


Einen einzelnen Spaltenwert in mehrere Spalten aufteilen
In Datenbanken besteht eine häufige Aufgabe darin, einen einzelnen Spaltenwert aufzuteilen, der mehrere Teile enthält Informationen in separate Spalten. In diesem Artikel wird ein Inline-Ansatz zum Erreichen dieser Datentransformation vorgestellt.
Problemstellung
Wir haben eine Tabelle mit Abonnements, in der die Abonnementnummer als einzelner Wert gespeichert ist in einer Spalte. Die Abonnementnummer besteht aus mehreren Segmenten, die durch Bindestriche und Leerzeichen getrennt sind. Das Ziel besteht darin, diesen Wert in einzelne Spalten aufzuteilen, beispielsweise das Präfix, Segment 1, Segment 2 usw.
Beispiel
Betrachten Sie das folgende Beispielabonnement Zahlen:
SC 5-1395-174-25P SC 1-2134-123-ABC C1-2 SC 12-5245-1247-14&P SC ABCD-2525-120
Lösung
Hier ist eine Inline-Abfrage, die die Aufteilung durchführt:
Declare @YourTable table (SomeCol varchar(max)) Insert Into @YourTable values ('SC 5-1395-174-25P'), ('SC 1-2134-123-ABC C1-2'), ('SC 12-5245-1247-14&P'), ('SC ABCD-2525-120') Select B.* From @YourTable A Cross Apply ( Select Pos1 = ltrim(rtrim(xDim.value('/x[1]','varchar(max)'))) ,Pos2 = ltrim(rtrim(xDim.value('/x[2]','varchar(max)'))) ,Pos3 = ltrim(rtrim(xDim.value('/x[3]','varchar(max)'))) ,Pos4 = ltrim(rtrim(xDim.value('/x[4]','varchar(max)'))) ,Pos5 = ltrim(rtrim(xDim.value('/x[5]','varchar(max)'))) ,Pos6 = ltrim(rtrim(xDim.value('/x[6]','varchar(max)'))) ,Pos7 = ltrim(rtrim(xDim.value('/x[7]','varchar(max)'))) From (Select Cast('<x>' + replace((Select replace(replace(A.SomeCol,' ','-'),'-','§§Split§§') as [*] For XML Path('')),'§§Split§§','</x><x>')+'</x>' as xml) as xDim) as A ) B
Ergebnis
Die Ausgabe der Abfrage lautet wie folgt:
+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+ | COL1 | COL2 | COL3 | COL4 | COL5 | COL6 | COL7 | +---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+ | SC | 5 | 1395 | 174 | 25P | NULL | NULL | | SC | 1 | 2134 | 123 | ABC | C1 | 2 | | SC | 12 | 5245 | 1247 | 14&P | NULL | NULL | | SC | ABCD | 2525 | 120 | NULL | NULL | NULL | +---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+
Erklärung
Die Abfrage verwendet eine Kreuzanwendung, um eine Reihe von Zeilen für jedes Segment im zu erstellen Abonnementnummer. Der XML-Pfadausdruck „/x[1]“ extrahiert das erste Segment, „/x[2]“ extrahiert das zweite Segment und so weiter. Die ltrim- und rtrim-Funktionen werden verwendet, um alle führenden oder nachfolgenden Leerzeichen zu bereinigen.
Alternativer Ansatz
Sie können auch spontan eine neue Tabelle erstellen, um die Aufteilung zu speichern Werte:
Declare @YourTable table (PUB_FORM_NUM varchar(max)) Insert Into @YourTable values ('SC 5-1395-174-25P'), ('SC 1-2134-123-ABC C1-2'), ('SC 12-5245-1247-14&P'), ('SC ABCD-2525-120') Select A.PUB_FORM_NUM ,B.* Into MyNewPubTable From @YourTable A Cross Apply ( Select Pos1 = ltrim(rtrim(xDim.value('/x[1]','varchar(max)'))) ,Pos2 = ltrim(rtrim(xDim.value('/x[2]','varchar(max)'))) ,Pos3 = ltrim(rtrim(xDim.value('/x[3]','varchar(max)'))) ,Pos4 = ltrim(rtrim(xDim.value('/x[4]','varchar(max)'))) ,Pos5 = ltrim(rtrim(xDim.value('/x[5]','varchar(max)'))) ,Pos6 = ltrim(rtrim(xDim.value('/x[6]','varchar(max)'))) ,Pos7 = ltrim(rtrim(xDim.value('/x[7]','varchar(max)'))) From (Select Cast('<x>' + replace((Select replace(replace(A.PUB_FORM_NUM,' ','-'),'-','§§Split§§') as [*] For XML Path('')),'§§Split§§','</x><x>')+'</x>' as xml) as xDim) as A ) B Select * From MyNewPubTable
Fazit
Die bereitgestellten Der Inline-Ansatz ist eine vielseitige Lösung zum Extrahieren mehrerer Segmente aus einem einzelnen Spaltenwert. Es kann leicht an Ihre spezifischen Datenanforderungen angepasst werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich einen einzelnen Spaltenwert, der mehrere Datensegmente enthält, effizient in separate Spalten in einer Datenbank aufteilen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

