


Pisah rentetan pembatas dalam SQL Server
SQL Server tidak mempunyai fungsi pemisahan rentetan asli, yang mewujudkan cabaran apabila mengendalikan rentetan yang dibataskan. Walau bagaimanapun, kita boleh menyelesaikan masalah ini dengan bijak menggunakan fungsi PARSENAME.
Untuk memisahkan rentetan seperti "Hello John Smith" dengan pembatas (cth. ruang) dan mengakses item pada indeks tertentu, ikut langkah berikut:
- Ganti pemisah dengan aksara yang berbeza: Gunakan fungsi REPLACE() untuk menggantikan ruang dengan aksara unik, seperti noktah. Contohnya:
REPLACE('Hello John Smith', ' ', '.')
- Pisah rentetan menggunakan PARSENAME: Fungsi PARSENAME membahagikan rentetan yang diubah suai berdasarkan pembatas baharu. Parameter kedua menentukan segmen yang hendak diambil. Untuk mengakses Projek 1 (John), gunakan:
SELECT PARSENAME(REPLACE('Hello John Smith', ' ', '.'), 2)
Kaedah ini berfungsi dengan mencipta jadual sementara dengan hanya satu lajur, di mana setiap nilai mewakili serpihan rentetan asal. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa kaedah ini mungkin tidak berfungsi jika rentetan asal sudah mengandungi aksara noktah.
Penyelesaian Pihak Ketiga
Sebagai alternatif, anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan fungsi takrif pengguna (UDF) khusus untuk pemisahan rentetan. Pendekatan ini memberikan fleksibiliti dan kebolehpercayaan yang lebih besar.
Berikut ialah contoh UDF yang membelah rentetan menggunakan pembatas yang ditentukan:
CREATE FUNCTION Split(@String VARCHAR(MAX), @Delimiter VARCHAR(1)) RETURNS TABLE AS RETURN (SELECT Item FROM ( SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY r.rn) AS rn, LEFT(s, CHARINDEX(@Delimiter, s) - 1) AS Item FROM (SELECT @String AS s, 1 AS rn UNION ALL SELECT SUBSTRING(@String, CHARINDEX(@Delimiter, @String) + 1, LEN(@String)), rn + 1 FROM Split(@String, @Delimiter)) AS r WHERE s IS NOT NULL ) AS t)
Contoh penggunaan:
Untuk memisahkan rentetan "Hello John Smith" menggunakan pembatas " ", laksanakan pertanyaan berikut:
SELECT * FROM Split('Hello John Smith', ' ')
Pertanyaan ini akan mengembalikan jadual dengan dua lajur: rn (indeks item) dan Item (nilai item).
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh memisahkan rentetan yang dibatasi di SQL Server tanpa fungsi perpecahan asli?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Metrik utama untuk menjelaskan arahan termasuk jenis, kunci, baris, dan tambahan. 1) Jenis mencerminkan jenis akses pertanyaan. Semakin tinggi nilai, semakin tinggi kecekapan, seperti const adalah lebih baik daripada semua. 2) Kunci memaparkan indeks yang digunakan, dan null menunjukkan tiada indeks. 3) Baris menganggarkan bilangan baris yang diimbas, yang mempengaruhi prestasi pertanyaan. 4) Tambahan memberikan maklumat tambahan, seperti menggunakanFilesort meminta bahawa ia perlu dioptimumkan.

MenggunakanTemary menunjukkan bahawa keperluan untuk membuat jadual sementara dalam pertanyaan MySQL, yang biasanya dijumpai di Orderby menggunakan lajur yang berbeza, GroupBy, atau tidak diindeks. Anda boleh mengelakkan berlakunya indeks dan menulis semula pertanyaan dan meningkatkan prestasi pertanyaan. Khususnya, apabila menggunakan pembelian muncul dalam menjelaskan output, ini bermakna MySQL perlu membuat jadual sementara untuk mengendalikan pertanyaan. Ini biasanya berlaku apabila: 1) deduplikasi atau pengelompokan apabila menggunakan yang berbeza atau kumpulan; 2) Susun apabila Orderby mengandungi lajur bukan indeks; 3) Gunakan subquery kompleks atau menyertai operasi. Kaedah Pengoptimuman termasuk: 1) Orderby dan GroupB

MySQL/InnoDB menyokong empat tahap pengasingan transaksi: ReadUncommitted, ReadCommitted, RepeatableRead dan Serializable. 1. ReadoMuncommitted membolehkan membaca data yang tidak komited, yang boleh menyebabkan bacaan kotor. 2. 3.RepeatableRead adalah tahap lalai, mengelakkan bacaan kotor dan bacaan yang tidak boleh diulang, tetapi bacaan hantu mungkin berlaku. 4. Serializable mengelakkan semua masalah konkurensi tetapi mengurangkan kesesuaian. Memilih tahap pengasingan yang sesuai memerlukan keseimbangan data konsistensi dan keperluan prestasi.

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Laluan pembelajaran MySQL termasuk pengetahuan asas, konsep teras, contoh penggunaan, dan teknik pengoptimuman. 1) Memahami konsep asas seperti jadual, baris, lajur, dan pertanyaan SQL. 2) Ketahui definisi, prinsip kerja dan kelebihan MySQL. 3) menguasai operasi CRUD asas dan penggunaan lanjutan, seperti indeks dan prosedur yang disimpan. 4) Biasa dengan debugging kesilapan biasa dan cadangan pengoptimuman prestasi, seperti penggunaan rasional indeks dan pertanyaan pengoptimuman. Melalui langkah -langkah ini, anda akan memahami sepenuhnya penggunaan dan pengoptimuman MySQL.

Aplikasi dunia nyata MySQL termasuk reka bentuk pangkalan data asas dan pengoptimuman pertanyaan kompleks. 1) Penggunaan Asas: Digunakan untuk menyimpan dan mengurus data pengguna, seperti memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam maklumat pengguna. 2) Penggunaan lanjutan: Mengendalikan logik perniagaan yang kompleks, seperti perintah dan pengurusan inventori platform e-dagang. 3) Pengoptimuman Prestasi: Meningkatkan prestasi dengan menggunakan indeks, jadual partisi dan cache pertanyaan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa