SQL递归查询知多少

CTE 是在 SQL Server 2 005 中引入的。

2 005 编号：2 005
WITH 语句定义 CTE。

这是一个陷阱，不信，不做。

实用提醒：使用后处理CTE，不要保存桌子。

数据库的类型都有哪些?

说到数据库，这是老生常谈了。
关于第一个关系数据库的报告。
这东西就像一个旧文件柜。
我们把文件放进去，如果我们搜索一个文件，我们搜索它，它就会出来。
常见的有Oracle、DB2 、SQL Server、Access、MySQL，这些都是老数据库了。

然后我们谈论非关系型数据库，它就像现代的智能办公桌。
它不仅可以存储文件，还可以自动插入文件，使搜索变得更加容易。
NoSql、Cloudant、MongoDb、Redis 和 HBase 等都很流行。
说到这里，非关系型数据库有很多优点，比如性能高、部署快、可扩展性强等。
数据没有粘性，可以随意扩展。

我们来谈谈关系数据库的好处。
首先，提问方便。
使用SQL语句，可以轻松执行复杂的查询，无论是单表还是多表。
另一个好处是事务支持，以确保数据的安全访问。
它就像一个保险箱。
别人无法夺走你所保存的东西。

说实话，当时我并没有觉得这两个数据库哪个更好。
后来慢慢的我发现，每个人都有自己的优势，就看你的需求了。
例如，如果您将有大量数据需要处理并且对性能要求较高，那么非关系型数据库会更适合您；如果您需要复杂的查询并且对数据安全性有严格的要求，那么相对的数据库可能更适合。

简而言之，虽然数据库没有绝对的好或坏，但这完全取决于你用它做什么。
就像吃饭一样，有的人想吃米饭，有的人想吃面条，对吧？

sqlserver 中 有connect prior by 这个方法，怎么使用的啊？请举例说明。

语法我都懂，用起来也很方便。
我第一次接触到它是在2 02 2 年的北京，当时我在一家小公司做报告，老板坚持让我运行递归查询来检查特定产品的所有上下游来源。
该表很简单，只是一个Test1 ，有三个字段：Inpro、Pro 和 Quantity。

想了半天，我想到了递归查询。
看一下这样写的：
sql subqry(inpro, per, 数量) 为 ( 选择 Inpro、Pro、数量 来自测试1 其中 pro = 'A' 团结大家 选择test1 .inpro、test1 .pro、test.quantity subqry.quantity作为数量 来自 test1 ，子查询 其中 test1 .pro = subqry.inpro ） 选择 通过子查询；
起初我担心自己会拼写错误，所以我花了很长时间才写出来。
必须添加union all，否则会报错。
在数量 subqry.quantity 中，作为数量，我几乎写了+，但后来我意识到它意味着乘法。
我们还能如何计算数量？
这个查询相当慢。
我测了一下，大约需要3 秒。
该表包含的数据不多，只有 2 000 多个项目。
但当时的服务器性能一般，只是一台老旧的Windows服务器。
现在服务器已准备就绪，所需时间不到 1 秒。

不管怎样，使用递归查询还是很方便的。
我看了你的例子，绝对没问题。
这是数量 subqry.quantity。
你不能拼写错误。
我以前也犯过这个错误。
也许我有点极端，我认为正确使用递归比编写存储过程更容易。
不过，并不是所有情况都适合，要根据具体情况而定。