


Wie teile ich die Daten einer Spalte mithilfe von SQL in mehrere Zeilen auf?
SQL-Abfrage zum Aufteilen von Spaltendaten in Zeilen
Um Spaltendaten in Zeilen zu unterteilen, besteht ein gängiger Ansatz darin, eine Aufteilungsfunktion zu erstellen. Hier ist eine Beispielfunktion für diesen Zweck:
create FUNCTION [dbo].[Split](@String varchar(MAX), @Delimiter char(1)) returns @temptable TABLE (items varchar(MAX)) as begin declare @idx int declare @slice varchar(8000) select @idx = 1 if len(@String)0) insert into @temptable(Items) values(@slice) set @String = right(@String,len(@String) - @idx) if len(@String) = 0 break end return end;
Um diese Funktion in einer Abfrage zu verwenden, verwenden Sie eine äußere Anwendung, um die vorhandene Tabelle zu verknüpfen:
select t1.code, s.items declaration from yourtable t1 outer apply dbo.split(t1.declaration, ',') s
Dies führt zum gewünschten Ergebnis , Spaltendaten in Zeilen aufteilen:
| CODE | DECLARATION | ----------------------- | 123 | a1-2 nos | | 123 | a2- 230 nos | | 123 | a3 - 5nos |
Alternativ kann eine CTE-Version implementiert werden als folgt:
;with cte (code, DeclarationItem, Declaration) as ( select Code, cast(left(Declaration, charindex(',',Declaration+',')-1) as varchar(50)) DeclarationItem, stuff(Declaration, 1, charindex(',',Declaration+','), '') Declaration from yourtable union all select code, cast(left(Declaration, charindex(',',Declaration+',')-1) as varchar(50)) DeclarationItem, stuff(Declaration, 1, charindex(',',Declaration+','), '') Declaration from cte where Declaration > '' ) select code, DeclarationItem from cte
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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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