Ⅰ sql通过父节点获取所有子节点
这个很简单啊
表结构一般如下tablename(表名)
id--节点ID, name-- 节点名称 parentid父节点ID,
-----获取节点号为6下的所有子节点
select * from tablename t start with id =6 connect by prior id=parentid
Ⅱ 求高手帮忙sql写法：树节点放一个表中，怎么用一条语句查询一个节点及对应的所有父节点信息。
建议使用递归，
oracl语法示例如下、
CREATE TABLE TBL_TEST
(
ID NUMBER, --主键
NAME VARCHAR2(100 BYTE),
PID NUMBER DEFAULT 0 --------父节点主键
);
插入测试数据：
INSERT INTO TBL_TEST(ID,NAME,PID) VALUES('1','10','0');
INSERT INTO TBL_TEST(ID,NAME,PID) VALUES('2','11','1');
INSERT INTO TBL_TEST(ID,NAME,PID) VALUES('3','20','0');
INSERT INTO TBL_TEST(ID,NAME,PID) VALUES('4','12','1');
INSERT INTO TBL_TEST(ID,NAME,PID) VALUES('5','121','2');
从Root往树末梢递归
select * from TBL_TEST
start with id=1
connect by prior id = pid
从末梢往树ROOT递归
select * from TBL_TEST
start with id=5
connect by prior pid = id
SQL server 2005语法示例如下、
CREATE TABLE TBL_TEST
(
ID int,
NAME VARCHAR(100),
PID int DEFAULT 0
);
插入测试数据：
INSERT INTO TBL_TEST(ID,NAME,PID) VALUES('1','10','0');
INSERT INTO TBL_TEST(ID,NAME,PID) VALUES('2','11','1');
INSERT INTO TBL_TEST(ID,NAME,PID) VALUES('3','20','0');
INSERT INTO TBL_TEST(ID,NAME,PID) VALUES('4','12','1');
INSERT INTO TBL_TEST(ID,NAME,PID) VALUES('5','121','2');
select * from TBL_TEST
--从Root往树末梢递归
with cte as
(select *,0 as TLevel from TBL_TEST where ID=1
union all
select t1.*,t2.TLevel+1 from TBL_TEST t1 inner join cte t2 on t1.PID=t2.ID)
select * from cte
--从末梢往树ROOT递归
with cte as
(select *,0 as TLevel from TBL_TEST where ID=5
union all
select t1.*,t2.TLevel+1 from TBL_TEST t1 inner join cte t2 on t1.ID=t2.PID)
select * from cte
Ⅲ 在SQL中，我现在有300条数据。其中00001是最大的根节点。有3个字段id,pid,link.link是要求列出所以的节点
很高兴为你解答， 这个需要用递归, 假设00001是id字段, 表名是table， 想取得所有00001的数据
with ASSOCIATECTE
as(
select id, link from table where id='00001'
union all
select id, link from table tt inner join ASSOCIATECTE ee where ee.link = tt.id
)
select * from ASSOCIATECTE
试试这个， 希望能有帮助
Ⅳ SQL递归查询所有子节点
你这样设计的表用递归来显示最恰当 我刚刚好有这个的代码 发给你参考下吧
/// <summary>
/// 绑定根节点
/// </summary>
/// <param name="id"></param>
/// <param name="ddlList"></param>
public void BindSysMenu(string id, DropDownList ddlList)
{