In der Datenbankoptimierung sollten Indexierungsstrategien gemäß Abfrageanforderungen ausgewählt werden: 1. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet und die Reihenfolge der Bedingungen festgelegt ist, verwenden Sie zusammengesetzte Indizes. 2. Wenn die Abfrage mehrere Spalten beinhaltet, aber die Reihenfolge der Bedingungen nicht festgelegt ist, verwenden Sie mehrere einspaltige Indizes. Zusammengesetzte Indizes eignen sich zur Optimierung von Multi-Säulen-Abfragen, während Einspaltindizes für Einspalten-Abfragen geeignet sind.

Um die MySQL -Abfrage zu optimieren, müssen SlowQuerylog und Performance_Schema verwendet werden: 1. Aktivieren Sie SlowQuerylog und setzen Sie Schwellenwerte, um langsame Abfragen aufzuzeichnen; 2. Verwenden Sie Performance_Schema, um die Details zur Ausführung von Abfragen zu analysieren, Leistungs Engpässe zu finden und zu optimieren.

MySQL und SQL sind wesentliche Fähigkeiten für Entwickler. 1.MYSQL ist ein Open -Source -Relational Database Management -System, und SQL ist die Standardsprache, die zum Verwalten und Betrieb von Datenbanken verwendet wird. 2.MYSQL unterstützt mehrere Speichermotoren durch effiziente Datenspeicher- und Abruffunktionen, und SQL vervollständigt komplexe Datenoperationen durch einfache Aussagen. 3. Beispiele für die Nutzung sind grundlegende Abfragen und fortgeschrittene Abfragen wie Filterung und Sortierung nach Zustand. 4. Häufige Fehler umfassen Syntaxfehler und Leistungsprobleme, die durch Überprüfung von SQL -Anweisungen und Verwendung von Erklärungsbefehlen optimiert werden können. 5. Leistungsoptimierungstechniken umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verbesserung der Code -Lesbarkeit.

MySQL Asynchronous Master-Slave-Replikation ermöglicht die Datensynchronisation durch Binlog, die die Leseleistung und die hohe Verfügbarkeit verbessert. 1) Der Master -Server -Datensatz ändert sich am Binlog; 2) Der Slave -Server liest Binlog über E/A -Threads; 3) Der Server -SQL -Thread wendet BinLog an, um Daten zu synchronisieren.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

Die Installation und die grundlegenden Vorgänge von MySQL umfassen: 1. MySQL herunterladen und installieren, das Stammbenutzerkennwort festlegen. 2. Verwenden Sie SQL -Befehle, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, wie z. 3. Ausführen von CRUD -Operationen, verwenden Sie Einfügen, auswählen, aktualisieren, Befehle löschen; 4. Erstellen Sie Indizes und gespeicherte Verfahren, um die Leistung zu optimieren und komplexe Logik zu implementieren. Mit diesen Schritten können Sie MySQL -Datenbanken von Grund auf neu erstellen und verwalten.

InnoDbbufferpool verbessert die Leistung von MySQL -Datenbanken durch das Laden von Daten und Indexseiten in den Speicher. 1) Die Datenseite wird in das Bufferpool geladen, um die Festplatten -E/A zu reduzieren. 2) Schmutzige Seiten sind regelmäßig markiert und auf der Festplatte aktualisiert. 3) LRU -Algorithmusverwaltungsdatenseite Eliminierung. 4) Der Lese-Out-Mechanismus lädt die möglichen Datenseiten im Voraus.

MySQL ist für Anfänger geeignet, da es einfach zu installieren, leistungsfähig und einfach zu verwalten ist. 1. Einfache Installation und Konfiguration, geeignet für eine Vielzahl von Betriebssystemen. 2. Unterstützung grundlegender Vorgänge wie Erstellen von Datenbanken und Tabellen, Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Daten. 3. Bereitstellung fortgeschrittener Funktionen wie Join Operations und Unterabfragen. 4. Die Leistung kann durch Indexierung, Abfrageoptimierung und Tabellenpartitionierung verbessert werden. 5. Backup-, Wiederherstellungs- und Sicherheitsmaßnahmen unterstützen, um die Datensicherheit und -konsistenz zu gewährleisten.


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