ユーザー定義関数を使用した SQL の文字列からの数値データの抽出
このガイドでは、SQL ユーザー定義関数 (UDF) を作成して文字列から数字のみを効率的に抽出する方法を説明します。 これは、データのクリーニングと操作における一般的なタスクです。
UDF の作成:
次の SQL コードは、文字列を入力として受け取り、抽出された数値部分を返す dbo.udf_GetNumeric
という名前の UDF を定義します。
CREATE FUNCTION dbo.udf_GetNumeric ( @strAlphaNumeric VARCHAR(256) ) RETURNS VARCHAR(256) AS BEGIN DECLARE @intAlpha INT SET @intAlpha = PATINDEX('%[^0-9]%', @strAlphaNumeric) BEGIN WHILE @intAlpha > 0 BEGIN SET @strAlphaNumeric = STUFF(@strAlphaNumeric, @intAlpha, 1, '' ) SET @intAlpha = PATINDEX('%[^0-9]%', @strAlphaNumeric ) END END RETURN ISNULL(TRIM(@strAlphaNumeric), '0') END
UDF の適用:
UDF が作成されたら、次の SELECT ステートメントを使用してテーブル内の列に適用します。
SELECT dbo.udf_GetNumeric(column_name) AS ExtractedNumber FROM table_name;
column_name
を文字列を含む列の実際の名前に置き換え、table_name
をテーブルの名前に置き換えます。 結果は、数値のみを含む新しい列 ExtractedNumber
になります。
例:
次のサンプル データについて考えてみましょう:
String 1 | String 2 | String 3 |
---|---|---|
003Preliminary Examination Plan | Coordination005 | Balance1000sheet |
UDF を適用すると、出力は次のようになります:
String 1 | String 2 | String 3 |
---|---|---|
003 | 005 | 1000 |
機能説明:
dbo.udf_GetNumeric
関数は、PATINDEX
を使用して最初の非数値文字を見つけます。 次に、STUFF
関数によってその文字が削除されます。このプロセスは、数字以外の文字がすべて削除され、数字だけが残るまで繰り返されます。 ISNULL
関数と TRIM
関数は、潜在的な null 値と先頭/末尾のスペースを処理します。
さらなる機能強化 (将来のアップデート): この機能のより詳細な説明と潜在的な改善点は、将来のアップデートで追加される予定です。
以上がSQL ユーザー定義関数を使用して文字列から数値を抽出するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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MySQL関数は、データ処理と計算に使用できます。 1.基本的な使用には、文字列処理、日付計算、数学操作が含まれます。 2。高度な使用法には、複数の関数を組み合わせて複雑な操作を実装することが含まれます。 3.パフォーマンスの最適化では、Where句での機能の使用を回避し、GroupByおよび一時テーブルを使用する必要があります。

MySQLでデータを挿入するための効率的な方法には、次のものが含まれます。1。insertInto ...値構文、2。LoadDatainFileコマンドの使用、3。トランザクション処理の使用、4。バッチサイズの調整、5。Insurtignoreまたは挿入の使用...

MySQLでは、AlterTabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar(255)afterexisting_columnを使用してフィールドを追加し、andtabletable_namedopcolumncolumn_to_dropを使用してフィールドを削除します。フィールドを追加するときは、クエリのパフォーマンスとデータ構造を最適化する場所を指定する必要があります。フィールドを削除する前に、操作が不可逆的であることを確認する必要があります。オンラインDDL、バックアップデータ、テスト環境、および低負荷期間を使用したテーブル構造の変更は、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスです。


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