Der rekursive CTE von Mysql wird haupts?chlich zur Verarbeitung hierarchischer Daten verwendet. 1. Es wird durch Erstfragen und rekursive Abfragen durch die Baumstruktur der Baumstruktur realisiert, z. B. alle Untergebenen eines bestimmten Mitarbeiters; 2. Es kann verwendet werden, um numerische Sequenzen wie 1 bis 100 zu erzeugen; 3. Wenn Sie sie verwenden, achten Sie bei der Verwendung von unendlichen Schleifen, steuern Sie die rekursive Tiefe, optimieren Sie die Indizes und testen Sie zuerst kleine Daten, um die Richtigkeit der Logik zu überprüfen.
Der rekursive CTE von MySQL (Rekursive Ausdruck der ?ffentlichen Tabelle) wird haupts?chlich zur Verarbeitung hierarchischer Daten verwendet, wie z. B. Organisationsstruktur, Klassifizierungsb?ume, Kommentarverschachteln usw. Rekursives CTE ist sehr nützlich, wenn Sie von einem Knoten aus starten und alle Kinder oder Eltern finden müssen.

Hier ist ein h?ufiges Beispiel, um zu veranschaulichen, wie MySQLs rekursives CTE verwendet werden.
1. Was ist rekursiv CTE?
CTE (Common Table Expression) ist ein tempor?res namentliches Ergebnissatz, auf das in SQL -Abfragen verwiesen werden kann. Rekursives CTE ist ein spezielles CTE, das sich wiederholt auf sich selbst beziehen kann, wodurch die Durchquerung hierarchischer Daten erkennt.

In MySQL lautet die Syntaxstruktur von rekursivem CTE wie folgt:
Mit rekursivem cte_name als ( -Erste Abfrage (nicht rekursives Teil) W?HLEN ... Gewerkschaft alle - rekursive Teil ausw?hlen ... von cte_name wo ... ) W?hlen Sie * aus cte_name;
2. Beispiel: Fragen Sie die untergeordneten Teams der Mitarbeiter an
Angenommen, es gibt eine employees
, die Struktur lautet wie folgt:

Ausweis | Name | Manager_id |
---|---|---|
1 | Alice | NULL |
2 | Bob | 1 |
3 | Carol | 2 |
4 | David | 2 |
5 | Vorabend | 1 |
Ziel: Finden Sie alle Untergebenen von Alice (ID = 1) (einschlie?lich direkter und indirekter Untergebener).
SQL -Abfragen sind wie folgt:
Mit rekursiven Untergebenen als ( - Erste Abfrage: Suchen Sie die Auswahl der ID, des Namens, Manager_ID von Alice Von Mitarbeitern Wobei Manager_id = 1 Gewerkschaft alle - Rekursive Abfrage: Suchen Sie weiterhin die Untergebenen der Untergebenen aus. Von Mitarbeitern e Innere Join -Untergebene s auf e.Manager_id = S.Id ) Aus Subordinaten ausw?hlen;
Zu den Ausführungsergebnissen geh?ren Bob, Carol, David und Eva.
Notiz:
- Die rekursive Kündigungsbedingung wird automatisch beendet, wenn keine mehr Datens?tze hinzugefügt werden k?nnen.
-
manager_id = 1
ist nur der Ausgangspunkt, Sie k?nnen es entsprechend Ihren Anforderungen in eine andere ID ?ndern. - Wenn das Level zu tief ist, k?nnen Sie auf Leistungsprobleme sto?en oder die rekursive Tiefengrenze (die Standardeinstellung 1000) überschreiten, die durch Einstellen
cte_max_recursion_depth
eingestellt werden kann.
3. Ein weiterer gemeinsamer Zweck: Erzeugen Sie eine Folge von Zahlen
Manchmal müssen wir eine Reihe von aufeinanderfolgenden Zahlen erzeugen, z. B. 1 bis 100. Rekursives CTE kann auch dazu verwendet werden.
Mit rekursiven Zahlen als (( W?hlen Sie 1 als n Gewerkschaft alle W?hlen Sie N 1 aus Zahlen, wobei n <100 ) Aus Nummern ausw?hlen;
Obwohl dieses Beispiel einfach ist, ist es sehr geeignet, um eine rekursive Logik zu verstehen. Sie k?nnen es auch erweitern, um komplexere Dinge wie Datumssequenzen, Zeitsegmentstatistiken usw. zu erledigen.
4. Mehrere Vorschl?ge für die Verwendung rekursiver CTE
- Vermeiden Sie unendliche Schleifen : Stellen Sie sicher, dass die Rekursion eindeutige Beendigungsbedingungen aufweist, andernfalls verursacht sie Fehler oder Abfragen.
- Kontrolle der Tiefe der Rekursion : Wenn die Datenmenge gro? ist, begrenzen Sie die Rekursionstiefe angemessen, um einen überm??igen Ressourcenverbrauch zu vermeiden.
- Indexoptimierung : Das Erstellen von Indizes auf rekursiven Feldern (wie Eltern_ID, Manager_ID) kann die Leistung erheblich verbessern.
- Testen Sie kleine Daten : Verwenden Sie zuerst eine kleine Datenmenge, um zu testen, ob die Logik korrekt ist, und wenden Sie sie dann auf die volle Datenmenge an.
Grunds?tzlich ist das alles. Rekursives CTE ist im Umgang mit Baumstrukturen oder hierarchischen Beziehungen sehr stark. Nach dem Beherrschen der Grundstruktur kann sie flexibel auf verschiedene Szenarien angewendet werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMySQL Rekursives CTE -Beispiel. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Es gibt drei Hauptmethoden, um Umgebungsvariablen in PHP festzulegen: 1. Globale Konfiguration über php.ini; 2. durch einen Webserver (z. B. SetEnv von Apache oder FastCGI_Param von Nginx); 3. Verwenden Sie die Funktion Putenv () in PHP -Skripten. Unter ihnen eignet sich Php.ini für globale und selten ?ndernde Konfigurationen. Die Webserverkonfiguration eignet sich für Szenarien, die isoliert werden müssen, und Putenv () ist für tempor?re Variablen geeignet. Die Persistenz -Richtlinien umfassen Konfigurationsdateien (z. B. Php.ini oder Webserverkonfiguration), .env -Dateien werden mit der DOTENV -Bibliothek und dynamische Injektion von Variablen in CI/CD -Prozessen geladen. Sicherheitsmanagement sensible Informationen sollten hart codiert werden, und es wird empfohlen.

