标签：部分 工作 记忆 acl strong 类型 har tab 移植
今天在工作中，有同事“请教”从 Sql Server 移植数据到 DM DB 的改写问题，本以为难度不大，结果发现 Sql Server 数据库的语法、架构上，与 Oracle / DM 数据库差异还是蛮大的，弄得没怎么用过 Sql Server 的我十分头大，赶紧记载一些工作中遇到的问题，也加固 SQL 的学习，像递归查询这个问题，对我来说一直都是一个比较生涩的点。
在 Mssql 中，递归的语法是用 With 来实现的，所以一开始我还以为是要用 With 生成临时结果来处理，后来在网上查找了一下资料，才知道语法就是这样的。可以参考 TurboWay 博客(https://www.cnblogs.com/TurboWay/p/7728746.html)中的说法，于是我在笔记本上装了一个 Sql Server 2017 进行测试，为了方便，就采用了博客中的脚本进行测试。
/* test表 ID 地区ID Name 地区名称 Main_ID 地区所属上级ID Sign 地区等级 例如:福建-厦门-湖里 分别是 1，2，3 */ -- 建表 SELECT 1003 ID, ‘福建‘ Name, 0 Main_ID, 1 Sign INTO test union all SELECT 1050 , ‘福州‘ , 1003 , 2 union all SELECT 1051 , ‘厦门‘ , 1003 , 2 union ALL SELECT 1375 , ‘思明‘ , 1051 , 3 union all SELECT 1382 , ‘海沧‘ , 1051 , 3 union all SELECT 1381 , ‘湖里‘ , 1051 , 3 union all SELECT 1374 , ‘集美‘ , 1051 , 3 union all SELECT 1373 , ‘同安‘ , 1051 , 3 union all SELECT 1380 , ‘翔安‘ , 1051 , 3 union ALL SELECT 667582720122 , ‘鼓楼‘ , 1050 , 3 union all SELECT 667582725528 , ‘台江‘ , 1050 , 3 union all SELECT 667582729587 , ‘仓山‘ , 1050 , 3 union all SELECT 667582732602 , ‘马尾‘ , 1050 , 3 union all SELECT 667582735385 , ‘晋安‘ , 1050 , 3 union all SELECT 667582738507 , ‘闽侯‘ , 1050 , 3 union all SELECT 667582742586 , ‘连江‘ , 1050 , 3 union all SELECT 667582745634 , ‘罗源‘ , 1050 , 3 union all SELECT 667582748358 , ‘闽清‘ , 1050 , 3 union all SELECT 667582751824 , ‘永泰‘ , 1050 , 3 union all SELECT 667582755215 , ‘平潭‘ , 1050 , 3 union all SELECT 667582760309 , ‘福清‘ , 1050 , 3 union all SELECT 667582764565 , ‘长乐‘ , 1050 , 3;
这里才发现，在 Mssql 中，可以通过这样创建表，有点类似 Oracle 语法中的 Create Table as Select 的方式。通过导出 DDL 可以看到表 test 中列的精度。
CREATE TABLE [dbo].[test]( [ID] [numeric](12, 0) NOT NULL, [Name] [varchar](4) NOT NULL, [Main_ID] [int] NOT NULL, [Sign] [int] NOT NULL ) ON [PRIMARY] GO
发现 number 类型和 varchar 类型，都是刚好是 id 列和 name 列的最大精度。表环境拟好以后，可以执行 SQL。
WITH CTE AS ( --父项 SELECT a.*,1 level FROM test a WHERE ID=1003 UNION ALL --递归结果集中的下级 SELECT a.* , level + 1 as level FROM test a INNER JOIN CTE b ON b.ID=a.Main_ID )select * from CTE; --结果集 ID Name Main_ID Sign level --------------------------------------- ---- ----------- ----------- ----------- 1003 福建 0 1 1 1050 福州 1003 2 2 1051 厦门 1003 2 2 1375 思明 1051 3 3 1382 海沧 1051 3 3 1381 湖里 1051 3 3 1374 集美 1051 3 3 1373 同安 1051 3 3 1380 翔安 1051 3 3 667582720122 鼓楼 1050 3 3 667582725528 台江 1050 3 3 667582729587 仓山 1050 3 3 667582732602 马尾 1050 3 3 667582735385 晋安 1050 3 3 667582738507 闽侯 1050 3 3 667582742586 连江 1050 3 3 667582745634 罗源 1050 3 3 667582748358 闽清 1050 3 3 667582751824 永泰 1050 3 3 667582755215 平潭 1050 3 3 667582760309 福清 1050 3 3 667582764565 长乐 1050 3 3
其实，从这个结果集就很好理解递归查询应用场景，以地点这个场景来解释层次查询是非常适合的，如果表中没有 Sign 这个列，在 Sql 中的 level 也能非常好的分层。第一层就是福建，福建下面的第二层地点就是福州和厦门， Sign = 3 的就是第三层地名。把它们关联起来的是Id 与 Main_id ，一般我们把 Main_id 叫 Parent id ，即它的父节点 id 。比如地点马尾，它的 Main_id 是1050，而 id 是1050的就是马尾的父节点——福州。如果我们把整个结果集当成一棵树的结构的话，在以上 Sql 中，是从 id = 1003 开始，遍历整棵树，Sign = 1 是根的话，Sign = 3 的就是这棵树的叶，这样的查询就是自顶向下(树形结构是倒着的)的一种层次查询。(仅个人理解，可能不准确)
而下面这样，就是自底向上的查询了，通过一个叶子节点去查找父节点。也很好理解，第一部分先获取到叶子节点的 id，第二部分，通过已经查到的叶子节点数据(cte as b)的父节点，来找父节点的数据(b.Main_id = test.id)。
with cte as ( select a.*,1 as level from test a where id = 667582751824 union all select a.*,level + 1 as level from test a inner join cte as b on a.id = b.Main_ID ) select * from cte; --结果集 ID Name Main_ID Sign level --------------------------------------- ---- ----------- ----------- ----------- 667582751824 永泰 1050 3 1 1050 福州 1003 2 2 1003 福建 0 1 3
在 Oracle 语法中，层次查询的语法与 Mssql 中不一样，以前在用到的时候，一直难以理解是怎么个关联关系的，直到在一个博客中看到一种说法：prior 就是"找"的意思，prior id 就是找叶子节点，自顶而下查询；prior parent_id 就是找父节点，即自底向上查询。这样解释起来就非常有意思而且便于记忆，是个非常棒的点。以下是 Oracle / DM 对应的SQL。
select * from test start with id=1003 connect by prior id= main_id; select a.*,level from test a start with id = 667582735385 connect by prior main_id = id;
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原文地址：https://www.cnblogs.com/DimInk/p/10716469.html
