AnalyticDB for PostgreSQL 6.0 新特性解析:Recursive CTE (Common Table Expressions)

简介: Recursive CTE (Common Table Expressions) 能够实现SQL的递归查询功能,一般用于处理逻辑上为层次化或树状结构的数据(如查询组织结构、物料清单等),方便对该类数据进行多级递归查询。

作者简介:陈毅能(苇度)毕业于中国科学院,曾任职于百度、微软亚洲研究院、华为、阿里巴巴等公司,专注于分布式数据库内核开发。

Recursive CTE (Common Table Expressions) 能够实现SQL的递归查询功能,一般用于处理逻辑上为层次化或树状结构的数据(如查询组织结构、物料清单等),方便对该类数据进行多级递归查询。与Oracle的CONNECT BY语法的功能类似。

在AnalyticDB for PostgreSQL 6.0版本中,Recursive CTE不再作为待验证特性,而是默认打开。可以通过参数gp_recursive_cte打开或关闭Recursive CTE,默认情况下,gp_recursive_cte是打开的。

show gp_recursive_cte;

 gp_recursive_cte
------------------
 on
(1 row)

例子:1到100求和

使用Recursive CTE可以完成一些普通SQL语句无法完成的功能。使用Recursive CTE后,SQL语句可以引用它自己的输出。首先来看一个例子,计算1、2、……、100的和。

WITH RECURSIVE cte(n) AS (
    VALUES (1)
  UNION ALL
    SELECT n+1 FROM cte WHERE n < 100
)
SELECT sum(n) FROM cte;

 sum
------
 5050
(1 row)

上述例子中,CTE递归调用了自己,从而生成了1到100的序列,进而在主查询中进行求和。

Recursive CTE语法及执行逻辑

使用Recursive CTE的语法如下:

WITH RECURSIVE cte_name AS (
    non_recursive_term
  UNION [ ALL ]
    recursive_term
)
sql_statement;

在recursive_term的部分,Recursive CTE对自身进行自引用。其整体执行逻辑如下:

  • 执行non_recursive_term部分。如果是UNION,还需要执行一次去重。然后将数据作为本轮执行的结果,并将其结果放入一个临时工作表
  • 如果这个临时工作表非空,则循环执行如下步骤。如果这个临时工作表为空,则返回所有轮的执行结果
    (1)执行recursive_term部分。如果是UNION,需要去除重复数据,且要去除和之前结果重复的数据。然后将数据作为本轮执行的结果,并将其结果放入一个中间结果表

(2)将临时工作表的内容替换为中间结果表,并且清空中间结果表

在使用Recursive CTE的时候,需要确保执行结果是可收敛的,即总有一轮的执行结果为空,以结束循环,否则查询将出现无限循环。在前面1到100求和的例子中,有一个WHERE条件限制循环执行100步,数字达到100后因不满足WHERE条件,返回0行数据,循环终止,查询结束。

从上述执行逻辑看,Recursive CTE将对数据进行广度优先遍历。

例子:通过省市上下级关系表查询

建立省市上下级关系表:

CREATE TABLE city_relation
(
    id int           -- 当前省市id
  , parent_id int    -- 上级省市id
  , name varchar(10) -- 当前省市名称
);

插入省市关系数据:

INSERT INTO city_relation values( 2,  NULL, '浙江省');
INSERT INTO city_relation values( 1,  NULL, '广东省');
INSERT INTO city_relation values( 3,  2,    '衢州市');
INSERT INTO city_relation values( 4,  2,    '杭州市');
INSERT INTO city_relation values( 5,  2,    '湖州市');
INSERT INTO city_relation values( 6,  2,    '嘉兴市');
INSERT INTO city_relation values( 7,  2,    '宁波市');
INSERT INTO city_relation values( 8,  2,    '绍兴市');
INSERT INTO city_relation values( 9,  2,    '台州市');
INSERT INTO city_relation values(10,  2,    '温州市');
INSERT INTO city_relation values(11,  2,    '丽水市');
INSERT INTO city_relation values(12,  2,    '金华市');
INSERT INTO city_relation values(13,  2,    '舟山市');
INSERT INTO city_relation values(14,  4,    '上城区');
INSERT INTO city_relation values(15,  4,    '下城区');
INSERT INTO city_relation values(16,  4,    '拱墅区');
INSERT INTO city_relation values(17,  4,    '余杭区');
INSERT INTO city_relation values(18, 11,    '金东区');
INSERT INTO city_relation values(19,  1,    '广州市');
INSERT INTO city_relation values(20,  1,    '深圳市');

查询浙江省及其下属城市列表:

WITH RECURSIVE cities AS 
( 
    SELECT id, name, parent_id, name::text as path FROM city_relation WHERE id=2
  UNION ALL
    SELECT t.id, t.name, t.parent_id, c.path || '>' || t.name as path
    FROM city_relation t JOIN cities c ON t.parent_id = c.id
)
SELECT id, name, path FROM cities;

