nosql树形结构,sql 树结构

建立一个树形结构的SQL表 3实现的功能

主要是要有ID，PID两个字段，下面是我用的一个表，仅供参考：

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CREATE TABLE [dbo].[Sys_Menu](

[ID] [int] NOT NULL,

[Code] [varchar](50) NOT NULL,

[PID] [int] NOT NULL,

[Name] [nvarchar](50) NULL,

[Url] [varchar](100) NULL,

[STATE] [bit] NOT NULL,

[IsSelected] [bit] NULL

) ON [PRIMARY]

简述什么是nosql数据库，并列举两种常见的nosql数据库名称及其特点

NoSQL太火，冒出太多产品了，保守估计也成百上千了。

互联网公司常用的基本集中在以下几种，每种只举一个比较常见或者应用比较成功的例子吧。

1. In-Memory KV Store : Redis

in memory key-value store，同时提供了更加丰富的数据结构和运算的能力，成功用法是替代memcached，通过checkpoint和commit log提供了快速的宕机恢复，同时支持replication提供读可扩展和高可用。

2. Disk-Based KV Store: Leveldb

真正基于磁盘的key-value storage, 模型单一简单，数据量不受限于内存大小，数据落盘高可靠，Google的几位大神出品的精品，LSM模型天然写优化，顺序写盘的方式对于新硬件ssd再适合不过了，不足是仅提供了一个库，需要自己封装server端。

3. Document Store: Mongodb

分布式nosql，具备了区别mysql的最大亮点：可扩展性。mongodb 最新引人的莫过于提供了sql接口，是目前nosql里最像mysql的，只是没有ACID的特性，发展很快，支持了索引等特性，上手容易，对于数据量远超内存限制的场景来说，还需要慎重。

4. Column Table Store: HBase

这个富二代似乎不用赘述了，最大的优势是开源，对于普通的scan和基于行的get等基本查询，性能完全不是问题，只是只提供裸的api,易用性上是短板，可扩展性方面是最强的，其次坐上了Hadoop的快车，社区发展很快，各种基于其上的开源产品不少，来解决诸如join、聚集运算等复杂查询。

SQL里树状结构的表，找树叶节点。

找树叶简单啊

SELECT

FROM

表 main

WHERE

NOT EXISTS (

SELECT * FROM 表 sub WHERE main.ID = sub.ParentID

)

也就是对于表的每一行，不存在有其他行的数据， ParentID 等于当前行的 ID

求一条sql语句，树形结构

with a as (

select pk_comp,name,pk_fathercomp from company

union

SELECT pk_dept,deptname,(CASE WHEN pk_fathedept=0 THEN pk_comp ELSE pk_fathedept END) as pk_comp FROM dept)

select a.name,b.name from a as b

inner join a on a.pk_comp=b.pk_fathercomp

sql里树形结构分组排序

create table T1(this varchar(10), parent varchar(10))

insert into T1(this,parent)

values ('id1',null)

,('id2',null)

,('id3','id1')

,('id4','id2')

,('id5','id3')

,('id6','id3')

,('id7','id4')

,('id8','id7')

-- sql server的cte功能

with tree(this,parent,root,depth) as (

select this,parent, this as root, 1 as depth from T1 where parent is null

union all

select a.this,a.parent, b.root, b.depth+1 as depth from T1 a, tree b where a.parent=b.this

)

select this,parent,root,depth

from tree

order by root,depth,this