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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。

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