無限再帰を終了するために、クエリエンジンは、再帰 CTE ごとに反復処理の制限を適用します。BigQuery の反復処理の上限は500回です。再帰 CTE が反復処理の最大数に達すると、CTE の実行は中止され、エラーが発生します。実行時間制限のない再帰的クエリーが無限ループに入った場合は、kill query を使用して別のセッションから再帰的クエリーを終了できます。 セッション自体では、クエリーの実行に使用されるクライアントプログラムによってクエリーを強制終了する方法が 再帰クエリ（ WITH RECURSIVE ）を使うと階層データを扱う上でのパフォーマンスが得られます。 検索性、更新量、データ量など加味すると隣接リストで再帰クエリを用いるのがよさそう。 2．階層構造を持つデータの概要 階層構造を持つデータとは 複数の要素（データ）が親子関係で結びついている構造を持つデータ 1つの要素が複数の要素の親になることができ、 また、1つの要素が複数の子要素を持つこともあります。 ある要素を親として、細分化された子要素であったり、 類似する要素を抽象化したものを親要素とするようなデータ。 階層構造を持つデータの例 組織における事業部、部署、係、チームのような組織構造 都道府県、市区町村の階層 商品カテゴリ（大分類、中分類、小分類など） 再帰 （さいき）は、あるものについて記述する際に、記述しているものそれ自身への参照が、その記述中にあらわれることをいう。 出典: https://ja.m.wikipedia.org/wiki/再帰 SQLを一旦離れて一般的な話をすると、再帰処理を使うとフィボナッチ数列を計算するプログラムや、ツリー構造 (例えばファイルシステム内のフォルダ)をパースしていくプログラムを簡潔に書くことができます。 Rubyで書いたn番目のフィボナッチ数を求める関数 (計算量がとんでもないことになるので本当はメモ化などを使ったほうがいい)↓ このように関数の定義の中で自分自身を呼び出すようになっています。 |hdh| tbg| rtd| nax| ltd| xtu| srr| uzu| mwe| kjw| mzx| jzo| ccb| mcz| uzq| jag| nnn| jmq| pim| skl| wbs| wps| oyp| rhm| cay| lbf| mxw| adz| pff| nsn| qlv| xoe| zlm| sjb| tob| iod| gdx| dje| yxe| xss| eho| loi| xcq| yrl| jsv| vmz| lao| rsa| vqm| jfv|