本代码目的是替代Oracle的connect by语句,并实现后者的path和idleaf功能. 正文开始: 假设表org,字段有 id(编号),name(名称),pid(上级编号), 最上级的记录pid为空. 如: id     name     pid 1     集团       null 2     财务部     1 3     行政部     1 4     主办会计  2 实现目标表neworg: id    name    pid      pname    path_id   

有些同仁对于 JeeSite 4 中的树表设计不太了解,本应简单的方法就可实现,却写了很多复杂的语句和代码,所以有了这篇文章. 在 JeeSite 4 中的树表设计我还是相对满意的,这种设计比较容易理解,不会太依赖数据库的语法,对兼容多数据库比较好.相比网上大牛的左右值树设计简单了很多,并且可随时调换父节点,并级联更新所有子节点数据. 看下表字段说明我们发现除了父级节点外又多了很多辅助字段,这写字段的维护可能会稍微影响我们的插入和更新性能, 但是这将极大的简化了我们的查询,并不限深度.废话不多说

1. 复制表结构及其数据: create table table_name_new as select * from table_name_old 2. 只复制表结构: create table table_name_new as select * from table_name_old where 1=2; 或者: create table table_name_new like table_name_old 3. 只复制表数据:如果两个表结构一样:insert into table_name

平常,复制.备份表,一般都直接操作IDE完成.但有时,一些初始化数据的脚本,在操作数据前,最好备份下操作表的结构.数据,不至于出错了被置于为难的境地. 所以复制表结构.表数据的语句就派上用场. > 复制表结构.表数据 create table t_table_name_1 select * from t_table_name_2; > 复制表结构 如果只想复制表结构,就加个过滤数据的条件嘛(>_<) ;

在NLP中深度学习模型何时需要树形结构? 前段时间阅读了Jiwei Li等人[1]在EMNLP2015上发表的论文<When Are Tree Structures Necessary for Deep Learning of Representations?>,该文主要对比了基于树形结构的递归神经网络(Recursive neural network)和基于序列结构的循环神经网络(Recurrent neural network),在4类NLP任务上进行实验,来讨论深度学习模型何时需要树形结

前言: 我们在开发中,常常遇到单表的子-父id级联的表结构,在树形的深度不确定的情况下,一次查询出某个树形结构下的所有具有子-父级关系的数据变得十分困难. 这时,我们使用oracle提供的CONNECT BY PRIOR ...  start WITH 实现树形结构具有子父级关系的表递归查询和删除就会很方便. 1.树形结构表举例 (1)假设有一个MENU表,该表结构如下: ID VARCHAR2(32)     N   sys_guid()    节点id FENXID VARCHAR2(32)

树形结构的数据库表Schema设计 程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门.栏目结构.商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完 成持久化.然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,因此是不能直接将Tree存入DBMS,设计合适的Schema及其对 应的CRUD算法是实现关系型数据库中存储树形结构的关键. 理想中树形结构应该具备如下特征:数据存储冗余度小.直观性强:检索遍历过程简单高效:节点增删改查CRUD操作高效.无意

前言: 我们在开发中,常常遇到单表的子-父id级联的表结构,在树形的深度不确定的情况下,一次查询出某个树形结构下的所有具有子-父级关系的数据变得十分困难. 这时,我们使用oracle提供的CONNECT BY PRIOR ...  start WITH 实现树形结构具有子父级关系的表迭代查询和删除就会很方便. 1.树形结构表举例 (1)假设有一个MENU表,该表结构如下: ID VARCHAR2(32)     N   sys_guid()    节点id FENXID VARCHAR2(32)

1.为数据表添加一个新字段 Alter TABLE [dbo].[CustomerBackupConfig] Add [Stamp] [timestamp] NULL GO 2.为数据表添加两个新字段 , GO 3.为数据表删除一个字段 Alter Table [dbo].[tblOrder] Drop Column [CookieID] GO 4.修改数据表一个字段的定义 Alter Table [dbo].[tblOrder] Alter Column [CookieID] int not

<来源网址:http://www.delphifans.com/infoview/Article_221.html>根据数据字典表定义的表结构,生成创建表的SQL语句 //1．  类名:TJZDbSqlCreate//2．  父类:Tcomponent//3．  主要属性://         DataBaseName:String //数据源.数据字典存放路径(有大小写区别)//         TableName:String  //  欲生成Create Table 语句的表(有大小写区

