逻辑查询计划表达式,树形结构
时间: 2023-08-26 21:04:03 浏览: 34
逻辑查询计划表达式通常用于描述查询优化器中的查询计划,它是一个树形结构,每个节点代表一个操作符或者一个关系。查询计划从根节点开始,沿着树的边缘向下遍历,直到到达叶子节点,这些叶子节点代表最终的查询结果。在查询计划中,每个节点都包含一个操作符和操作数,并且每个节点都有一个或多个父节点和一个或多个子节点。父节点和子节点之间的关系表示了操作的执行顺序,例如,一个节点的所有父节点必须在它之前执行。逻辑查询计划表达式的根节点通常是一个SELECT操作符,它的子节点可能是一系列的JOIN操作符和WHERE操作符,这些节点一起定义了查询的执行计划。
相关问题
sqlserver递归查询
SQL Server中的递归查询是通过CTE(表表达式)来实现的。递归查询至少包含两个查询,第一个查询为定点成员,定点成员只是一个返回有效表的查询,用于递归的基础或定位点;第二个查询被称为递归成员,使该查询称为递归成员的是对CTE名称的递归引用是触发。在逻辑上可以将CTE名称的内部应用理解为前一个查询的结果集。递归成员通常包含一个联接操作符和一个引用CTE名称的子查询,该子查询返回与前一个查询结果集中的行相关联的行。递归查询通常用于处理具有分层结构的数据,例如组织结构或分类结构。可以使用递归查询来查找树形结构中的所有子节点或父节点,或者查找具有多级关系的数据。递归查询在SQL Server中非常常见,可以使用CTE来实现。
:编写一个完整的编译程序,包括词法分析器、语法分析器以及实现对简单程序 设计语言中的逻辑运算表达式、算术运算表达式、说明语句及赋值语句、IF语句进行编译, 并生成中间代码
这是一个非常复杂的任务,需要涉及到编译原理、数据结构、计算机组成原理等多个领域的知识。下面是一个大致的流程:
1. 词法分析器:将输入的代码转换成 Token 流,Token 是一个数据结构,包含 Token 类型和 Token 值。比如,"if (a > b) { c = 10; }" 可以被转换成如下 Token 流:
```
if, (, a, >, b, ), {, c, =, 10, ;, }
```
2. 语法分析器:将 Token 流转换成语法树(AST),AST 是一个树形数据结构,每个节点表示一个语法结构。比如,上面的 Token 流可以被转换成如下 AST:
```
if
├── >
│ ├── a
│ └── b
└── =
├── c
└── 10
```
3. 中间代码生成器:将 AST 转换成中间代码。中间代码是一种类似汇编语言的低级代码,比如,上面的 AST 可以被转换成如下中间代码:
```
LABEL L1
LOAD a, R0
LOAD b, R1
CMP R0, R1
JLE L2
LOAD 10, R2
STORE R2, c
JUMP L3
LABEL L2
NOP
LABEL L3
NOP
```
4. 代码优化器:对中间代码进行优化,以减少程序运行时间或者减少程序占用的内存。比如,可以将连续的 LOAD 和 STORE 操作合并成一条指令。
5. 目标代码生成器:将中间代码转换成目标代码。目标代码是机器语言的二进制代码,可以直接在计算机上执行。这一步需要考虑硬件架构和操作系统等因素。
以上是一个大致的流程,实际实现的时候还需要考虑很多细节和特殊情况。如果你想深入了解编译原理,可以参考《编译原理》这本经典的教材。