什么是递归查询
递归查询是一种查询树形结构数据的技术，它能够在一张表中通过自身和其他表的关联关系进行数据查询。递归查询经常被应用于组织机构架构、分类标签、帖子评论等各种需要通过父节点或者子节点关系去查询数据的场景，它能够便捷地实现数据层次化展示。
SQL Server 中的递归查询技术使用 WITH RECURSIVE 关键字来实现，能够非常方便地查询出一张表中的所有的节点以及节点关系。
递归查询的基本语法
下面是 SQL Server 中递归查询的基本语法：
WITH RECURSIVE CTE (列列表) AS (
SELECT 初始查询结果 AS 列值
UNION ALL
SELECT 迭代查询结果 AS 列值
FROM 当前CTE AS t1
JOIN 查询条件 t2
ON t1.xxx = t2.xxx
)
SELECT * FROM CTE;
以上 CTE 语句由以下几部分组成：
CTE: 递归查询的公用表表达式，里面定义字段的名称和类型。
列列表: CTE 中要查询字段的名称和类型。
初始查询结果: 递归查询的第一层查询结果，用于从树的最顶层开始向下查找。
UNION ALL: 递归查询的关键字，用于把当前查询结果和下一层的查询结果合并在一起。
迭代查询结果: 用于查询下一层的结果，通过和 CTE 进行联合查询来实现。
当前CTE: 当前查询结果也就是上一级查询结果。
查询条件: CTE 和表之间的查询条件，可以是任意的逻辑条件。
递归查询的实战演练
创建测试表
为了演示递归查询，我们需要先创建一个测试表。这里我们创建一个 department 表，来存储公司的组织架构信息。
CREATE TABLE department (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(20),
parent_id INT
);
INSERT INTO department VALUES (1, 'CEO', NULL);
INSERT INTO department VALUES (2, '市场部', 1);
INSERT INTO department VALUES (3, '销售部', 1);
INSERT INTO department VALUES (4, '研发部', 1);
INSERT INTO department VALUES (5, '品控中心', 4);
INSERT INTO department VALUES (6, '技术部', 4);
INSERT INTO department VALUES (7, 'UI设计', 6);
INSERT INTO department VALUES (8, '开发组', 6);
INSERT INTO department VALUES (9, '测试组', 6);
通过上面的 SQL 语句，我们创建了一个 department 表，并向其中插入数据。其中 id 是主键， name 是部门名称， parent_id 是它的上级部门ID。
递归查询示例
下面是一个简单的递归查询示例，它可以查询指定部门 ID 下面所有的子部门信息以及子部门的子部门信息：
WITH RECURSIVE department_tree AS (
SELECT id, name, parent_id, 0 AS level
FROM department
WHERE id = 1
UNION ALL
SELECT d.id, d.name, d.parent_id, dt.level + 1 AS level
FROM department d
INNER JOIN department_tree dt ON d.parent_id = dt.id
)
SELECT * FROM department_tree;
上面的 SQL 语句中使用了一个 WITH RECURSIVE 语句来定义递归查询语句，其实就是一个公用表表达式。公用表表达式 department_tree 中的列包含的是所有子部门的 ID、名称、上级部门的 ID 以及当前节点的的级别。这个公用表表达式的作用是用来存储每个部门的信息以及它的子部门信息，用于最后的查询。
这个递归查询的第一部分是从树的顶部开始查询，也就是查询 id = 1 的节点，然后返回所有符合条件的结果。第二部分是通过 INNER JOIN 关键字来联合查询，把上一部分查询出来的结果和 parent_id 字段相等的部门合并在一起，并给当前节点的 level 字段加一。
最后的查询就是直接查询公用表表达式 department_tree 中的所有字段了。这样就能够查询指定部门 ID 下面的所有子部门信息以及子部门的子部门信息了。
递归查询的性能优化
虽然递归查询是 SQL Server 中一种非常强大和实用的技术，但是在处理大量数据的时候，可能会导致性能问题。因此我们需要对递归查询进行性能优化。
启用递归查询优化选项
SQL Server 提供了一个启用递归查询优化选项，可以大幅度地提高递归查询的性能。这个优化选项可以通过以下 SQL 语句来开启：
OPTION (MAXRECURSION 0)这条 SQL 语句可以直接添加到递归查询代码的最后面，MAXRECURSION 参数表示递归查询最大的计算次数，如果设为 0，则表示不做限制。开启这个优化选项可以使递归查询的计算次数得到优化，提升查询性能。
创建树形结构索引
递归查询需要遍历整张表的数据，需要消耗大量的计算资源，但是如果我们创建一个树形结构索引，可以大大提高递归查询的效率。
SQL Server 提供了两种树形结构索引的创建方式，一种是通过 HIERARCHYID 数据类型创建索引，另一种是通过使用转换表（Closure Table）进行创建。这里我们以使用 Closure Table 方式创建索引为例：
第一步：创建转换表
CREATE TABLE department_tree (
id INT,
ancestor INT,
PRIMARY KEY (id, ancestor),
FOREIGN KEY (id) REFERENCES department (id),
FOREIGN KEY (ancestor) REFERENCES department (id)
);
INSERT INTO department_tree (id, ancestor)
SELECT id, id FROM department;
INSERT INTO department_tree (id, ancestor)
SELECT d.id, dt.ancestor
FROM department d
INNER JOIN department_tree dt ON d.parent_id = dt.id;
在这个示例中，我们创建了一张 department_tree 表，用于记录每个节点与它的祖先之间的关系。其中 id 是每个节点的 ID， ancestor 是它的所有祖先节点的 ID。这张表的主键是 (id, ancestor)，并且 id 和 ancestor 字段都是外键，分别参照了 department 表的 id 字段。
为了让所有节点和自己的 ID 相等，我们先插入了一个 (id, id) 的记录。然后通过 INNER JOIN 的方式，把每个节点与它的父节点之间的关系记录到表中。
第二步：创建索引
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IDX_DEPARTMENT_TREE ON department_tree (ancestor, id);通过以上操作我们就在 department_tree 表上创建了一个 CLUSTERED 的树形结构索引。
有了这个索引之后，我们可以使用以下 SQL 语句来进行递归查询：
WITH department_tree AS (
SELECT id, name, parent_id, CAST(id AS VARCHAR(MAX)) AS path
FROM department
WHERE parent_id IS NULL
UNION ALL
SELECT d.id, d.name, d.parent_id, dt.path + '-' + CAST(d.id AS VARCHAR(MAX))
FROM department_tree dt
INNER JOIN department d ON d.parent_id = dt.id
)
SELECT id, name, path
FROM department_tree
WHERE path LIKE '1-%'
这条 SQL 语句通过创建的树形结构索引来进行递归查询，从而提升了递归查询的性能，使得查询更快速、更高效。
总结
递归查询是 SQL Server 中一种非常强大的查询技术，可以方便地查询树形结构数据。通过本文的介绍，我们了解了递归查询的基本语法，并通过实例演示了递归查询在查询组织机构信息中的应用。此外，我们还介绍了如何通过启用递归查询优化选项和创建树形结构索引来提高递归查询的性能。