ListItem ll = new ListItem();
ll.Text = "╋--请选择-----";
ll.Value = "-1";
ddlList.Items.Add(ll);
DataTable dt = new ManageContentInfoBll().GetWName(id).Tables[0];
foreach (DataRow dr in dt.Rows)
{
ListItem li = new ListItem();
li.Text = "╋" + dr["W_Name"].ToString();
li.Value = dr["W_ID"].ToString();
ddlList.Items.Add(li);
BindSysMenuChild((dr["W_ID"].ToString()), ddlList, "├—");
}
}
/// <summary>
/// 绑定子节点
/// </summary>
public void BindSysMenuChild(string id, DropDownList ddlList, String separtor)
{
DataTable dt = new ManageContentInfoBll().GetWName(id).Tables[0];
foreach (DataRow dr in dt.Rows)
{
ListItem li = new ListItem();
li.Text = separtor + dr["W_Name"].ToString();
li.Value = dr["W_ID"].ToString();
string separtor_ = separtor + "——";
ddlList.Items.Add(li);
BindSysMenuChild(dr["W_ID"].ToString(), ddlList, separtor_);
}
}
sql 语句 很简单的
select * from WebSubjectMenu where W_Logo ="+id+"
W_Logo 是上级的ID
希望对你有帮助吧。
Ⅳ SQL同时查询当前节点、父节点、根节点的值
SELECTt1.name,t1.VALUE,t2.VALUEASparentvalue,(SELECTCASEWHENISNULL(parentid,'')=''THENa.VALUEEND
FROMbLEFTJOINdbo.aONa.orgid=b.orgid
WHEREISNULL(parentid,'')='')ASRootValue
FROMbLEFTJOINat1ONt1.orgid=b.orgid
LEFTJOINat2ONt2.orgid=b.parentid
WHEREb.orgid='001'
这个只是简单的按你给的数据写的，实际中可能存在问题，，，，
Ⅵ SQL （根据子节点查询父节点信息）
declare @lt table(id int,level int)
declare @level int
declare @findid int
--初始化数据
set @findid = 25/*找nodeId = 25*/
--end of 初始化数据
set @level = 1
insert @lt select @findid,@level
while @@rowcount > 0
begin
set @level = @level + 1
insert @lt select a. parentId,@level
from 你的表名 a, @lt b
where a.nodeId = b.nodeId and b.level = @level - 1
end
--连接得到结果
select a.*
from 你的表名 a inner join @lt b
on a.nodeId=b.nodeId
Ⅶ sql查出一棵树中的所有叶子节点，或者所有的双亲节点,该怎么处理
sql查出一棵树中的所有叶子节点，或者所有的双亲节点如题。
------解决方案--------------------------------------------------------
SELECT LPAD( ' ', 2*level-1)||SYS_CONNECT_BY_PATH(last_name, '/ ') Path
FROM hr.employees
START WITH last_name = 'Kochhar '
CONNECT BY PRIOR employee_id = manager_id
ORDER SIBLINGS BY last_name结果为Path----------------------------------------/Kochhar/Kochhar/Baer
/Kochhar/Greenberg
