Oracle递归查询语句：一步一步理解

一、递归查询语句的定义

首先，我们来看一下什么是递归查询语句。

WITH cte_name (column_name1, column_name2, ...) AS (
              -- 不断进行迭代直至满足停止条件
              -- 结果集
              UNION ALL
              -- 递归部分，不断调用当前WITH子句
              SELECT column_name1, column_name2, ...
              FROM   cte_name
              WHERE  迭代终止条件不成立
)
-- 在cte_name之外，最终结果集的筛选和排序
SELECT ...
FROM   cte_name
WHERE  终止条件
ORDER BY ...

这里，我们需要注意的是：

1. 递归查询语句总体还是一条SELECT语句，只不过在其中嵌套了一个WITH关键字；
2. WITH子句可以看作是一个临时视图，可以取一个名字，操作它的方式与表的方式相同；
3. 递归部分会不断调用WITH子句本身，直至满足迭代终止条件，否则程序会一直运行下去；
4. 最终结果集是通过WITH子句和一个SELECT语句组成的，必须定义终止条件（WHERE子句）和排序条件（ORDER BY子句）。

二、递归查询语句的应用场景

接着，我们来看一下递归查询语句的应用场景。

递归查询语句通常应用于树状结构，比如组织结构、产品分类等等。具体应用场景包括：

1. 查找树形结构的祖先、后代、同级节点等；
2. 查找组织结构中特定员工的上级、下属、同级等；
3. 查找产品分类中某个分类的所有子分类、父分类、同级分类等。

三、递归查询语句的实现方法

接下来，我们来看一下递归查询语句的实现方法。

为了方便理解，我们以组织结构为例，假设有如下一张员工表：

CREATE TABLE employees (
  emp_id NUMBER(6),
  emp_name VARCHAR2(20),
  manager_id NUMBER(6),
  PRIMARY KEY (emp_id)
);


INSERT INTO employees VALUES (1001, 'Alice', NULL);
INSERT INTO employees VALUES (1002, 'Bob', 1001);
INSERT INTO employees VALUES (1003, 'Charlie', 1001);
INSERT INTO employees VALUES (1004, 'David', 1002);
INSERT INTO employees VALUES (1005, 'Eva', 1003);
INSERT INTO employees VALUES (1006, 'Frank', 1002);
INSERT INTO employees VALUES (1007, 'Grace', 1005);

现在，我们来实现一个查找员工祖先的递归查询语句：

WITH employee_cte (emp_id, emp_name, manager_id, level) AS (
  -- 查找根节点
  SELECT emp_id, emp_name, manager_id, 1
  FROM   employees
  WHERE  emp_id = :input_id
  UNION ALL
  -- 递归查找祖先
  SELECT e.emp_id, e.emp_name, e.manager_id, ec.level + 1
  FROM   employee_cte ec, employees e
  WHERE  ec.manager_id = e.emp_id
)
SELECT emp_id, emp_name, level
FROM   employee_cte
ORDER BY level;

上述代码中，我们定义了一个叫做employee_cte的临时视图，包括emp_id、emp_name、manager_id和level4个列。

首先，我们通过WHERE子句查找根节点（即输入的emp_id），并通过UNION ALL将其加入结果集中。

接下来，在递归部分，我们通过FROM关键字将employee_cte和employees表连接，并通过WHERE子句进行过滤，查找祖先节点，将其加入结果集中。

最后，我们在最终SELECT语句中，只选择emp_id、emp_name和level3个列，并ORDER BY展现出层级关系。

四、递归查询语句的详细解释

下面，我们来详细解释一下上述代码。

首先，我们定义了一个叫做employee_cte的临时视图，并通过AS关键字将其与列名一一对应。其中，level表示当前节点所在的层级。初始值为1，每向上一层+1，表明根节点在最上方。

WITH employee_cte (emp_id, emp_name, manager_id, level)

然后，我们通过SELECT语句查找根节点。在这里，我们输入的emp_id就是根节点，只需要查找一次，即不需要递归调用。符合树状结构的特点：只有一颗树，需要找的节点只有一个。

SELECT emp_id, emp_name, manager_id, 1
FROM   employees
WHERE  emp_id = :input_id

接下来，我们调用WITH子句本身。

在递归部分，我们通过FROM关键字将当前视图employee_cte和基础数据表employees连接起来，进行递归查询。

其中，上一层的节点的emp_id等于本层的manager_id，表示上一层节点是本层节点的上级。每次循环将本层加入结果集，并将上一层与数据表进行连接，继续迭代。

SELECT e.emp_id, e.emp_name, e.manager_id, ec.level + 1
FROM   employee_cte ec, employees e
WHERE  ec.manager_id = e.emp_id

最后，在最终的SELECT语句中，我们只保留了emp_id、emp_name和level3个列，并根据level进行排序。

SELECT emp_id, emp_name, level
FROM   employee_cte
ORDER BY level;

五、递归查询语句的性能问题

虽然递归查询语句可以优雅地解决树状结构的问题，但是它天生就具有一些性能问题，需要注意。

首先，递归查询语句需要进行多次查询，而且每次查询都会涉及到连接操作，从而拖慢性能。

其次，递归查询语句的运行时间和层级数成正比。当层级数过大时，查询会变得非常缓慢，甚至导致内存溢出等问题。

最后，对于没有create privilege权限的用户，该查询语句需要执行很多次从而使单次查询变得非常缓慢。

因此，我们在使用递归查询语句时需要注意它的性能问题，有些情况下可能需要寻找更加高效的解决方法。

六、总结

在本篇文章中，我们详细介绍了递归查询语句的定义、应用场景、实现方法以及性能问题。

在实际应用中，如果遇到树状结构的问题，可以尝试使用递归查询语句来解决。但是需要注意它的性能问题，有些情况下还需要寻找其他更加高效的解决方法。