摘自:http://www.cnblogs.com/chen1388/archive/2010/09/25/1834827.html
oracle中 connect by prior 递归算法
Oracle中start with...connect by prior子句用法 connect by 是结构化查询中用到的,其基本语法是:
select ... from tablename start with 条件1
connect by 条件2
where 条件3;
例:
select * from table
start with org_id = 'HBHqfWGWPy'
connect by prior org_id = parent_id;
简单说来是将一个树状结构存储在一张表里,比如一个表中存在两个字段:
org_id,parent_id那么通过表示每一条记录的parent是谁,就可以形成一个树状结构。
用上述语法的查询可以取得这棵树的所有记录。
其中:
条件1 是根结点的限定语句,当然可以放宽限定条件,以取得多个根结点,实际就是多棵树。
条件2 是连接条件,其中用PRIOR表示上一条记录,比如 CONNECT BY PRIOR org_id = parent_id就是说上一条记录的org_id 是本条记录的parent_id,即本记录的父亲是上一条记录。
条件3 是过滤条件,用于对返回的所有记录进行过滤。
简单介绍如下:
早扫描树结构表时,需要依此访问树结构的每个节点,一个节点只能访问一次,其访问的步骤如下:
第一步:从根节点开始;
第二步:访问该节点;
第三步:判断该节点有无未被访问的子节点,若有,则转向它最左侧的未被访问的子节,并执行第二步,否则执行第四步;
第四步:若该节点为根节点,则访问完毕,否则执行第五步;
第五步:返回到该节点的父节点,并执行第三步骤。
总之:扫描整个树结构的过程也即是中序遍历树的过程。
1. 树结构的描述
树结构的数据存放在表中,数据之间的层次关系即父子关系,通过表中的列与列间的关系来描述,如EMP表中的EMPNO和MGR。EMPNO表示该雇员的编号,MGR表示领导该雇员的人的编号,即子节点的MGR值等于父节点的EMPNO值。在表的每一行中都有一个表示父节点的MGR(除根节点外),通过每个节点的父节点,就可以确定整个树结构。
在SELECT命令中使用CONNECT BY 和蔼START WITH 子句可以查询表中的树型结构关系。其命令格式如下:
SELECT 。。。
CONNECT BY {PRIOR 列名1=列名2|列名1=PRIOR 裂名2}
[START WITH];
其中:CONNECT BY子句说明每行数据将是按层次顺序检索,并规定将表中的数据连入树型结构的关系中。PRIORY运算符必须放置在连接关系的两列中某一个的前面。对于节点间的父子关系,PRIOR运算符在一侧表示父节点,在另一侧表示子节点,从而确定查找树结构是的顺序是自顶向下还是自底向上。在连接关系中,除了可以使用列名外,还允许使用列表达式。START WITH 子句为可选项,用来标识哪个节点作为查找树型结构的根节点。若该子句被省略,则表示所有满足查询条件的行作为根节点。
START WITH: 不但可以指定一个根节点,还可以指定多个根节点。
2. 关于PRIOR
运算符PRIOR被放置于等号前后的位置,决定着查询时的检索顺序。
PRIOR被置于CONNECT BY子句中等号的前面时,则强制从根节点到叶节点的顺序检索,即由父节点向子节点方向通过树结构,我们称之为自顶向下的方式。如:
CONNECT BY PRIOR EMPNO=MGR
PIROR运算符被置于CONNECT BY 子句中等号的后面时,则强制从叶节点到根节点的顺序检索,即由子节点向父节点方向通过树结构,我们称之为自底向上的方式。例如:
CONNECT BY EMPNO=PRIOR MGR
在这种方式中也应指定一个开始的节点。
3. 定义查找起始节点
在自顶向下查询树结构时,不但可以从根节点开始,还可以定义任何节点为起始节点,以此开始向下查找。这样查找的结果就是以该节点为开始的结构树的一枝。
4.使用LEVEL
在具有树结构的表中,每一行数据都是树结构中的一个节点,由于节点所处的层次位置不同,所以每行记录都可以有一个层号。层号根据节点与根节点的距离确定。不论从哪个节点开始,该起始根节点的层号始终为1,根节点的子节点为2, 依此类推。
5.节点和分支的裁剪
在对树结构进行查询时,可以去掉表中的某些行,也可以剪掉树中的一个分支,使用WHERE子句来限定树型结构中的单个节点,以去掉树中的单个节点,但它却不影响其后代节点(自顶向下检索时)或前辈节点(自底向顶检索时)。
6.排序显示
象在其它查询中一样,在树结构查询中也可以使用ORDER BY 子句,改变查询结果的显示顺序,而不必按照遍历树结构的顺序
分享到:
相关推荐
### Oracle中的Connect By Prior递归算法详解 #### 一、Connect By Prior 子句概述 在Oracle数据库中,`Connect By Prior`子句是一种非常有用的工具,尤其在处理具有层次结构的数据时。它允许用户以一种简洁的方式...
