基于树状结构的数据查询成为层次查询。
层次化查询的基本语法：
select 列名1,列名2 from 表名 start with 开始条件 connect by 递归条件
如上图mark表，使用market_Id和parent_Market_Id将平行的数据变成了树状型。
eg：查询表中所有亚洲的市场信息表。
select market_Id,market_Name from market start with market_Name = '亚洲' connect by prior market_Id = parent_Market_Id; //start with market_Name = '亚洲'指查询的起始点为market = '亚洲'， //connect by prior market_id = paret_market_Id指前一条记录的market_Id等于后一条记录的parent_Market_Id; //prior指定树的生成方式（后面详说）。 //查询的结果就为：亚洲，中国，韩国，朝鲜，北京。
层次化查询的相关函数：
sys_connect_by_path(列名,分隔符):层次化查询总是以某条记录作为起始点，根据connect by指定的条件递归获得集合。此函数可对所查询的结果集进行聚合操作（仅限于字符串）。列名指定对那个列进行合并，分隔符则指定字符拼接在一起用的符号。
select market_Id,market_Name sys_connect_by_path(market_Name,'/') market_path from market start with market_Name = "北京" connect by prior parent_Market_Id = market_Id; //prior很重要，如果没有这个字段，则只会显示第一条查询的内容，后面的不会显示了。
查询结果如下：
max():获得最完整的路径：
select max(sys_connect_by_path(market_Name,'/')) market_path from market start with market_Name = "北京" connect by prior parent_Market_Id = market_Id; //查询出的结果为上图第四条，也就是/北京/中国/亚洲/全球。
二进制转十进制：
实质就是从最后一位开始算，依次列为第0、1、2...位第n位的数（0或1）乘以2的n次方。
如101，转换就是1*2的0次方+0*2的1次方+1*2的二次方=5.
oralce自带函数bin_to_number();
select bin_to_num(1,0,1) a,bin_to_num(1,0) b from dual;
SQL：
select sum(data) from (select substr('101',rownum,1) * power(2,length('101') - rownum) data from dual connect by rownum <= length('101')) ;
//substr(String , start_position,length) 取得字符串中指定起始位置和长度的字符串
//power(m,n) m的n次方
第一次循环括号里的时候，rownum=1，substr()函数取到得是1，power()取到的是4,所以整个select为4，第二次循环同上，为0，第三次为1，求sum为7。