项
- 递归终止条件: 一定要设置递归终止条件,否则会陷入无限循环!
- 性能问题: 递归 CTE 可能会影响性能,特别是当数据量很大时。 可以考虑使用其他优化方法,比如物化视图。
- MySQL 版本限制: 递归 CTE 是 MySQL 8.0 的新特性,低版本不支持。
- 数据一致性: 递归 CTE 在并发环境下,可能会出现数据不一致的问题,需要谨慎使用。
六、高级技巧
- 控制递归深度: 可以使用
LIMIT
子句限制递归的深度,防止无限递归。 - 使用
MAXRECURSION
: 某些数据库系统(如SQL Server)提供了MAXRECURSION
选项来限制递归深度。MySQL没有直接提供此选项,但可以通过其他方式间接实现类似功能。 - 优化查询: 尽量在递归成员中使用索引,减少数据扫描量。
- 物化 CTE: 如果递归 CTE 的结果集被多次使用,可以考虑将其物化成临时表,提高性能。
七、总结
递归 CTE 是 MySQL 8.0 提供的强大工具,可以轻松解决层级关系数据的查询问题。 它就像一把瑞士军刀,功能强大,使用灵活。 但也要注意它的局限性,避免滥用。
记住:
- 递归 CTE = 初始成员 + 递归成员 + 终止条件 + 主查询
- 终止条件很重要!
- 性能要注意!
好了,今天的“老码农的深夜茶话会”就到这里。 希望大家能掌握递归 CTE 这个技能,在工作中大显身手! 如果觉得有用,别忘了点赞、收藏、分享哦! 👍
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下次有机会,咱们再聊聊其他有趣的数据库技术! 晚安!🌙