sql递归查询通过with recursive子句实现树形结构遍历，有效解决传统join难以处理的动态层级数据问题。1. with recursive由锚点成员和递归成员组成，通过union all连接，前者定义初始查询条件，如从特定节点（如alice）开始；2. 后者不断迭代查找下级节点，直到无新记录生成为止；3. 此方法适用于组织架构、产品物料清单、评论嵌套、文件系统、供应链追溯等多种场景，能灵活应对未知层级深度的数据关系，避免冗长join语句，提升查询效率与可维护性。
SQL递归查询，尤其是借助WITH子句（Common Table Expressions, CTEs）来实现树形结构遍历，简单来说，就是一种在关系型数据库中优雅地处理层级数据的强大工具。它能让你轻松地向上追溯（比如找老板的老板）或向下展开（比如找下属的下属），而不需要写一堆复杂的嵌套查询或多次连接。它就像是给数据库装上了“层级导航”功能，让那些原本看起来复杂得一塌糊涂的父子关系，变得清晰可见。
解决方案
要实现树形结构遍历，我们通常会用到WITH RECURSIVE（或者某些数据库中是WITH加上特定的语法，如SQL Server的WITH ... AS (ANCHOR UNION ALL RECURSIVE)）。其核心思想是将一个查询分成两部分：一个“锚点成员”（Anchor Member）和一个“递归成员”（Recursive Member），然后用UNION ALL把它们连接起来。
举个最常见的例子：一个员工表，里面有员工ID、姓名和上级ID。
假设我们有这样的表结构和数据：
CREATE TABLE employees (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
manager_id INT,
FOREIGN KEY (manager_id) REFERENCES employees(id)
);
INSERT INTO employees (id, name, manager_id) VALUES
(1, 'Alice', NULL), -- CEO
(2, 'Bob', 1),
(3, 'Charlie', 1),
(4, 'David', 2),
(5, 'Eve', 2),
(6, 'Frank', 3),
(7, 'Grace', 4);现在，我们想找出所有直接或间接向Alice汇报的员工：
WITH RECURSIVE Subordinates AS (
-- 锚点成员：从Alice开始
SELECT
id,
name,
manager_id,
1 AS level -- 标记层级，Alice是第1级
FROM
employees
WHERE
name = 'Alice'
UNION ALL
-- 递归成员：找到上一级结果的下属
SELECT
e.id,
e.name,
e.manager_id,
s.level + 1 AS level -- 层级加1
FROM
employees e
INNER JOIN
Subordinates s ON e.manager_id = s.id
)
SELECT
id,
name,
manager_id,
level
FROM
Subordinates
ORDER BY
level, id;这段代码首先找到了Alice（锚点），然后不断地查找那些以上一层查询结果中的员工为manager_id的员工，直到没有新的下属被找到为止。level字段在这里非常有用，可以清晰地展示出每个员工在组织架构中的深度。
为什么传统的JOIN操作难以应对树形结构？
说实话，我第一次接触到这种需求时，下意识也想用JOIN来解决。毕竟，关系型数据库的核心就是JOIN嘛。但很快就会发现，对于深度不确定的树形结构，传统的JOIN操作会变得异常笨拙，甚至可以说束手无策。
你想啊，如果我想找到Alice的所有下属，包括下属的下属，以及下属的下属的下属……如果我只知道组织架构最多有三层，那我可能还能写出三个LEFT JOIN或者INNER JOIN。但万一组织架构有十层呢？或者，更要命的是，我根本不知道它到底有多少层？你总不能写十个甚至更多个JOIN吧？那样写出来的SQL语句会非常冗长、难以阅读和维护，而且性能也会是个大问题。每增加一层深度，你就得增加一个JOIN，这根本不符合“一次编写，通用执行”的编程原则。这种“预知深度”的限制，让传统JOIN在处理这类问题时显得力不从心。它更适合处理固定、明确的关系，而不是这种动态、可变深度的层级关系。
