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和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。

选择PostgreSQL而非MySQL的场景包括:1)需要复杂查询和高级SQL功能,2)要求严格的数据完整性和ACID遵从性,3)需要高级空间功能,4)处理大数据集时需要高性能。PostgreSQL在这些方面表现出色,适合需要复杂数据处理和高数据完整性的项目。

MySQL数据库的安全可以通过以下措施实现:1.用户权限管理:通过CREATEUSER和GRANT命令严格控制访问权限。2.加密传输:配置SSL/TLS确保数据传输安全。3.数据库备份和恢复:使用mysqldump或mysqlpump定期备份数据。4.高级安全策略:使用防火墙限制访问,并启用审计日志记录操作。5.性能优化与最佳实践:通过索引和查询优化以及定期维护兼顾安全和性能。

如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。


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