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根據上面的結構，使用Oracle的樹(shù)查詢(xún)語(yǔ)句(start with和connect by)來(lái)創(chuàng )建SQL語(yǔ)句，如下：

查詢(xún)指定組織的直屬下層組織：

Sql代碼

1. select ORANK.ORG_ID   
2.   from ORG_RANK ORANK   
3. where (level - 1) = 1   
4. start with ORANK.ORG_ID = #orgId#   
5. connect by prior ORANK.ORG_ID = ORANK.HIGH_ORG_ID  

select ORANK.ORG_IDfrom ORG_RANK ORANKwhere (level - 1) = 1start with ORANK.ORG_ID = #orgId#connect by prior ORANK.ORG_ID = ORANK.HIGH_ORG_ID

對以上SQL做性能評定時(shí)發(fā)現出現嚴重性能問(wèn)題，（10層組織，3000條數據時(shí)）查詢(xún)時(shí)間1分多鐘，下面進(jìn)行了優(yōu)化。

1、分析執行計劃，發(fā)現有Full Table，說(shuō)明使用索引失敗，優(yōu)化的方法是對HIGH_ORG_ID加上索引。

2、雖然只是查詢(xún)直屬下層的組織，但是上面SQL實(shí)際執行時(shí)，先查詢(xún)出指定組織的所有下層組織，

然后再從結果里過(guò)濾出直屬下層的組織（where (level - 1) = 1）。

上面的分析可以得到證明，因為輸入倒數第二層組織的執行時(shí)間會(huì )比輸入最上層組織的執行時(shí)間少的多。

優(yōu)化方法是增加connect by語(yǔ)句的條件（and (level - 1) <= 1），不滿(mǎn)足條件的子樹(shù)不會(huì )被查詢(xún)，會(huì )省去很多沒(méi)用的遞歸查詢(xún)。

Sql代碼

1. select ORANK.ORG_ID   
2.   from ORG_RANK ORANK   
3. where (level - 1) = 1   
4. start with ORANK.ORG_ID = #orgId#   
5. connect by prior ORANK.ORG_ID = ORANK.HIGH_ORG_ID   
6. and (level - 1) <= 1  

select ORANK.ORG_IDfrom ORG_RANK ORANKwhere (level - 1) = 1start with ORANK.ORG_ID = #orgId#connect by prior ORANK.ORG_ID = ORANK.HIGH_ORG_IDand (level - 1) <= 1

判斷組織A是組織B的上層組織：

方法一：查詢(xún)出A的所有下層組織，看其中是否有B；

方法二：查詢(xún)出B的所有上層組織，看其中是否有A。

只要你頭腦里自己描繪出一個(gè)樹(shù)型的組織結構，那么你自然會(huì )想到方法二的執行速度會(huì )明顯比方法一塊，

方法二是逆行查詢(xún)，查到的數據量小。