


Transformation de données XML en table SQL Server
Pour les scénarios de gestion de données impliquant XML, conversion en un format de table structuré pour l'analyse et le traitement peut être nécessaire. Cette tâche peut être accomplie efficacement à l'aide de Transact-SQL (TSQL) dans SQL Server.
Conversion XML en table
Le processus de conversion de données XML en table implique trois approches :
- FOR XML PATH : Cette approche utilise la clause FOR XML PATH pour extraire des éléments dans le document XML et créez un ensemble de lignes. Les données sont stockées dans une seule colonne sous forme de structure hiérarchique.
- OPENXML : Avec OPENXML, vous pouvez parcourir le document XML à l'aide de la fonction OPENXML. Cette méthode offre plus de contrôle sur la structure de la table générée.
- XQuery : l'utilisation d'expressions XQuery dans la fonction XQuery() vous permet d'interroger et de transformer des données XML directement dans SQL Server.
Exemple
Considérez le XML suivant data:
<row> <idinvernadero>8</idinvernadero> <idproducto>3</idproducto> <idcaracteristica1>8</idcaracteristica1> <idcaracteristica2>8</idcaracteristica2> <cantidad>25</cantidad> <folio>4568457</folio> </row> <row> <idinvernadero>3</idinvernadero> <idproducto>3</idproducto> <idcaracteristica1>1</idcaracteristica1> <idcaracteristica2>2</idcaracteristica2> <cantidad>72</cantidad> <folio>4568457</folio> </row>
En appliquant la méthode FOR XML PATH, le code suivant convertit ce XML en table :
DECLARE @xml XML = '<root> <row> <idinvernadero>8</idinvernadero> <idproducto>3</idproducto> <idcaracteristica1>8</idcaracteristica1> <idcaracteristica2>8</idcaracteristica2> <cantidad>25</cantidad> <folio>4568457</folio> </row> <row> <idinvernadero>3</idinvernadero> <idproducto>3</idproducto> <idcaracteristica1>1</idcaracteristica1> <idcaracteristica2>2</idcaracteristica2> <cantidad>72</cantidad> <folio>4568457</folio> </row> </root>'; SELECT IdInvernadero, IdProducto, IdCaracteristica1, IdCaracteristica2, Cantidad, Folio FROM @xml.nodes('//row') AS tbl(row) CROSS APPLY tbl.row.query('./@*') AS col(name, value);
La table résultante :
IdInvernadero IdProducto IdCaracteristica1 IdCaracteristica2 Cantidad Folio ---------- ---------- --------------- --------------- ------- ------ 8 3 8 8 25 4568457 3 3 1 2 72 4568457
En tirant parti de TSQL, vous pouvez transformer efficacement les données XML en tableaux structurés, permettant ainsi des tâches d'analyse, de manipulation et de reporting des données.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

TOGRANTERMISSIMESTESTERSWMYSQLUSERS, SuivreTheSesteps: 1) AccessMysqlasauserwithSufficientPrivileges, 2) CreateEnewUserwithThereAserercommand, 3) UsethegrantCommandTospecifyPerMissionsLikEselect, insert, mise à jour, OrallegandSonSpecificaCificdataStAtAnSorables, et4), 4).

ToaddUsersInmysqleffecativement et en résultant, suivez-vous: 1) UsethCreateAsTatement à AddanEwUser, spécifiant le dossier d'astron.

ToaddanewUserwithComplexPermisessionsInmysql, suivi destiné: 1) Création sword ';. 2) GRANTREADACCESSTOALLTABLESSIn'MYDATABASE'WithGrantsElectonMyDatabase.To'newuser' @ 'LocalHost';. 3) GRANTWRITEACESSTO '

Les types de données de chaîne dans MySQL incluent Char, Varchar, Binary, Varbinary, Blob et Text. Les collations déterminent la comparaison et le tri des chaînes. 1. Char convient aux chaînes de longueur fixe, Varchar convient aux chaînes de longueur variable. 2.Binara et varbinaire sont utilisés pour les données binaires, et Blob et le texte sont utilisés pour les données de grandes objets. 3. Les règles de tri telles que UTF8MB4_UNICODE_CI ignorent les caractéristiques supérieures et inférieures et conviennent aux noms d'utilisateurs; UTF8MB4_BIN est sensible à la casse et convient aux champs qui nécessitent une comparaison précise.

La meilleure sélection de la longueur de la colonne MySqlvarchar doit être basée sur l'analyse des données, considérer la croissance future, évaluer les impacts des performances et les exigences des ensembles de caractères. 1) Analyser les données pour déterminer les longueurs typiques; 2) Réserver l'espace d'expansion future; 3) Faites attention à l'impact de grandes longueurs sur les performances; 4) Considérez l'impact des ensembles de caractères sur le stockage. Grâce à ces étapes, l'efficacité et l'évolutivité de la base de données peuvent être optimisées.

MySqlBlobShavelimits: Tinyblob (255 bytes), blob (65 535 bytes), Mediumblob (16 777 215 bytes), et Longblob (4 294 967 295 bytes). Obseffectively: 1) considérer la compréhension de l'Impacts et de laARGELLOBBOBSEXTERNELLEMENT; 2)

Les meilleurs outils et technologies pour automatiser la création d'utilisateurs dans MySQL incluent: 1. MySQLWorkbench, adapté à des environnements petits et moyens, faciles à utiliser mais une consommation de ressources élevées; 2. ANSIBLE, adapté aux environnements multi-serveurs, courbe d'apprentissage simple mais abrupte; 3. Scripts Python personnalisés, flexibles mais doivent assurer la sécurité des scripts; 4. Puppet et chef, adapté aux environnements à grande échelle, complexes mais évolutifs. Les besoins d'échelle, de courbe d'apprentissage et d'intégration doivent être pris en compte lors du choix.

Oui, YouCansearchInSideAblobinMysQlutingSpecifiCTechniques.1) ConvertTheBlobtoAutf-8StringWithConvertFunctionandSearchusingLiliN.2) ForcompressedBlobs, useUncompressBeForEConversion.3)


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