查询结果:

  id |  name  |         path
----+-------+----------------------
  2 | 浙江省 | 浙江省
 13 | 舟山市 | 浙江省>舟山市
 11 | 丽水市 | 浙江省>丽水市
 10 | 温州市 | 浙江省>温州市
  9 | 台州市 | 浙江省>台州市
  6 | 嘉兴市 | 浙江省>嘉兴市
  5 | 湖州市 | 浙江省>湖州市
 12 | 金华市 | 浙江省>金华市
  8 | 绍兴市 | 浙江省>绍兴市
  7 | 宁波市 | 浙江省>宁波市
  4 | 杭州市 | 浙江省>杭州市
  3 | 衢州市 | 浙江省>衢州市
 18 | 金东区 | 浙江省>丽水市>金东区
 17 | 余杭区 | 浙江省>杭州市>余杭区
 14 | 上城区 | 浙江省>杭州市>上城区
 15 | 下城区 | 浙江省>杭州市>下城区
 16 | 拱墅区 | 浙江省>杭州市>拱墅区
(17 rows)

引用

[1] https://gpdb.docs.pivotal.io/6-0/relnotes/gpdb-60-release-notes.html
[2] https://gpdb.docs.pivotal.io/6-0/admin_guide/query/topics/CTE-query.html
[3] https://blog.csdn.net/zengshaotao/article/details/84753796 (版权不明,互联网上可找到的发表最早的一篇)

相关实践学习
数据库实验室挑战任务-初级任务
本场景介绍如何开通属于你的免费云数据库,在RDS-MySQL中完成对学生成绩的详情查询,执行指定类型SQL。
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库,高度兼容MySQL协议以及SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准,可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索,快速构建企业云上数据仓库。 了解产品 https://www.aliyun.com/product/ApsaraDB/ads
相关文章
|
3月前
|
SQL 运维 关系型数据库
基于AnalyticDB PostgreSQL的实时物化视图研发实践
AnalyticDB PostgreSQL企业数据智能平台是构建数据智能的全流程平台,提供可视化实时任务开发 + 实时数据洞察,让您轻松平移离线任务,使用SQL和简单配置即可完成整个实时数仓的搭建。
364 1
|
4月前
|
存储 关系型数据库 数据库
postgresql|数据库|提升查询性能的物化视图解析
postgresql|数据库|提升查询性能的物化视图解析
154 0
|
30天前
|
关系型数据库 MySQL OLAP
PolarDB +AnalyticDB Zero-ETL :免费同步数据到ADB,享受数据流通新体验
Zero-ETL是阿里云瑶池数据库提供的服务,旨在简化传统ETL流程的复杂性和成本,提高数据实时性。降低数据同步成本,允许用户快速在AnalyticDB中对PolarDB数据进行分析,降低了30%的数据接入成本,提升了60%的建仓效率。 Zero-ETL特性包括免费的PolarDB MySQL联邦分析和PolarDB-X元数据自动同步,提供一体化的事务处理和数据分析,并能整合多个数据源。用户只需简单配置即可实现数据同步和实时分析。
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
PolarDB for MySQL数据库外网连接解析失败的原因
【2月更文挑战第5天】PolarDB for MySQL数据库外网连接解析失败的原因
63 8
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
PolarDB for MySQL数据库外网连接解析失败的原因可能有以下几点
【1月更文挑战第21天】【1月更文挑战第105篇】PolarDB for MySQL数据库外网连接解析失败的原因可能有以下几点
45 1
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 分布式数据库
深度解析PolarDB数据库并行查询技术
深度解析PolarDB数据库并行查询技术:加速SQL执行的关键问题和核心技术 随着数据规模的不断扩大,用户SQL的执行时间越来越长,这不仅对数据库的优化能力提出更高的要求,并且对数据库的执行模式也提出了新的挑战。为了解决这个问题,许多数据库系统,包括Oracle、SQL Server等,都开始提供并行查询引擎的支持,以充分利用系统资源,达到加速SQL执行的效果。本文将深入探讨基于代价进行并行优化、并行执行的云数据库的并行查询引擎的关键问题和核心技术。
122 2
|
4月前
|
关系型数据库 OLAP 数据库连接
AnalyticDB PostgreSQL版目前不支持使用外部数据包装器
AnalyticDB PostgreSQL版目前不支持使用外部数据包装器
85 3
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 数据库
postgresql|数据库|pg数据库的文件系统详解---最全面的解析
postgresql|数据库|pg数据库的文件系统详解---最全面的解析
123 0
|
4月前
|
关系型数据库
电子好书发您分享《阿里云认证的解析与实战-关系型数据库ACP认证》
电子好书发您分享《阿里云认证的解析与实战-关系型数据库ACP认证》
44 1
|
5月前
|
存储 人工智能 关系型数据库
5倍性能提升,阿里云AnalyticDB PostgreSQL版新一代实时智能引擎重磅发布
2023 云栖大会上,AnalyticDB for PostgreSQL新一代实时智能引擎重磅发布,全自研计算和行列混存引擎较比开源Greenplum有5倍以上性能提升。AnalyticDB for PostgreSQL与通义大模型家族深度集成,推出一站式AIGC解决方案。阿里云新发布的行业模型及“百炼”平台,采用AnalyticDB for PostgreSQL作为内置向量检索引擎,性能较开源增强了2~5倍。大会上来自厦门国际银行、三七互娱等知名企业代表和瑶池数据库团队产品及技术资深专家们结合真实场景实践,深入分享了最新的技术进展和解析。
5倍性能提升,阿里云AnalyticDB PostgreSQL版新一代实时智能引擎重磅发布

相关产品

  • 云数据库 RDS PostgreSQL 版