如何优化SQL中的递归查询？

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　　递归查询处理层级或图形数据，最常见的实现方式是使用带有——WITH RECURSIVE——的公用表表达式（CTE）。它们在诸如导航组织层级结构、物料清单（BOM）展开、网络路径查找或管理树状结构数据（例如带有子类别的类别）等场景中必不可少。在处理深层或复杂关系时，高效的递归对性能至关重要。

　　最快的大数据 OLAP 数据库关键的优化关注点包括递归深度过大、连接列缺乏有效索引、基准情况筛选效率低下以及不必要的列获取。核心原则包括优化基准查询（锚点成员）以最小化起始行数、确保连接列（如——parent_id——）上存在 optimal 索引、在可能的情况下使用——LIMIT——或等效子句限制递归深度、考虑对极深层级结构采用迭代方法，以及分析执行计划。经过适当索引的连接和选择性基准查询可显著减少通过递归传播的工作集。

　　优化步骤：1) 优化基准情况查询：使其具有高度选择性并仅获取必要的列。2) 为连接列建立索引：确保链接父子节点的外键（如——parent_id——）已建立索引。3) 限制递归深度：使用——CYCLE——子句或带有终止条件的人工深度计数器来防止无限循环并限制迭代次数。4) 分析执行计划：识别全表扫描等瓶颈。5) 探索迭代方法：对于极深层级结构，过程性循环的性能可能优于递归。这能显著改善查询响应时间和应用程序可扩展性，对于大型层级数据集或实时路径查找尤其关键。