/Kochhar/Greenberg/Chen
/Kochhar/Greenberg/Faviet
/Kochhar/Greenberg/Popp
/Kochhar/Greenberg/Sciarra
/Kochhar/Greenberg/Urman
/Kochhar/Higgins
/Kochhar/Higgins/Gietz
/Kochhar/Mavris
/Kochhar/Whalen
已选择12行。
解释：START WITH：指定root
CONNECT BY：指定父子关系
PRIOR：指定谁具有父亲row的资格。此例中，表示如果row1.employee_id=row2.manager_id，则row1是row2的父亲row
level: 表示等级了。
SIBLINGS：表示在相同level中排序。
SYS_CONNECT_BY_PATH( , )：x是column，c是字符。返回x的path，用c作为分界符，从root到本节点。
Ⅷ SQL SERVER 索引的工作原理
SQL 当一个新表被创建之时，系统将在磁盘中分配一段以8K为单位的连续空间，当字段的值从内存写入磁盘时，就在这一既定空间随机保存，当一个8K用完的时候， SQLS指针会自动分配一个8K的空间。这里，每个8K空间被称为一个数据页（Page），又名页面或数据页面，并分配从0-7的页号,每个文件的第0页记录引导信息，叫文件头（File header）；每8个数据页（64K）的组合形成扩展区（Extent），称为扩展。全部数据页的组合形成堆（Heap）。
SQLS 规定行不能跨越数据页，所以，每行记录的最大数据量只能为8K。这就是char和varchar这两种字符串类型容量要限制在8K以内的原因，存储超过 8K的数据应使用text类型，实际上，text类型的字段值不能直接录入和保存，它只是存储一个指针，指向由若干8K的文本数据页所组成的扩展区，真正的数据正是放在这些数据页中。
页面有空间页面和数据页面之分。当一个扩展区的8个数据页中既包含了空间页面又包括了数据或索引页面时，称为混合扩展（Mixed Extent）,每张表都以混合扩展开始；反之，称为一致扩展专门保存数据及索引信息。表被创建之时，SQLS在混合扩展中为其分配至少一个数据页面，随着数据量的增长，SQLS可即时在混合扩展中分配出7个页面，当数据超过8个页面时，则从一致扩展中分配数据页面。
空间页面专门负责数据空间的分配和管理，包括：PFS页面（Page free space）：记录一个页面是否已分配、位于混合扩展还是一致扩展以及页面上还有多少可用空间等信息；GAM页面（Global allocation map）和SGAM页面(Secodary global allocation map)：用来记录空闲的扩展或含有空闲页面的混合扩展的位置。SQLS综合利用这三种类型的页面文件
在必要时为数据表创建新空间；数据页或索引页则专门保存数据及索引信息，SQLS使用4种类型的数据页面来管理表或索引：它们是IAM页、数据页、文本/图像页和索引页。
在WINDOWS 中，我们对文件执行的每一步操作，在磁盘上的物理位置只有系统（system）才知道；SQL SERVER沿袭了这种工作方式，在插入数据的过程中，不但每个字段值在数据页面中的保存位置是随机的，而且每个数据页面在“堆”中的排列位置也只有系统（system）才知道。这是为什么呢？众所周知，OS 之所以能管理DISK，是因为在系统启动时首先加载了文件分配表：FAT（File Allocation Table），正是由它管理文件系统并记录对文件的一切操作，系统才得以正常运行；同理，作为管理系统级的SQL
SERVER,也有这样一张类似FAT的表存在，它就是索引分布映像页：IAM（Index Allocation Map）。
IAM的存在，使SQLS对数据表的物理管理有了可能。
IAM 页从混合扩展中分配，记录了8个初始页面的位置和该扩展区的位置，每个IAM页面能管理512,000个数据页面，如
果数据量太大，SQLS也可以增加更多的IAM页，可以位于文件的任何位置。第一个IAM页被称为FirstIAM,其中记录了以
后的IAM页的位置。
数据页和文本/图像页互反，前者保存非文本/图像类型的数据，因为它们都不超过8K的容量，后者则只保存超过8K容
量的文本或图像类型数据。而索引页顾名思义，保存的是与索引结构相关的数据信息。了解页面的问题有助我们下
一步准确理解SQLS维护索引的方式，如页拆分、填充因子等。
二、索引的基本概念
什么是索引呢?索引是一种特殊类型的数据库对象，它与表有着密切的联系。
索引是为检索而存在的。如一些书籍的末尾就专门附有索引，指明了某个关键字在正文中的出现的页码位置，方便我们查找，但大多数的书籍只有目录，目录不是索引，只是书中内容的排序，并不提供真正的检索功能。可见建立索引要单独占用空间；索引也并不是必须要建立的，它们只是为更好、更快的检索和定位关键字而存在。
