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
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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
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--======================================================
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
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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。

MySQL使用的是GPL許可證。 1)GPL許可證允許自由使用、修改和分發MySQL,但修改後的分發需遵循GPL。 2)商業許可證可避免公開修改,適合需要保密的商業應用。

選擇InnoDB而不是MyISAM的情況包括:1)需要事務支持,2)高並發環境,3)需要高數據一致性;反之,選擇MyISAM的情況包括:1)主要是讀操作,2)不需要事務支持。 InnoDB適合需要高數據一致性和事務處理的應用,如電商平台,而MyISAM適合讀密集型且無需事務的應用,如博客系統。

在MySQL中,外鍵的作用是建立表與表之間的關係,確保數據的一致性和完整性。外鍵通過引用完整性檢查和級聯操作維護數據的有效性,使用時需注意性能優化和避免常見錯誤。

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toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。


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