create table a_test
( parentid varchar2(10),
subid varchar2(10));
insert into a_test values ( '1', '2' );
insert into a_test values ( '1', '3' );
insert into a_test values ( '2', '4' );
insert into a_test values ( '2', '5' );
insert into a_test values ( '3', '6' );
insert into a_test values ( '3', '7' );
insert into a_test values ( '5', '8' );
insert into a_test values ( '5', '9' );
insert into a_test values ( '7', '10' );
insert into a_test values ( '7', '11' );
insert into a_test values ( '10', '12' );
insert into a_test values ( '10', '13' );
commit;
select * from a_test;
对应B树结构为：
接下来看一个示例：
要求给出其中一个结点值，求其最终父结点。以7为例，看一下代码
start with 子句：遍历起始条件，有个小技巧，如果要查父结点，这里可以用子结点的列，反之亦然。
connect by 子句：连接条件。关键词prior，prior跟父节点列parentid放在一起，就是往父结点方向遍历；prior跟子结点列subid放在一起，则往叶子结点方向遍历，
parentid、subid两列谁放在“=”前都无所谓，关键是prior跟谁在一起。
order by 子句：排序，不用多说。
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下面看看往叶子结点遍历的例子：
这里start with 子句用了parentid列，具体区别后面举例说明。
connect by 子句中，prior跟subid在同一边，就是往叶子结点方向遍历去了。因为7有两个子结点，所以第一级中有两个结果（10和11），10有两个子结点（12,13），11无，所以第二级也有两个结果（12，13）。即12,13就是叶子结点。
下面看下start with子句中选择不同的列的区别：
以查询叶子结点（往下遍历）为例
结果很明显，原意是要以7为父结点，遍历其子结点，左图取的是父结点列的值，结果符合原意；右图取的是子结点列的值，结果多余的显示了7 的父结点3.
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关于where条件的语句，以后验证后再记录。先留个疑问