Oracle提供的connect by扩展语法,简单好用。但是其他的RDBMS就没这么人性化了(或者我不知道)。最近在项目中使用PostgreSQL来查询树形数据,记录一下。 构造样本数据 drop table if exists demo.tree_data; ...
在Oracle中,`START WITH`指定查询的起始点,而`CONNECT BY`则用于定义层次结构,`PRIOR`关键字用来链接当前行与它的父行。例如,如果有一个`department`表,包含`id`(部门ID)和`parent_id`(父部门ID)字段,查询...
在智慧园区建设的浪潮中,一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点,通过信息化平台与智能硬件的深度融合,为园区带来前所未有的变革。 首先,智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心,打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心(IOC),采用1+N模式,即一个智能运营中心集成多个应用系统,实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”,利用大数据可视化技术,将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上,管理者可直观掌握园区运行状态,实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒,还大幅提升了管理效率,让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是,该方案融入了诸多前沿科技,让智慧园区充满了未来感。例如,利用AI视频分析技术,智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪,不仅极大提升了安防水平,还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时,无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入,让园区安全无死角,管理更轻松。特别是巡逻机器人,不仅能进行360度地面全天候巡检,还能自主绕障、充电,甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力,成为了园区管理的得力助手。此外,通过构建高精度数字孪生系统,将园区现实场景与数字世界完美融合,管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作,仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是,智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程,实现降本增效。例如,智能库存管理、及时响应采购需求等举措,大幅减少了库存积压与浪费;而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时,借助大数据分析技术,园区可精准把握产业趋势,优化招商策略,提高入驻企业满意度与营收水平。此外,智慧园区的低碳节能设计,通过能源分析与精细化管理,实现了能耗的显著降低,为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之,这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效,更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境,是未来园区建设的必然趋势。
labelme标注的json转mask掩码图,用于分割数据集 批量转化,生成cityscapes格式的数据集
(参考GUI)MATLAB GUI漂浮物垃圾分类检测.zip
人脸识别项目源码实战
人脸识别项目实战
本仿真模型基于MATLAB/Simulink(版本MATLAB 2016Rb)软件。建议采用matlab2016 Rb及以上版本打开。(若需要其他版本可联系代为转换) CSDN详情地址:https://blog.csdn.net/qq_50594161/article/details/146242453sharetype=blogdetail&sharerId=146242453&sharerefer=PC&sharesource=qq_50594161&spm=1011.2480.3001.8118
实战练习分词、创建词表、文本处理
在智慧园区建设的浪潮中,一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点,通过信息化平台与智能硬件的深度融合,为园区带来前所未有的变革。 首先,智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心,打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心(IOC),采用1+N模式,即一个智能运营中心集成多个应用系统,实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”,利用大数据可视化技术,将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上,管理者可直观掌握园区运行状态,实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒,还大幅提升了管理效率,让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是,该方案融入了诸多前沿科技,让智慧园区充满了未来感。