Warum brauche ich eine SSL/TLS -Verschlüsselungs -MySQL -Verbindung? Da unverschlüsselte Verbindungen dazu führen k?nnen, dass sensible Daten abgefangen werden, kann das Erm?glichen von SSL/TLS-Angriffen von Menschen in der Zwischenzeit verhindern und die Compliance-Anforderungen erfüllen. 2. Wie konfigurieren Sie SSL/TLS für MySQL? Sie müssen ein Zertifikat und einen privaten Schlüssel generieren, die Konfigurationsdatei ?ndern, um die SSL-CA-, SSL-Cert- und SSL-Key-Pfade anzugeben und den Dienst neu zu starten. 3. Wie kann man SSL erzwingen, wenn der Client eine Verbindung herstellt? Implementiert durch Angabe von Anforderungs- oder Anforderungsquellen bei der Erstellung eines Benutzers; 4. Details, die in der SSL -Konfiguration leicht übersehen werden, umfassen Zertifikatpfadberechtigungen, Probleme mit Zertifikatverlauf und Client -Konfigurationsanforderungen.

Um Benutzerverhaltensdaten zu erfassen, müssen Sie das Browsen, die Suche, den Kauf und andere Informationen über PHP in die Datenbank aufzeichnen und sie reinigen und analysieren, um die Interessenpr?ferenzen zu untersuchen. 2. Die Auswahl der Empfehlungsalgorithmen sollte auf der Grundlage von Datenmerkmalen ermittelt werden: basierend auf Inhalten, kollaborativen Filterung, Regeln oder gemischten Empfehlungen; 3. Die kollaborative Filterung kann in PHP implementiert werden, um die ?hnlichkeit der Benutzer Cosinus Cosinus zu berechnen, K n?chste Nachbarn auszuw?hlen, gewichtete Vorhersagewerte zu erzielen und Produkte mit hoher Punktzahl zu empfehlen. 4. Die Leistungsbewertung verwendet Genauigkeit, Rückruf, F1 -Wert und CTR, Conversion -Rate und überprüfen den Effekt durch A/B -Tests. 5. Kaltstartprobleme k?nnen durch Produktattribute, Benutzerregistrierungsinformationen, Volksempfehlungen und Expertenbewertungen gelindert werden. 6. Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen zwischengespeicherte Empfehlungsergebnisse, asynchrone Verarbeitung, verteiltes Computing und SQL -Abfrageoptimierung, wodurch die Empfehlungseffizienz und die Benutzererfahrung verbessert werden.

