Oracle 10g 및 11g에서 쉼표로 구분된 문자열을 효율적으로 행으로 분할
Oracle은 쉼표로 구분된 문자열을 개별 행으로 분할하는 여러 가지 방법을 제공합니다. 이 향상된 접근 방식은 보다 효율적인 솔루션을 위해 정규식과 CONNECT BY
절을 활용합니다.
WITH temp AS ( SELECT 108 AS Name, 'test' AS Project, 'Err1, Err2, Err3' AS Error FROM DUAL UNION ALL SELECT 109, 'test2', 'Err1' FROM DUAL ) SELECT DISTINCT t.name, t.project, TRIM(REGEXP_SUBSTR(t.error, '[^,]+', 1, levels.column_value)) AS error FROM temp t, TABLE(CAST(MULTISET(SELECT LEVEL FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <= LENGTH(REGEXP_REPLACE(t.error, '[^,]+')) + 1) AS OdciNumberList)) levels
자세한 설명:
이 쿼리는 계층적 쿼리를 사용하여 문자열 분할을 달성합니다. 단계를 세분화해 보겠습니다.
-
샘플 데이터:
WITH
절은 쉼표로 구분된 오류 문자열이 포함된 샘플 테이블(temp
)을 정의합니다. -
구분자 수:
LENGTH(REGEXP_REPLACE(t.error, '[^,] ')) 1
는 쉼표에 1을 더한 수를 계산합니다(마지막 요소를 고려). 이에 따라 필요한 행 수가 결정됩니다. -
시퀀스 생성:
SELECT LEVEL FROM DUAL CONNECT BY LEVEL 은 1부터 요소 개수까지의 숫자 시퀀스를 생성합니다. <code>CONNECT BY
은 이 시퀀스를 만드는 데 매우 중요합니다. -
컬렉션 생성:
MULTISET(...)
생성된 시퀀스에서 컬렉션(숫자 집합)을 생성합니다.CAST(... AS OdciNumberList)
이를 Oracle 컬렉션 유형으로 변환합니다. -
테이블 변환:
TABLE(...)
은 컬렉션을 결과 집합으로 변환하여temp
테이블과 결합할 수 있도록 합니다. -
문자열 추출:
REGEXP_SUBSTR(t.error, '[^,] ', 1, levels.column_value)
은 쉼표로 구분된 각 하위 문자열을 추출합니다.[^,]
은 쉼표가 아닌 문자 하나 이상과 일치하는 정규식입니다.levels.column_value
추출 발생 횟수를 제공합니다. -
자르기 및 중복 제거:
TRIM(...)
선행/후행 공백을 제거합니다.SELECT DISTINCT
중복 행을 제거하여 각 오류가 한 번만 나타나도록 합니다.
이 접근 방식은 루프를 방지하고 최적화된 성능을 위해 Oracle의 내장 기능을 활용하므로 효율적입니다. 정규식은 다양한 문자열 길이와 쉼표로 구분된 데이터의 잠재적인 불규칙성을 처리하기 위한 강력한 방법을 제공합니다.
위 내용은 Oracle 10g 및 11g에서 쉼표로 구분된 문자열을 여러 행으로 분할하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

저장된 절차는 성능을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하기 위해 MySQL에서 사전 컴파일 된 SQL 문입니다. 1. 성능 향상 : 첫 번째 편집 후 후속 통화를 다시 컴파일 할 필요가 없습니다. 2. 보안 향상 : 권한 제어를 통해 데이터 테이블 액세스를 제한합니다. 3. 복잡한 작업 단순화 : 여러 SQL 문을 결합하여 응용 프로그램 계층 로직을 단순화합니다.

MySQL 쿼리 캐시의 작동 원리는 선택 쿼리 결과를 저장하는 것이며 동일한 쿼리가 다시 실행되면 캐시 된 결과가 직접 반환됩니다. 1) 쿼리 캐시는 데이터베이스 읽기 성능을 향상시키고 해시 값을 통해 캐시 된 결과를 찾습니다. 2) MySQL 구성 파일에서 간단한 구성, query_cache_type 및 query_cache_size를 설정합니다. 3) SQL_NO_CACHE 키워드를 사용하여 특정 쿼리의 캐시를 비활성화하십시오. 4) 고주파 업데이트 환경에서 쿼리 캐시는 성능 병목 현상을 유발할 수 있으며 매개 변수의 모니터링 및 조정을 통해 사용하기 위해 최적화해야합니다.

MySQL이 다양한 프로젝트에서 널리 사용되는 이유에는 다음이 포함됩니다. 1. 고성능 및 확장 성, 여러 스토리지 엔진을 지원합니다. 2. 사용 및 유지 관리, 간단한 구성 및 풍부한 도구; 3. 많은 지역 사회 및 타사 도구 지원을 유치하는 풍부한 생태계; 4. 여러 운영 체제에 적합한 크로스 플랫폼 지원.

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.

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.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

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.

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


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