例如,利用AI视频分析技术,智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪,不仅极大提升了安防水平,还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时,无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入,让园区安全无死角,管理更轻松。特别是巡逻机器人,不仅能进行360度地面全天候巡检,还能自主绕障、充电,甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力,成为了园区管理的得力助手。此外,通过构建高精度数字孪生系统,将园区现实场景与数字世界完美融合,管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作,仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是,智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程,实现降本增效。例如,智能库存管理、及时响应采购需求等举措,大幅减少了库存积压与浪费;而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时,借助大数据分析技术,园区可精准把握产业趋势,优化招商策略,提高入驻企业满意度与营收水平。此外,智慧园区的低碳节能设计,通过能源分析与精细化管理,实现了能耗的显著降低,为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之,这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效,更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境,是未来园区建设的必然趋势。
人脸识别项目源码实战
学生信息管理系统是一个基于Java Web技术的综合性管理平台。通过此系统,可以实现对学生、教师、选课信息等的动态管理, 提升学校管理效率。系统采用分层架构设计,前端使用HTML、CSS,JavaScript和jQuery,后端基于Servlet,JSP和Spring框架,数据库采用MySQL。主要有四个大功能,学生管理( 增加学生信息、删除学生信息、修改学生信息、查询学生信息)、教师管理(增加教师信息、删除教师信息、修改教师信息、查询教师信息)、选课信息管理(添加选课、查询选课情况、删除选课记录)、系统管理( 登录与注册功能、 用户角色管理(老师,学生,管理员)、系统日志查看)。 技术架构 1.前端技术 HTML,CSS:静态页面布局与样式 JavaScript,jQuery:动态交互、DOM操作和AJAX请求 2.后端技术 Servlet:控制层,处理用户请求 JSP:页面动态生成 Spring:依赖注入,业务逻辑分离 3.数据库 MySQL:存储学生、教师,课程等数据 JDBC:数据库连接与操作
本课程是 PHP 进阶系列之 Swoole 入门精讲,系统讲解 Swoole 在 PHP 高性能开发中的应用,涵盖 协程、异步编程、WebSocket、TCP/UDP 通信、任务投递、定时器等核心功能。通过理论解析和实战案例相结合,帮助开发者掌握 Swoole 的基本使用方法及其在高并发场景下的应用。 适用人群: 适合 有一定 PHP 基础的开发者、希望提升后端性能优化能力的工程师,以及 对高并发、异步编程感兴趣的学习者。 能学到什么: 掌握 Swoole 基础——理解 Swoole 的核心概念,如协程、异步编程、事件驱动等。 高并发处理——学习如何使用 Swoole 构建高并发的 Web 服务器、TCP/UDP 服务器。 实战项目经验——通过案例实践,掌握 Swoole 在 WebSocket、消息队列、微服务等场景的应用。 阅读建议: 建议先掌握 PHP 基础,了解 HTTP 服务器和并发处理相关概念。学习过程中,结合 官方文档和实际项目 进行实践,加深理解,逐步提升 Swoole 开发能力。
人脸识别项目实战
人脸识别项目实战
功能简介:本工具可实现批量对照片文件的人脸识别,并按指定分辨率进行转换保存。 可为人脸识别采集系统提供很好的辅助工具。 软件基本于OPENVC开发,识别精确,转换高效。 人脸识别工具 +人脸采集处理
内容概要:本文探讨了利用肌长变化反馈控制(FCM-ML)和演员-评论家强化学习(ACRL-NGN)来有效实现人体上肢和下肢无意识姿态稳定的算法方法。通过构建一个包含949条肌肉和22个关节的全身计算模型,在不同初始姿势的情况下进行模拟试验,验证了这些方法的有效性和鲁棒性,结果显示FCM-ML方法比其他传统方法更适用于此类任务。研究指出人类及其他脊椎动物在无意识状态下,通过抗拮抗性的肌肉长度变化反馈机制来维持舒适状态下的自然身体姿势(NBP)。此外,研究还表明这种控制策略有助于机器人设计、运动员训练以及康复患者的治疗。 适用人群:生物力学、机器人学以及神经科学领域的研究人员、工程师,以及关注人体姿态控制及其应用的学者和技术人员。 使用场景及目标:①解释人和非人的脊椎动物如何在无意识情况下维持最佳姿势,特别是处于重力环境中的自然身体姿势(NBP)。②为机器人肌肉控制提供理论支持和发展方向,特别是在模拟多肌肉协调控制方面。③指导运动训练及病患恢复计划的设计与优化。 其他说明:研究发现ACRL-NGN结合FCM-ML不仅能够迅速有效地实现期望的姿态稳定性,而且不需要对肌肉分类,这使其在复
反编译apk重要的工具之一