Bei der Auswahl eines geeigneten PHP -Frameworks müssen Sie nach den Projektanforderungen umfassend berücksichtigen: Laravel ist für die schnelle Entwicklung geeignet und bietet eloquentorm- und Blade -Vorlagenmotoren, die für den Datenbankbetrieb und das dynamische Formrending bequem sind. Symfony ist flexibler und für komplexe Systeme geeignet. CodeIgniter ist leicht und für einfache Anwendungen mit hohen Leistungsanforderungen geeignet. 2. Um die Genauigkeit von KI-Modellen sicherzustellen, müssen wir mit einem qualitativ hochwertigen Datentraining, einer angemessenen Auswahl von Bewertungsindikatoren (wie Genauigkeit, Rückruf, F1-Wert), regelm??iger Leistungsbewertung und Modellabstimmung und sicherstellen, dass die Codequalit?t durch Testen und Integrationstests der Code sichergestellt wird, um die Eingabedaten kontinuierlich zu überwachen. 3.. Viele Ma?nahmen sind erforderlich, um die Privatsph?re der Benutzer zu schützen: Verschlüsseln und speichern sensible Daten (wie AES

PHP spielt die Rolle des Connector- und Brain Center im intelligenten Kundendienst, der für die Verbindung von Front-End-Eingaben, Datenbankspeicher und externen KI-Diensten verantwortlich ist. 2. Bei der Implementierung ist es notwendig, eine mehrschichtige Architektur zu erstellen: Das Front-End empf?ngt Benutzernachrichten, die PHP-Back-End-Vorverarbeitete und Routes-Anfragen, stimmt zun?chst mit der lokalen Wissensbasis überein und verpasst sie, rufen Sie externe KI-Dienste wie OpenAI oder Dialogflow an, um intelligente Antwort zu erhalten. 3. Die Sitzungsverwaltung wird von PHP an MySQL und andere Datenbanken geschrieben, um die Kontext -Kontinuit?t zu gew?hrleisten. 4. Integrierte KI -Dienste müssen mit Guzzle HTTP -Anfragen senden, APIKEYs sicher speichern und eine gute Aufgabe der Fehlerbehandlung und -antwortanalyse durchführen. 5. Datenbankdesign muss Sitzungen, Nachrichten, Wissensbasis und Benutzertabellen enthalten, vernünftigerweise Indizes erstellen, Sicherheit und Leistung sicherstellen und Roboterspeicher unterstützen

Um PHP -Container zur Unterstützung der automatischen Konstruktion zu erm?glichen, liegt der Kern in der Konfiguration des Continuous Integration (CI) -Prozesses. 1. Verwenden Sie Dockerfile, um die PHP -Umgebung zu definieren, einschlie?lich grundlegender Bild-, Erweiterungsinstallations-, Abh?ngigkeitsmanagement- und Berechtigungseinstellungen. 2. Konfigurieren Sie CI/CD-Tools wie GitLabci und definieren Sie die Erstell-, Test- und Bereitstellungsstadien über die Datei .gitlab-ci.yml, um automatische Konstruktion, Test und Bereitstellung zu erreichen. 3.. Integrieren Sie Testframeworks wie Phpunit, um sicherzustellen, dass die Tests automatisch nach Code?nderungen ausgeführt werden. 4. Verwenden Sie automatisierte Bereitstellungsstrategien wie Kubernetes, um die Bereitstellungskonfiguration durch die Datei bereitzustellen. 5. Dockerfile optimieren und mehrstufige Konstruktionen übernehmen

1. PHP führt haupts?chlich Datenerfassung, API -Kommunikation, Gesch?ftsregel, Cache -Optimierung und Empfehlungsanzeige im KI -Inhaltsempfehlungssystem aus, anstatt eine direkte komplexe Modelltraining durchzuführen. 2. Das System sammelt Benutzerverhalten und Inhaltsdaten über PHP, ruft Back-End-AI-Dienste (wie Python-Modelle) auf, um Empfehlungsergebnisse zu erhalten, und verwendet Redis-Cache, um die Leistung zu verbessern. 3.. Grundlegende Empfehlungsalgorithmen wie die kollaborative Filterung oder die ?hnlichkeit von Inhalten k?nnen eine leichte Logik in PHP implementieren, aber gro? angelegte Computing h?ngt immer noch von professionellen AI-Diensten ab. 4. Die Optimierung muss auf Echtzeit, Kaltstart, Vielfalt und Feedback-geschlossene Schleife achten. Zu den Herausforderungen geh?ren eine hohe Leistung der Parallelit?t, die Stabilit?t der Modellaktualisierung, die Einhaltung von Daten und die Interpretierbarkeit der Empfehlungen. PHP muss zusammenarbeiten, um stabile Informationen, Datenbank und Front-End zu erstellen.
