再帰SQL

　Javaやモデリングを検索すると、2chのスレッドにたどり着いてしまうのだが、面白い記事を見つけた。
　「部品表から、未来のある時点での在庫の推移・過不足を見たいが、どのようなデータモデリングとSQLを使えばよいのか？」という質問に対し、「再帰SQLを使うしかないだろう」という答えがあり、下記のリンクが張られていた。

　オブジェクト指向、Javaを取り入れた新しい業界標準「SQL99」詳細解説 (共通表式 WITH句/再帰SQL)

　共通表式は、外部結合等でFROM句にあるサブクエリを何度も使わざるを得ない時に使った経験があるので知っていたが、再帰SQLについては知らなかった。
　上記HPの例題を読むと、「部品構成表から、自転車を構成する全部品と各部品の所要数の一覧を作る」時のSQLが再帰SQLとして書かれている。
　更に、「パリからサンフランシスコまでの乗り継ぎのある経路のうち、最少費用の経路を探す」ためにも再帰SQLを使っている。
　こんな問題の解決に再帰SQLを使うんだなーと感心した。（感心してはいけないが）

　この方法は、MSProjectで作ったスケジュール表のリソース平準化のアルゴリズムにも使われているのだろうか？
　クリティカルパスの検索や工数最適化にもこのアルゴリズムは使えるのではないか？
　再帰SQLを使えば、最短経路検索の問題が全て解けてしまうのでは？と思ってしまうが、無限ループの問題とかあるみたい。

　上記の記事には、再帰SQLの他に、渡辺さんの本「生産管理・原価管理システムのためのデータモデリング」に載っている「LLCを使ってシングルレベル展開して最後の階層まで集計する」アルゴリズムが回答されていた。
　LLC(ローレベルコード)の意味は、「ある部品が部品構成表でどれくらい最下位にあるかを示す位置」なのだが、恥ずかしながら僕もLLCの使い道がよく分かっていなかった。

　渡辺さんの本にある「MRPの所要量計算アルゴリズム」は理解し切れていないけれど、再帰SQLのアルゴリズムと似ている感じがするのだが、正しいだろうか？　もう少し考えよう。