表rel表是树状结构，id是节点，next_id是子节点，写一个Oracle递归SQL，得到对应的最远的叶子节点

假表名为rel，可以使用以下Oracle递归SQL来得到最远的叶子节点：

WITH RECURSIVE cte (id, next_id, leaf) AS (
  SELECT id, next_id, next_id
  FROM rel
  WHERE next_id IS NOT NULL
  UNION ALL
  SELECT cte.id, rel.next_id, rel.next_id
  FROM cte 
  JOIN rel ON cte.next_id = rel.id
  WHERE rel.next_id IS NOT NULL
)
SELECT id, leaf
FROM cte
WHERE leaf NOT IN (SELECT id FROM rel)

这个递归SQL首先选取所有有子节点的节点（即next_id不为NULL的节点），将它们的id和next_id作为起始节点，并假设它们的最远叶子节点为next_id。然后，递归地遍历每个节点的子节点，将它们的id和next_id加入递归结果集，并更新它们的最远叶子节点为子节点的最远叶子节点。最终，筛选出所有叶子节点（即next_id为NULL的节点），输出它们的id和最远叶子节点leaf。

相关问题

在Oracle数据库，表rel表是树状结构，id是节点，next_id是子节点，写一个递归SQL，得到对应的最远的叶子节点。输出字段为：节点、子节点、叶子节点

假设表名为rel，以下是递归SQL的实现：

WITH RECURSIVE cte AS (
  SELECT id, next_id, next_id AS leaf_id
  FROM rel
  WHERE NOT EXISTS (
    SELECT *
    FROM rel r
    WHERE r.next_id = rel.id
  )
  UNION ALL
  SELECT c.id, r.next_id, r.leaf_id
  FROM cte c
  JOIN rel r ON c.next_id = r.id
)
SELECT id, next_id, leaf_id
FROM cte;

解释一下上面的SQL语句：

- 第一步，在CTE（公共表达式）中，我们选择了所有没有子节点的节点，并将它们的next_id作为叶子节点。
- 第二步，我们将这些节点与它们的子节点连接起来，使用递归CTE，直到所有的叶子节点都被找到为止。
- 最后，我们从CTE中选择节点、子节点和叶子节点。

注意，这个SQL仅适用于没有环的树。如果树中有环，那么递归会无限循环，导致查询失败。

写一个MySQL递归查询，previous_id表是当前节点，next_id表示父节点，查询字段为节点、父节点、最远祖先节点

假设表名为`my_table`，包含三个字段：`node`、`previous_id`、`next_id`，可以使用MySQL的递归查询语法`WITH RECURSIVE`来实现：

WITH RECURSIVE cte AS (
  SELECT node, previous_id, next_id, node AS ancestor
  FROM my_table
  WHERE previous_id IS NULL
  
  UNION ALL
  
  SELECT t.node, t.previous_id, t.next_id, cte.ancestor
  FROM my_table t
  JOIN cte ON t.previous_id = cte.node
)
SELECT node, previous_id, ancestor
FROM cte
ORDER BY node;

以上SQL语句通过递归查询，获取每个节点的最远祖先节点，并将结果按照节点从小到大排序。其中，`cte`是递归查询的临时表，初始查询是找到没有`previous_id`的节点，然后通过`UNION ALL`与子查询建立递归关系，直到找到所有节点的祖先节点。`ORDER BY`语句是为了按照节点从小到大排序输出结果。