关键字：树, 递归, 叶子

数据库中经常用外键到本表的结构存储树状数据。比如多级的行政区划表中，【ParentID】外键到本表的【ID】，要找到纽约州下所有的最基层行政区划，早期的 SQL 没有提供递归能力，这类查询很难写，尤其叶子记录还可能处于不同的深度。

这种情况如果用集算器 SPL 语言就比较容易，从数据库得到原始数据：

>T=connect(”mysqlDB”).query(“select * from T”)

然后用递归函数 nodes 的 @d 选项直接就得到了叶子记录：

>T.switch(ParentID,T:ID),leaves=T.nodes@d(ParentId,T.select@1(name=="New York"))

除了递归处理数据库里的数据，递归处理文件夹里的文件，递归处理多层的 JSON 数据都很方便，在树中递归的通过父找子 / 子找父也做了全面支持，请参考这篇文章里的详细介绍：递归。

当数据不在数据库里时，SPL 加载数据仍然方便：
=file(“d:/t.csv”).import(;,",")

SPL能很方便地嵌入到JAVA应用，可参考《Java 如何调用 SPL 脚本》。

具体使用方法可参考 《如何使用集算器》。