再进一步说，我们要在图书馆中查阅图书，该怎么办呢？图书馆的前台有很多叫做索引卡片柜的小柜子，里面分了若干的类别供我们检索图书，比如你可以用书名的笔画顺序或者拼音顺序作为查找的依据，你还可以从作者名的笔画顺序或拼音顺序去查询想要的图书，反正有许多检索方式，但有一点很明白，书库中的书并没有按照这些卡片柜中的顺序排列——虽然理论上可以这样做，事实上，所有图书的脊背上都人工的粘贴了一个特定的编号①，它们是以这个顺序在排列。索引卡片中并没有指明这本书摆放在书库中的第几个书架的第几本，仅仅指明了这个特定的编号。管理员则根据这一编号将请求的图书返回到读者手中。这是很形象的例子，以下的讲解将会反复用到它。
SQLS 在安装完成之后，安装程序会自动创建master、model、tempdb等几个特殊的系统数据库，其中master是SQLS的
主数据库，用于保存和管理其它系统数据库、用户数据库以及SQLS的系统信息，它在SQLS中的地位与WINDOWS下的注册表相当。
master中有一个名为sysindexes的系统表，专门管理索引。SQLS查询数据表的操作都必须用到它，毫无疑义，它是本文主角之一。查看一张表的索引属性，可以在查询分析器中使用以下命令：select * from sysindexes where id=object_id(‘tablename’)；而要查看表的索引所占空间的大小，可以使用系统存储过程命令：sp_spaceused tablename，其中参数tablename为被索引的表名。
三、平衡树
如果你通过书后的索引知道了一个关键字所在的页码，你有可能通过随机的翻寻，最终到达正确的页码。但更科学更快捷的方法是：首先把书翻到大概二分之一的位置，如果要找的页码比该页的页码小，就把书向前翻到四分之一处，否则，就把书向后翻到四分之三的地方，依此类推，把书页续分成更小的部分，直至正确的页码。这叫“两分法”，微软在官方教程MOC里另有一种说法：叫B树（B-Tree，Balance Tree），即平衡树。
一个表索引由若干页面组成，这些页面构成了一个树形结构。B 树由“根”（root）开始，称为根级节点，它通过指向另外两个页，把一个表的记录从逻辑上分成两个部分：“枝”—--非叶级节点（Non-Leaf Level）；而非叶级节点又分别指向更小的部分：“叶”——叶级节点（Leaf Level）。根节点、非叶级节点和叶级节点都位于索引页中，统称为索引节点，属于索引页的范筹。这些“枝”、“叶”最终指向了具体的数据页（Page）。在根级节点和叶级节点之间的叶又叫数据中间页。
“根”（root）对应了sysindexes表的Root字段，其中记载了非叶级节点的物理位置（即指针）；非叶级节点位于根
节点和叶节点之间，记载了指向叶级节点的指针；而叶级节点则最终指向数据页。这就是“平衡树”。
四、聚集索引和非聚集索引
从形式上而言，索引分为聚集索引（Clustered Indexes）和非聚集索引（NonClustered Indexes）。
聚集索引相当于书籍脊背上那个特定的编号。如果对一张表建立了聚集索引，其索引页中就包含着建立索引的列的值（下称索引键值），那么表中的记录将按照该索引键值进行排序。比如，我们如果在“姓名”这一字段上建立了聚集索引，则表中的记录将按照姓名进行排列；如果建立了聚集索引的列是数值类型的，那么记录将按照该键值的数值大小来进行排列。
非聚集索引用于指定数据的逻辑顺序，也就是说，表中的数据并没有按照索引键值指定的顺序排列，而仍然按照插入记录时的顺序存放。其索引页中包含着索引键值和它所指向该行记录在数据页中的物理位置，叫做行定位符（RID：Row ID）。好似书后面的的索引表，索引表中的顺序与实际的页码顺序也是不一致的。而且一本书也许有多个索引。比如主题索引和作者索引。
SQL Server在默认的情况下建立的索引是非聚集索引，由于非聚集索引不对表中的数据进行重组，而只是存储索引键
值并用一个指针指向数据所在的页面。一个表如果没有聚集索引时,理论上可以建立249个非聚集索引。每个非聚集索引提供访问数据的不同排序顺序。
Ⅸ delphi dxdbtreeview 里面我想自己设定一个根节点(全局),然后下面的子节点用SQL语句来查询显示 怎么实现
将所有内容跟1-2-3都设置上id、parentid，然后根据父ID找到根节点
如 ： id parentid
a 1 0
b 2 1
c 3 1
d 4 0
e 5 4
Ⅹ 在sqlserver中实现树形结构中根、子节点数据的添加、修改
这个很好实现！就是添加和修改操作：
增加节点：首先要获取（在修改页面）或指定（在sql语句中）parentid的值，然后插入数据就可以啊！
修改节点：可以根据menuid，修改节点的menuName或者parentid或者是同时修改它们俩。
有问题请留言！