


Vor-, Mittel- und Nachname aus dem Feld „Vollständiger Name“ mit SQL analysieren
Bei der Datenverarbeitung ist es oft notwendig, Namen in ihre Namen zu unterteilen Einzelteile zur einfacheren Handhabung. In diesem Fall müssen wir den Vor-, Mittel- und Nachnamen aus einem Feld „vollständiger Name“ extrahieren und dabei häufige Datenvariationen berücksichtigen.
Effiziente Lösung mit 90 % Genauigkeit
Das bereitgestellte Beispiel bietet eine praktische Lösung, die die meisten Fälle mit einem hohen Maß an Genauigkeit behandelt:
SELECT FIRST_NAME.ORIGINAL_INPUT_DATA, FIRST_NAME.TITLE, FIRST_NAME.FIRST_NAME, CASE WHEN 0 = CHARINDEX(' ', FIRST_NAME.REST_OF_NAME) THEN NULL -- No more spaces? Assume rest is last name ELSE SUBSTRING(FIRST_NAME.REST_OF_NAME, 1, CHARINDEX(' ', FIRST_NAME.REST_OF_NAME) - 1) END AS MIDDLE_NAME, SUBSTRING(FIRST_NAME.REST_OF_NAME, 1 + CHARINDEX(' ', FIRST_NAME.REST_OF_NAME), LEN(FIRST_NAME.REST_OF_NAME)) AS LAST_NAME FROM ( SELECT TITLE.TITLE, CASE WHEN 0 = CHARINDEX(' ', TITLE.REST_OF_NAME) THEN TITLE.REST_OF_NAME -- No space? Return the whole thing ELSE SUBSTRING(TITLE.REST_OF_NAME, 1, CHARINDEX(' ', TITLE.REST_OF_NAME) - 1) END AS FIRST_NAME, CASE WHEN 0 = CHARINDEX(' ', TITLE.REST_OF_NAME) THEN NULL -- No spaces at all? Then 1st name is all we have ELSE SUBSTRING(TITLE.REST_OF_NAME, CHARINDEX(' ', TITLE.REST_OF_NAME) + 1, LEN(TITLE.REST_OF_NAME)) END AS REST_OF_NAME, TITLE.ORIGINAL_INPUT_DATA FROM ( SELECT -- If the first three characters are in this list, -- then pull it as a "title". Otherwise return NULL for title. CASE WHEN SUBSTRING(TEST_DATA.FULL_NAME, 1, 3) IN ('MR ', 'MS ', 'DR ', 'MRS') THEN LTRIM(RTRIM(SUBSTRING(TEST_DATA.FULL_NAME, 1, 3))) ELSE NULL END AS TITLE, -- If you change the list, don't forget to change it here, too. CASE WHEN SUBSTRING(TEST_DATA.FULL_NAME, 1, 3) IN ('MR ', 'MS ', 'DR ', 'MRS') THEN LTRIM(RTRIM(SUBSTRING(TEST_DATA.FULL_NAME, 4, LEN(TEST_DATA.FULL_NAME)))) ELSE LTRIM(RTRIM(TEST_DATA.FULL_NAME)) END AS REST_OF_NAME, TEST_DATA.ORIGINAL_INPUT_DATA FROM ( SELECT -- Trim leading & trailing spaces before trying to process -- Disallow extra spaces *within* the name REPLACE(REPLACE(LTRIM(RTRIM(FULL_NAME)), ' ', ' '), ' ', ' ') AS FULL_NAME, FULL_NAME AS ORIGINAL_INPUT_DATA FROM ( -- Replace this block with your actual table SELECT 'GEORGE W BUSH' AS FULL_NAME UNION SELECT 'SUSAN B ANTHONY' AS FULL_NAME UNION SELECT 'ALEXANDER HAMILTON' AS FULL_NAME UNION SELECT 'OSAMA BIN LADEN JR' AS FULL_NAME UNION SELECT 'MARTIN J VAN BUREN SENIOR III' AS FULL_NAME UNION SELECT 'TOMMY' AS FULL_NAME UNION SELECT 'BILLY' AS FULL_NAME ) RAW_DATA ) TEST_DATA ) TITLE ) FIRST_NAME;
Diese Abfrage identifiziert und Entfernt Präfixe wie „MR“, „MS“, „DR“ und „MRS“ als separate „TITLE“-Spalten, behandelt fehlende Namen, mehrere Leerzeichen im Namen und einen einteiligen „vollständigen Namen“ (nur Vorname). .
Umgang mit Sonderfällen
Die Lösung umfasst auch eine Änderung, die bestimmte Sonderfälle berücksichtigt, wie z. B. ein leeres Feld „vollständiger Name“, Nachgestellte/führende Leerzeichen, mehrere aufeinanderfolgende Leerzeichen und ein „vollständiger Name“, der nur den Vornamen enthält:
-- Handle the following special cases: -- 1 - The NAME field is NULL -- 2 - The NAME field contains leading / trailing spaces -- 3 - The NAME field has > 1 consecutive space within the name -- 4 - The NAME field contains ONLY the first name -- 5 - Include the original full name in the final output as a separate column, for readability -- 6 - Handle a specific list of prefixes as a separate "title" column SELECT FIRST_NAME.ORIGINAL_INPUT_DATA, FIRST_NAME.TITLE, FIRST_NAME.FIRST_NAME, CASE WHEN 0 = CHARINDEX(' ', FIRST_NAME.REST_OF_NAME) THEN NULL -- No more spaces? Assume rest is last name ELSE SUBSTRING(FIRST_NAME.REST_OF_NAME, 1, CHARINDEX(' ', FIRST_NAME.REST_OF_NAME) - 1) END AS MIDDLE_NAME, SUBSTRING(FIRST_NAME.REST_OF_NAME, 1 + CHARINDEX(' ', FIRST_NAME.REST_OF_NAME), LEN(FIRST_NAME.REST_OF_NAME)) AS LAST_NAME FROM ( SELECT TITLE.TITLE, CASE WHEN 0 = CHARINDEX(' ', TITLE.REST_OF_NAME) THEN TITLE.REST_OF_NAME -- No space? Return the whole thing ELSE SUBSTRING(TITLE.REST_OF_NAME, 1, CHARINDEX(' ', TITLE.REST_OF_NAME) - 1) END AS FIRST_NAME, CASE WHEN 0 = CHARINDEX(' ', TITLE.REST_OF_NAME) THEN NULL -- No spaces at all? Then 1st name is all we have ELSE SUBSTRING(TITLE.REST_OF_NAME, CHARINDEX(' ', TITLE.REST_OF_NAME) + 1, LEN(TITLE.REST_OF_NAME)) END AS REST_OF_NAME, TITLE.ORIGINAL_INPUT_DATA FROM ( SELECT -- If the first three characters are in this list, -- then pull it as a "title". Otherwise return NULL for title. CASE WHEN SUBSTRING(TEST_DATA.FULL_NAME, 1, 3) IN ('MR ', 'MS ', 'DR ', 'MRS') THEN LTRIM(RTRIM(SUBSTRING(TEST_DATA.FULL_NAME, 1, 3))) ELSE NULL END AS TITLE, -- If you change the list, don't forget to change it here, too. CASE WHEN SUBSTRING(TEST_DATA.FULL_NAME, 1, 3) IN ('MR ', 'MS ', 'DR ', 'MRS') THEN LTRIM(RTRIM(SUBSTRING(TEST_DATA.FULL_NAME, 4, LEN(TEST_DATA.FULL_NAME)))) ELSE LTRIM(RTRIM(TEST_DATA.FULL_NAME)) END AS REST_OF_NAME, TEST_DATA.ORIGINAL_INPUT_DATA FROM ( SELECT -- Trim leading & trailing spaces before trying to process -- Disallow extra spaces *within* the name REPLACE(REPLACE(LTRIM(RTRIM(FULL_NAME)), ' ', ' '), ' ', ' ') AS FULL_NAME, FULL_NAME AS ORIGINAL_INPUT_DATA FROM ( -- Replace this block with your actual table SELECT 'GEORGE W BUSH' AS FULL_NAME UNION SELECT 'SUSAN B ANTHONY' AS FULL_NAME UNION SELECT 'ALEXANDER HAMILTON' AS FULL_NAME UNION SELECT 'OSAMA BIN LADEN JR' AS FULL_NAME UNION SELECT 'MARTIN J VAN BUREN SENIOR III' AS FULL_NAME UNION SELECT 'TOMMY' AS FULL_NAME UNION SELECT 'BILLY' AS FULL_NAME UNION SELECT NULL AS FULL_NAME UNION SELECT ' ' AS FULL_NAME UNION SELECT ' JOHN JACOB SMITH' AS FULL_NAME UNION SELECT ' DR SANJAY GUPTA' AS FULL_NAME UNION SELECT 'DR JOHN S HOPKINS' AS FULL_NAME UNION SELECT ' MRS SUSAN ADAMS' AS FULL_NAME UNION SELECT ' MS AUGUSTA ADA KING ' AS FULL_NAME ) RAW_DATA ) TEST_DATA ) TITLE ) FIRST_NAME;
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Vor-, Zweit- und Nachnamen effizient aus einem einzigen Feld „vollständiger Name' in SQL analysieren und dabei verschiedene Dateninkonsistenzen und Sonderfälle bewältigen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.

