


Oracle: Durch Kommas getrennte Werte effizient in mehrere Zeilen aufteilen
In Oracle-Abfragen, wenn durch Kommas getrennte Daten mithilfe von CONNECT in mehrere Zeilen aufgeteilt werden BY und reguläre Ausdrücke können doppelte Zeilen entstehen. Um dieses Problem zu lösen, sollten Sie die folgenden Strategien in Betracht ziehen:
Verwendung von REGEXP_COUNT() für eine genaue Aufteilung
Die geänderte Abfrage führt REGEXP_COUNT() ein, um die Anzahl der durch Kommas getrennten Werte zu ermitteln Werte in jeder Zeile:
WITH CTE AS ( SELECT 'a,b,c,d,e' temp, 1 slno FROM DUAL UNION SELECT 'f,g' temp, 2 slno FROM DUAL UNION SELECT 'h' temp, 3 slno FROM DUAL ) SELECT TRIM(REGEXP_SUBSTR(temp, '[^,]+', 1, level)), slno FROM CTE CONNECT BY level <p><strong>Nutzung der Verbindung nach Ebene und Priorität DBMS_RANDOM.VALUE</strong></p><p>Diese erweiterte Abfrage nutzt CONNECT BY LEVEL zusammen mit PRIOR DBMS_RANDOM.VALUE, um Duplikate zu eliminieren:</p><pre class="brush:php;toolbar:false">WITH CTE AS ( SELECT 'a,b,c,d,e' temp, 1 slno FROM DUAL UNION SELECT 'f,g' temp, 2 slno FROM DUAL UNION SELECT 'h' temp, 3 slno FROM DUAL ) SELECT TRIM(REGEXP_SUBSTR(temp, '[^,]+', 1, level)), slno FROM CTE CONNECT BY level <p>Durch die Verwendung dieser modifizierten Abfrage können Sie Komma- Trennen Sie Werte in mehrere Zeilen und stellen Sie gleichzeitig sicher, dass doppelte Zeilen entfernt werden.</p>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man in Oracle durch Kommas getrennte Werte effizient und ohne Duplikate in mehrere Zeilen aufteilen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

MySQLstringtypesimpactstorageandperformanceasfollows:1)CHARisfixed-length,alwaysusingthesamestoragespace,whichcanbefasterbutlessspace-efficient.2)VARCHARisvariable-length,morespace-efficientbutpotentiallyslower.3)TEXTisforlargetext,storedoutsiderows,

Mysqlstringtypesincludevarchar, Text, char, enum, undset.1) varcharisversatileforVariable-LengthStringuptoaspecifiedLimit.2) TextissidealforlargetextStorageWithoutadefinedLimit.3) charisfixed-längen, geeigneter ForconsistentDatalikeCodecodes.4) EnumforcesDataTaTaTableConSconsistentDatalikaScodes.4)

MySqloffersVariousStringDatatypes: 1) Charforfixed-Länge-Strings, 2) varcharforvariable-Lengthtext, 3) Binary und VarbinaryforBinaryData, 4) BloBandtextForLargedata und 5) Enumandforcontrolledinput

TOGRANTREMMENTIONSTONEWMYSQLUSERS, folgt der THESESTEPS: 1) AccessMysqlasauser withSuffePrivileges, 2) CreateeNewuserwiththecreateuserCommand, 3) UsetheGrantcommandtospecifificpermissionSlikesSelect, Einfügung, orallprivileSontespezifizierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und 4), orallprivileSONSONSONSONSONSORTIONALS, und4) und 4), und 4), und 4)), und 4), orallprivileSoneger

Toaddusersinmysqleffektiv und secury, folge theSesteps: 1) UseTheCreatErStatementToaddanewuser, spezifizieren derHostandastrongPassword.2) GrantNeornyprivileGeSusingTheGrantstatement, AdheringTothprincipleastprivilege.3) implementssecurityMectoNityMeaSualslyLection

ToaddanewuserwithComplexPermissionssinmysql, folge theSeSteps: 1) CreateThEserWithCreatUser'newuser '@' localhost'IdentifiedBy'pa ssword ';. 2) GranTeadaccessToAlltablesin'myDatabase'withGrantSelectonMyDatabase.to'newuser'@'localhost';.

Die String -Datentypen in MySQL umfassen Zeichen, Varchar, Binär, Varbarin, Blob und Text. Die Kollationen bestimmen den Vergleich und die Sortierung von Saiten. 1.Ch ist für Zeichenfolgen mit fester Länge geeignet. Varchar ist für Zeichenfolgen variabler Länge geeignet. 2. Für Binärdaten werden immer wieder variäarisch verwendet, und Blob und Text werden für große Objektdaten verwendet. 3.. Sortierregeln wie UTF8MB4_unicode_ci ignoriert den oberen und unteren Fall und eignet sich für Benutzernamen. UTF8MB4_BIN ist fallempfindlich und für Felder geeignet, die einen genauen Vergleich erfordern.

Die beste Auswahl der MySQLVarchar -Spaltenlänge sollte auf der Datenanalyse basieren, zukünftiges Wachstum berücksichtigen, die Leistungsauswirkungen bewerten und die Anforderungen an den Charaktersatz bewerten. 1) Analyse der Daten, um typische Längen zu bestimmen; 2) zukünftige Expansionsraum reservieren; 3) Auf die Auswirkungen großer Länge auf die Leistung achten; 4) Betrachten Sie die Auswirkungen von Zeichensätzen auf die Speicherung. Durch diese Schritte können die Effizienz und Skalierbarkeit der Datenbank optimiert werden.


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