WITH RECURSIVE子句的工作原理与关键组成部分
WITH RECURSIVE子句，或者说递归CTE，它能优雅地解决传统JOIN的困境，这玩意儿的工作原理其实有点像我们编程里的递归函数调用。它主要由两部分组成，缺一不可：
锚点成员（Anchor Member）： 这是递归的“起点”或“基础案例”。它是一个非递归的
SELECT语句，用于生成递归的初始行集。在上面员工的例子中，就是SELECT ... FROM employees WHERE name = 'Alice'这部分。它定义了我们从哪里开始遍历树。如果没有锚点，递归就无从谈起。递归成员（Recursive Member）： 这是递归的“迭代步骤”。它是一个
SELECT语句，必须引用CTE本身（也就是Subordinates这个名字）。每次执行时，它会使用前一次迭代（包括锚点成员的第一次迭代）的结果集作为输入，然后生成新的行集。在我们的例子中，SELECT e.id, ... FROM employees e INNER JOIN Subordinates s ON e.manager_id = s.id就是递归成员。它不断地从前一轮的结果中找出新的相关数据。
这两部分通过UNION ALL连接起来。数据库系统会先执行锚点成员，得到第一批结果。然后，它会将这批结果传递给递归成员，递归成员处理后生成新的结果集。接着，这个新的结果集又会被传回给递归成员，如此反复，直到递归成员不再产生新的行为止。这就是递归的“终止条件”——当某次迭代的结果集为空时，整个递归过程就停止了。
值得注意的是，使用UNION ALL而不是UNION通常是更优的选择，因为它避免了去重操作，在大多数递归场景下，我们通常不关心中间结果的重复，而且UNION ALL的性能会更好。当然，如果你的数据中存在循环引用（比如A是B的上级，B又是A的上级），那么递归查询可能会陷入无限循环。一些数据库提供了额外的机制（如SQL Server的MAXRECURSION选项，或者PostgreSQL/Oracle的CYCLE子句）来检测和处理这种情况，防止资源耗尽。
实际应用场景：除了组织架构，还能用在哪里？
WITH RECURSIVE的魅力远不止于组织架构图。它的应用范围非常广泛，只要数据存在层级关系，它就能派上用场。我个人觉得，它简直是处理各种“父子孙”关系的利器。
产品物料清单（Bill of Materials, BOM）： 想象一个复杂的产品，它由多个子部件组成，而每个子部件又可能由更小的零件构成。递归查询可以轻松地展开整个物料清单，计算每个最终产品的总零件数，或者找出某个特定零件被哪些产品直接或间接使用。这对于生产计划和成本核算来说简直是福音。
评论/论坛帖子嵌套： 很多论坛或博客的评论系统都支持回复功能，形成多级嵌套的评论串。使用递归查询，你可以轻松地将这些评论按照层级关系展示出来，甚至可以限制显示深度，或者找出某个评论的所有子评论。
文件系统结构： 数据库中存储的文件和目录信息，天然就是一种树形结构。递归查询可以用来模拟
ls -R或dir /s命令，列出某个目录下所有子目录和文件，或者找出特定类型的文件。供应链追溯： 在复杂的供应链中，产品从原材料到最终消费者可能经过多个环节。递归查询可以帮助你追溯某个批次产品的上游供应商，或者下游销售渠道，这对于质量控制和召回管理至关重要。
网络图/路径查找（简化版）： 虽然专业的图数据库更适合复杂的图算法，但在关系型数据库中，对于简单的节点间连接（比如朋友关系，或者城市间航线），递归查询可以用来找出两个节点之间的所有可能路径，或者某个节点可达的所有节点。当然，这通常需要一些额外的技巧来避免循环和记录路径。
可以说，任何你看到数据呈现出“包含”、“属于”、“是...的子集”这种层级关系的场景，WITH RECURSIVE都值得你考虑。它让数据库在处理这类问题时，变得异常灵活和强大。