SQL -Befehle in MySQL können in Kategorien wie DDL, DML, DQL und DCL unterteilt werden und werden verwendet, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu ändern, zu löschen, Daten einfügen, aktualisieren, Daten löschen und komplexe Abfragebetriebe durchführen. 1. Die grundlegende Verwendung umfasst die Erstellungstabelle erstellbar, InsertInto -Daten einfügen und Abfragedaten auswählen. 2. Die erweiterte Verwendung umfasst die Zusammenarbeit mit Tabellenverbindungen, Unterabfragen und GroupBy für die Datenaggregation. 3.. Häufige Fehler wie Syntaxfehler, Datentyp -Nichtübereinstimmung und Berechtigungsprobleme können durch Syntaxprüfung, Datentypkonvertierung und Berechtigungsmanagement debuggen. 4. Vorschläge zur Leistungsoptimierung umfassen die Verwendung von Indizes, die Vermeidung vollständiger Tabellenscanning, Optimierung von Join -Operationen und Verwendung von Transaktionen, um die Datenkonsistenz sicherzustellen.

InnoDB erreicht Atomizität durch Ungewöhnung, Konsistenz und Isolation durch Verriegelungsmechanismus und MVCC sowie Persistenz durch Redolog. 1) Atomizität: Verwenden Sie Unolog, um die Originaldaten aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Transaktion zurückgerollt werden kann. 2) Konsistenz: Stellen Sie die Datenkonsistenz durch Verriegelung auf Zeilenebene und MVCC sicher. 3) Isolierung: Unterstützt mehrere Isolationsniveaus und wird standardmäßig WiederholungSead verwendet. 4) Persistenz: Verwenden Sie Redolog, um Modifikationen aufzuzeichnen, um sicherzustellen, dass die Daten für lange Zeit gespeichert werden.

Die Position von MySQL in Datenbanken und Programmierung ist sehr wichtig. Es handelt sich um ein Open -Source -Verwaltungssystem für relationale Datenbankverwaltung, das in verschiedenen Anwendungsszenarien häufig verwendet wird. 1) MySQL bietet effiziente Datenspeicher-, Organisations- und Abruffunktionen und unterstützt Systeme für Web-, Mobil- und Unternehmensebene. 2) Es verwendet eine Client-Server-Architektur, unterstützt mehrere Speichermotoren und Indexoptimierung. 3) Zu den grundlegenden Verwendungen gehören das Erstellen von Tabellen und das Einfügen von Daten, und erweiterte Verwendungen beinhalten Multi-Table-Verknüpfungen und komplexe Abfragen. 4) Häufig gestellte Fragen wie SQL -Syntaxfehler und Leistungsprobleme können durch den Befehl erklären und langsam abfragen. 5) Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen die rationale Verwendung von Indizes, eine optimierte Abfrage und die Verwendung von Caches. Zu den Best Practices gehört die Verwendung von Transaktionen und vorbereiteten Staten

MySQL ist für kleine und große Unternehmen geeignet. 1) Kleinunternehmen können MySQL für das grundlegende Datenmanagement verwenden, z. B. das Speichern von Kundeninformationen. 2) Große Unternehmen können MySQL verwenden, um massive Daten und komplexe Geschäftslogik zu verarbeiten, um die Abfrageleistung und die Transaktionsverarbeitung zu optimieren.

InnoDB verhindert effektiv das Phantom-Lesen durch den Mechanismus für den nächsten Kleien. 1) Nächstschlüsselmesser kombiniert Zeilensperr- und Gap-Sperre, um Datensätze und deren Lücken zu sperren, um zu verhindern, dass neue Datensätze eingefügt werden. 2) In praktischen Anwendungen kann durch Optimierung der Abfragen und Anpassung der Isolationsstufen die Verringerungswettbewerb reduziert und die Gleichzeitleistung verbessert werden.


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