찾다
데이터 베이스MySQL 튜토리얼如何高效能拆分一个字段为多行

如何高效能拆分一个字段为多行

Jun 07, 2016 pm 02:53 PM
하나어떻게필드나뉘다고효율

如何高效能拆分一个字段为多行 我本意是将表中的一个字段拆分成多行,例如aaa,bbb拆分为 aaa bbb 现在测试如下: [sql] with t1 as ( select 3 c1,eee,fff,ggg c2 from dual UNION ALL select 2 c1,ccc,ddd c2 from dual UNION ALL SELECT 1 c1,aaa,bbb c2 F


如何高效能拆分一个字段为多行

 

我本意是将表中的一个字段拆分成多行,例如'aaa,bbb'拆分为

'aaa'

'bbb'

现在测试如下:

 

[sql] 

with t1 as   

(  

     select 3 c1,'eee,fff,ggg' c2 from dual UNION ALL   

     select 2 c1,'ccc,ddd' c2 from dual UNION ALL   

     SELECT 1 c1,'aaa,bbb' c2 FROM dual  

)  

  

select c1,LEVEL,replace(regexp_substr(c2,'[^,]+',1,level),',',' ') c2  

from t1   

connect BY level

order by c1,level  

  www.2cto.com  

返回结果如下:

[sql] 

C1 LEVEL C2  

1 1 aaa  

1 2 bbb  

1 2 bbb  

1 2 bbb  

2 1 ccc  

2 2 ddd  

2 2 ddd  

2 2 ddd  

3 1 eee  

3 2 fff  

3 2 fff  

3 2 fff  

3 3 ggg  

3 3 ggg  

3 3 ggg  

3 3 ggg  

3 3 ggg  

3 3 ggg  

3 3 ggg  

3 3 ggg  

3 3 ggg  

  www.2cto.com  

--======================================================

看起来connect by之后产生了大量重复数据,于是加入distinct后取得正确数据。

反思:

我构造的测试数据仅仅只有三行,最长的拆分资料仅3段'eee,fff,ggg',却产生了21笔资料。如果测试数据增多,或者需拆分的段

数量增多,那么connect by产生的数据将是海量的。

用此种方法实际处理生产库数据时,问题马上显现出来,仅17笔资料,最长拆分字段为8段,竟然产生了738万笔资料,尽管我使用

了distinct,依然慢的很。

 

解决方案:用Join方式取代connect by方式

 

[sql] 

with t1 as   

(  

     select 3 c1,'eee,fff,ggg' c2 from dual UNION ALL   

     select 2 c1,'ccc,ddd' c2 from dual UNION ALL   

     SELECT 1 c1,'aaa,bbb' c2 FROM dual  

)  

  

SELECT c1,  

       substr(t.ca,  

              instr(t.ca, ',', 1, d.lv) + 1,  

              instr(t.ca, ',', 1, d.lv + 1) -  

              (instr(t.ca, ',', 1, d.lv) + 1)) AS d  

  FROM (SELECT c1,  

               ',' || c2 || ',' AS ca,  

               length(c2 || ',') - nvl(length(REPLACE(c2, ',')), 0) AS cnt  

          FROM t1) t,  

       (select rownum lv from  

        (select max(length(c2 || ',') - nvl(length(REPLACE(c2, ',')), 0)) mlc from t1)   

         connect by level

       )d         

WHERE d.lv

ORDER BY c1  

  www.2cto.com  

结论:

对于表资料只有一笔的时候,用connect by一般不会有什么问题。但如果表中资料是多笔,则connect by会产生海量的重复资料。

 

用join方式可解决此类问题。

성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.
MySQL에서 데이터베이스 업그레이드를 어떻게 처리합니까?MySQL에서 데이터베이스 업그레이드를 어떻게 처리합니까?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL에 사용할 수있는 다른 백업 전략은 무엇입니까?MySQL에 사용할 수있는 다른 백업 전략은 무엇입니까?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

MySQL 클러스터링이란 무엇입니까?MySQL 클러스터링이란 무엇입니까?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL의 성능을 위해 데이터베이스 스키마 설계를 어떻게 최적화합니까?MySQL의 성능을 위해 데이터베이스 스키마 설계를 어떻게 최적화합니까?Apr 30, 2025 am 12:27 AM

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

MySQL 성능을 어떻게 최적화 할 수 있습니까?MySQL 성능을 어떻게 최적화 할 수 있습니까?Apr 30, 2025 am 12:26 AM

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI

데이터 처리 및 계산에 MySQL 기능을 사용하는 방법데이터 처리 및 계산에 MySQL 기능을 사용하는 방법Apr 29, 2025 pm 04:21 PM

MySQL 기능은 데이터 처리 및 계산에 사용될 수 있습니다. 1. 기본 사용에는 문자열 처리, 날짜 계산 및 수학 연산이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 복잡한 작업을 구현하기 위해 여러 기능을 결합하는 것이 포함됩니다. 3. 성능 최적화를 위해서는 WHERE 절에서 기능 사용 및 GroupBy 및 임시 테이블 사용을 피해야합니다.

MySQL에 데이터를 일괄 삽입하는 효율적인 방법MySQL에 데이터를 일괄 삽입하는 효율적인 방법Apr 29, 2025 pm 04:18 PM

MySQL에 데이터 삽입을위한 효율적인 방법은 다음과 같습니다. 1. InsertInto 사용 ... 값 구문 사용 ... 값 구문, 2. 트랜잭션 처리 사용, 3. 트랜잭션 처리 사용, 4. 배치 크기 조정, 5. 인덱스 비활성화, 6. Insertignore 또는 Insert ... ondupliceKeyUpdate를 사용하여 데이터베이스 작동 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 테이블에 필드를 추가 및 삭제하는 단계MySQL 테이블에 필드를 추가 및 삭제하는 단계Apr 29, 2025 pm 04:15 PM

MySQL에서는 altertabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar (255) 이후에 필드를 추가하여 altertabletable_namedropcolumncolumn_to_drop을 사용하여 필드를 삭제합니다. 필드를 추가 할 때는 쿼리 성능 및 데이터 구조를 최적화하기위한 위치를 지정해야합니다. 필드를 삭제하기 전에 작업이 돌이킬 수 없는지 확인해야합니다. 온라인 DDL, 백업 데이터, 테스트 환경 및 저하 기간을 사용하여 테이블 구조 수정은 성능 최적화 및 모범 사례입니다.

See all articles

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

Video Face Swap

Video Face Swap

완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

뜨거운 도구

Atom Editor Mac 버전 다운로드

Atom Editor Mac 버전 다운로드

가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

에디트플러스 중국어 크랙 버전

에디트플러스 중국어 크랙 버전

작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

안전한 시험 브라우저

안전한 시험 브라우저

안전한 시험 브라우저는 온라인 시험을 안전하게 치르기 위한 보안 브라우저 환경입니다. 이 소프트웨어는 모든 컴퓨터를 안전한 워크스테이션으로 바꿔줍니다. 이는 모든 유틸리티에 대한 액세스를 제어하고 학생들이 승인되지 않은 리소스를 사용하는 것을 방지합니다.

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터

Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.