mysql查询最上级父节点，mysql查询上一条和下一条

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mysql如何递归汇总?

1、用如下语法： altertabletable_namerenametable_new_name；其中，table_name是旧表名，table_new_name是新表名。

2、mysql对递归的深度是有限制的，默认的递归深度是1000。

3、如果是从子节点递归到父节点查询，就把start with 换成unid，prior左右对换下面再讲MySql 的递归查询方式。MySql没有Oracle的强大功能，虽然都是同一个公司的产品。所以只能靠自己写。

更新使用UPDATE，一般在FOREACH里面修改一条就更新一条，这样简单点，不要全部都处理完毕以后才更新。

--传入id，输出name和sex的存储过程，这里同个id有多条数据，所以需要用到游标。

正是游标把作为面向集合的数据库管理系统和面向行的程序设计两者联系起来，使两个数据处理方式能够进行沟通。在数据库开发过程中，当你检索的数据只是一条记录时，你所编写的事务语句代码往往使用SELECT INSERT 语句。

树的存储形式有双亲表示法、孩子表示法、孩子兄弟表示法。双亲表示法的特点：由于根结点是没有双亲的，约定根结点的位置位置域为-1。根据结点的parent指针很容易找到它的双亲结点。

虽然也需要重写，但是通常情况下B树存储要比LSM树存储需要更少的维护。并发访问需要读/写隔离，其中一系列的锁和闩(latch)。LSM树具有如下特性：LSM树是不可写的。SSTable是一次性写入磁盘的，永不更新。

storage structure ），一般采用数组或者结构数组来描述。线性存储方式主要用于线性逻辑结构的数据存放，而对于图和树等非线性逻辑结构则不适用。

在传统的关系型数据库中，就已经产生了各种解决方案。此文以存储树形结构数据为需求，分别描述了利用关系型数据库和文档型数据库作为存储的几种设计模式。

例：线索树。散列存储：散列存储，又称hash存储，是一种力图将数据元素的存储位置与关键码之间建立确定对应关系的查找技术。例：栈（既可以通过顺序存储也可以同通过随机存储）。

以InnoDB为例，一页大小为16K，叶节点每行存储1K数据，可容纳16个记录。对于B+树，3层就可以存储约2200万行，这就是B+树选择作为索引结构背后的效率考量：查询时I/O操作少，性能优越。

1、关系表中存储所有的节点路径信息，还用distance表示路径的距离，需要把树形结构中每两个节点之间的路径信息都维护进来。数据存储的过程就拿导入总公司-门店A的过程做个示例。

2、)直观易懂，方便调试，是所有树结构数据库方案中唯一所见即所得，能够直接看到树的形状的方案，空值的采用使得树形结构一目了然。2)SQL查询、删除、插入非常方便，没有用到Like语法。

3、假设有如下一棵树：要存储于数据库中，最简单直接的方法，就是存储每个元素的父节点ID。

4、A.关系型数据库设计模式1idnameparent_id1ANULL2B13C14D2 上图表示了传统的设计方法之一，就是将树形结构的每一个结点作为关系型数据库中的一行进行存储，每一个结点保存一个其父结点的指针。

5、解决方法很多！数据要存储为树形结构，那么数据要有父子关系。一个父节点有多个子节点，一个子节点又有多个子子节点。

首先说一下Oracle的递归查询，相信大部分人都知道很简单。无非start with connect by 函数。下面是从pId向子节点递归查询的例子，unId是数据库表中的主键。

二叉查找树：左节点比父节点小，右节点比父节点大，所以二叉查找树的中序遍历就是树的各个节点从小到大的排序。二叉平衡树：左右子树高度差不能大于1。B+树就是结合了它们的特点，当然，不一定是二叉树。

= (select id from tablename where distict_name = ) ，我这种只可以查询上下两个级别，如果你想扩充，那么写存储过程，进行判断，存储过程中输入两个参数，一个是名称，一个是等级，根据等级判断执行不同的案例。

现有一棵树如下：邻接表模式：这种模式我们经常用到，很多的教程和书中也介绍过。我们通过给每个节点增加一个属性 parent 来表示这个节点的父节点从而将整个树状结构通过平面的表描述出来。

第一种情况鼠标单击之前如果箭头是向下的，那么我们要首先把箭头变成向右，那么我们前面设置了箭头方向是取决于jiantou列的值的，所以我们用更新行的交互，把jiantoulie的值更新为0，这样他就向右了。

递归实现 Map对象实现 filter实现这种方法很有意思，可能大多数人想不到，也是从大佬处学到的(读书人的是怎么能叫抄呢，应该叫“窃”）。

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