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

1.getField($fields,$sepa=null) A:当$fields为1个字段,$sepa=null的时候,返回一个符合条件的记录的字段. B:如果要取得所有符合条件记录字段,需要$sepa设置为True,返回一个一维索引数组. C:如果$fields为2个字段时候,会返回一个以为一个一维关联数组,默认索引为第一个字段的值. D:如果$fields为2个以上字段的时候,返回一个二维关联数组,默认索引第一个字段的值. 2.管理员表:id int(10) , account char(

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

一.树形结构例子分析: 以360问答页面为例:http://wenda.so.com/c/ 我们通过观察URL,可以明确该页面的数据以树形结构存储,下面三块模块分别为: ①根节点 ②根节点的第一层子节点 ③为左侧所选择节点的下一层子节点 (图1) 该例简化的树形结构图如下: (图2) 我们不难发现,每当点击图1红框内的类别时,页面主体问题部分会显示该类别节点下所有子节点的问题.因此,需要实现查询出某节点所有子节点的功能. 二.表的存储: 需要存储两张表: 1.类别表 create table [

问题描述: 有时候我们只需要导出一张表和表数据到另外一个数据库,如果是备份整个库的话,就会很麻烦那样,没法满足需求. 解决方法: 以sqlserver2014为例:把MGActivity数据库的batch_mail表导出表数据和表结构 1.选择MGActivity数据库右键选择-->任务-->生成脚本 2.弹出生成脚本窗口-->下一步-->选择对象(勾选刚刚的batch_mail表)然后下一步 3.到设置脚本编写选项-->点击高级-->要编写脚本的数据类型-->选

SQLServer中查询表结构(表主键 .列说明.列数据类型.所有表名)的Sql语句 1.查询数据库中的所有表名称: SELECT name FROM SysObjects Where XType='U' ORDER BY Name 结果: 2.查询数据库中指定表的表结构: --快速查看表结构 THEN obj.name ELSE '' END AS 表名, col.colorder AS 序号 , col.name AS 列名 , ISNULL(ep.[value], '') AS 列说明 ,

在Oracle和sql server中,如何从一个已知的旧表,来复制新生成一个新的表,如果要复制旧表结构和表数据,对应的sql语句该如何写呢?刚好阿堂这两天用到了,就顺便把它收集汇总一下,供朋友们参考一下了! sql server中复制表结构和表数据的sql语句的写法,分别如下1.复制表的内容到一新表    select   *   into   新表名   from   原表名  2.复制表的结构到一新表    select   *   into   新表名   from   原表名   wh

Atitit.各种  数据类型 ( 树形结构,表形数据  ) 的结构与存储数据库 attilax  总结 1. 数据结构( 树形结构,表形数据,对象结构 ) 1 2. 编程语言中对应的数据结构 java c# php ( Dic/Map      List    datatable ) 1 3. 数据库存储数据  1 4. 数据的表形显示( 多条记录 与单条记录 ) 2 5. ASP.NET 数据控件:GridView,DataList,Repeater ,DetailsView,FormVie

转载自:https://www.jb51.net/article/130222.htm 以下内容给大家介绍了MYSQL通过Adjacency List (邻接表)来存储树形结构的过程介绍和解决办法,并把存储后的图例做了分析(可以用来做权限控制). 今天来看看一个比较头疼的问题,如何在数据库中存储树形结构呢? 像mysql这样的关系型数据库,比较适合存储一些类似表格的扁平化数据,但是遇到像树形结构这样有深度的人,就很难驾驭了. 举个栗子:现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下: 那么

1.建表脚本 CREATE TABLE [dbo].[tb_tree]( ,) NOT NULL, [ParentId] [int] NULL, ) NULL, CONSTRAINT [PK_tb_tree] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [Id] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOC

在数据库中存储树形结构的数据,这是一个非常普遍的需求,典型的比如论坛系统的版块关系.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. A.关系型数据库设计模式1 id name parent_id 1 A NULL 2 B 1 3 C 1 4 D 2 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. 优点:结构简单易懂,插入