


Wie kann ich durch Kommas getrennte Werte in Oracle SQL effizient in Zeilen konvertieren?
Komma-getrennte Wertekonvertierungsstrategie in Oracle SQL
Das Organisieren von Daten in Datenbankdatensätzen als durch Kommas getrennte Werte führt zu Herausforderungen bei der Suche nach einer tabellarischen Darstellung. In diesem Artikel werden verschiedene SQL-Techniken zum effizienten Konvertieren solcher Daten in Zeilen für eine einfache Datenextraktion und -bearbeitung untersucht.
Problem: Durch Kommas getrennte Werte in Datenbankdatensätzen
Betrachten Sie die folgende Tabellenstruktur, bei der die Wertespalte durch Kommas getrennte Werte enthält:
<code>CREATE TABLE tbl1 ( id NUMBER, value VARCHAR2(50) ); INSERT INTO tbl1 VALUES (1, 'AA, UT, BT, SK, SX'); INSERT INTO tbl1 VALUES (2, 'AA, UT, SX'); INSERT INTO tbl1 VALUES (3, 'UT, SK, SX, ZF');</code>
Das Ziel besteht darin, diese Daten in ein Tabellenformat umzuwandeln, wobei jeder Wert in einer eigenen Zeile getrennt ist:
<code>ID | VALUE ------------- 1 | AA 1 | UT 1 | BT 1 | SK 1 | SX 2 | AA 2 | UT 2 | SX 3 | UT 3 | SK 3 | SX 3 | ZF</code>
Methode 1: Verwenden Sie REGEXP_SUBSTR und Connect By
Eine Möglichkeit besteht darin, die REGEXP_SUBSTR- und CONNECT BY-Klausel von Oracle zu nutzen:
<code>SELECT DISTINCT id, TRIM(REGEXP_SUBSTR(value, '[^,]+', 1, level) ) VALUE, LEVEL FROM tbl1 CONNECT BY REGEXP_SUBSTR(value, '[^,]+', 1, LEVEL) IS NOT NULL ORDER BY id, LEVEL;</code>
Diese Methode verwendet einen regulären Ausdruck (REGEXP_SUBSTR), um jede Teilzeichenfolge zu extrahieren, während CONNECT BY die durch Kommas getrennten Werte rekursiv durchläuft.
Methode 2: CTE mit rekursiver Vereinigung
Eine andere Technik besteht darin, einen gemeinsamen Tabellenausdruck (CTE) mit einer rekursiven Vereinigung zu verwenden:
<code>WITH t (id, res, val, lev) AS ( SELECT id, TRIM(REGEXP_SUBSTR(value, '[^,]+', 1, 1)) RES, VALUE AS VAL, 1 AS LEV FROM tbl1 WHERE REGEXP_SUBSTR(VALUE, '[^,]+', 1, 1) IS NOT NULL UNION ALL SELECT id, TRIM(REGEXP_SUBSTR(VAL, '[^,]+', 1, LEV + 1)) RES, VAL, LEV + 1 AS LEV FROM t WHERE REGEXP_SUBSTR(VAL, '[^,]+', 1, LEV + 1) IS NOT NULL ) SELECT id, res, lev FROM t ORDER BY id, lev;</code>
Diese Methode verwendet einen rekursiven CTE, um durch Kommas getrennte Werte in einzelne Elemente aufzuteilen.
Methode 3: Verwendung der rekursiven Methode von INSTR
Die dritte Lösung verwendet einen rekursiven CTE mit der INSTR-Funktion, um die Start- und Endposition jedes Teilstrings zu identifizieren:
<code>WITH t (id, value, start_pos, end_pos) AS (SELECT id, VALUE, 1, INSTR(VALUE, ',') FROM tbl1 UNION ALL SELECT id, VALUE, end_pos + 1, INSTR(VALUE, ',', end_pos + 1) FROM t WHERE end_pos > 0 ) SELECT id, SUBSTR(VALUE, start_pos, DECODE(end_pos, 0, LENGTH(VALUE) + 1, end_pos) - start_pos) AS VALUE FROM t ORDER BY id, start_pos;</code>
Diese Methode verwendet INSTR, um die Position jedes Teilstrings rekursiv zu bestimmen und sie entsprechend zu extrahieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich durch Kommas getrennte Werte in Oracle SQL effizient in Zeilen konvertieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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