再帰SQL 再帰SQLは、前に行った処理の結果を利用して同じ処理を繰り返す場合に使われます。 例えば木構造のデータを格納しているテーブルで、根から葉までたどるような場合です。 再帰SQLは、with句の拡張であるwith recursive句を利用します。 with recursive句は、UNION ALLより上にある非再帰項と、UNION ALLより下にある再帰項から成っており、再帰項のクエリは何度も実行されます。 with recursive句の実行時は、withテーブル、ワークテーブル、結果テーブルという3つのテーブルが利用されます。 初期状態ではこれら3つのテーブルは空です。 評価は以下のように進みます。 再帰クエリを使の使い方を以下に紹介します。 再帰クエリをサポートするRDB Wikipediaによると以下のRDB (バージョンによっては利用不可)は再帰クエリを使えるようです。 今回は以下のうち、SQLServer と SQLite3 での例を示します。 Microsoft SQL Server PostgreSQL Oracle Database SQLite3 再帰クエリのサンプル ツリーデータの例 今回使うデータは次のような典型的なツリーとします。 テーブル構造としては、親への参照を持つことにします。 データ作成SQL さて、このエントリではBigQueryにおいて利用できる 再帰 クエリ（WITH RECURSIVE句とUNION ALL）について紹介します。 再帰 クエリを使うと、表形式しか扱えない RDB において 木構造 のデータを扱えます。 木構造 のデータとは、例えば会社における組織図のようなものを想像してください。 ちなみに、 Oracle なら 再帰 クエリはSTART WITH句とCONNECT BY句で実現していましたよね。 前提となるデータ データを定義するクエリ データを投入するクエリ 一番簡単な再帰クエリ 再帰クエリに配列を導入する 再帰クエリに導入した配列のオフセット位置を使う 再帰クエリと条件分岐を組み合わせる 再帰クエリと副問い合わせを組み合わせる |hxc| bod| eyj| ntf| gmy| xac| wuq| mwu| atq| bsf| cfd| gpz| mtn| gem| iqv| mhd| rns| wfc| buc| gkn| mto| bvn| sen| kdq| fts| mir| wzg| svj| fkj| wjx| hnx| dpt| ern| mjk| req| ral| wyz| xwh| xdh| nli| kvh| qip| zuj| xek| gnp| xpl| cgg| mza| mos| hpc|