Wie verbinde ich durch Kommas getrennte Datenspalten in SQL?
Verbinden einer durch Kommas getrennten Datenspalte
Herausforderung:
Gegeben sind zwei Tabellen, eine mit durch Kommas getrennten Daten Die Aufgabe besteht darin, Daten aus den Tabellen abzurufen und die Ergebnisse darzustellen, wobei die durch Kommas getrennten Werte zu einer einzigen Zeichenfolge für zusammengefügt werden jede Zeile.
Lösung:
Normalisierung:
Ein idealer Ansatz wäre, die Tabelle mit der durch Kommas getrennten Datenspalte zu normalisieren und so zu eliminieren Bedarf an komplexen String-Manipulationen. Indem Sie eine neue Tabelle erstellen, in der jeder durch Kommas getrennte Wert zu einer neuen Zeile wird, können Sie die Tabellen dann problemlos in einem gemeinsamen Feld zusammenführen.
Split-Funktion:
If Wenn eine Normalisierung nicht möglich ist, kann eine Split-Funktion erstellt werden, um die durch Kommas getrennten Werte in Zeilen umzuwandeln, die zusammengefügt werden können. Diese Funktion kann dann verwendet werden, um entweder die Daten in mehreren Zeilen zu belassen oder die Werte wieder in einer durch Kommas getrennten Liste zu verketten.
FÜR XML-PFAD und STUFF:
Alternativ können Sie die Techniken FOR XML PATH und STUFF verwenden, um die Daten abzurufen. FOR XML PATH konvertiert die durch Kommas getrennten Werte in XML, und STUFF kann verwendet werden, um das XML zu einer einzelnen Zeichenfolge zu verketten.
Direkte FOR XML PATH-Anwendung:
Ein letzter Ansatz besteht darin, FOR XML PATH direkt auf die Datenspalte anzuwenden. Durch Auswahl der gewünschten Spalten und Verwendung der entsprechenden Abfrage können Sie die durch Kommas getrennten Werte abrufen und in einer einzigen Zeichenfolge zusammenfassen.
Implementierungsdetails:
Je nach gewähltem Ansatz erfolgt die Implementierung wird variieren. Die folgenden Beispiele geben einen kurzen Überblick darüber, wie die einzelnen Methoden implementiert werden können:
Normalisierung:
CREATE TABLE NormalizedTable ( id INT, value VARCHAR(255), ); INSERT INTO NormalizedTable (id, value) VALUES (1, 'john'), (2, 'alex'), (3, 'piers'), (4, 'sara'), (5, 'C1'), (6, 'C2'), (7, 'C3'), (8, 'C4'), (9, 'R1'), (10, 'R2'), (11, 'R3'); SELECT DISTINCT T2.col1, STUFF(( SELECT ', ' + T1.col2 FROM NormalizedTable T1 INNER JOIN Table2 T2 ON T1.id = T2.col2 FOR XML PATH('') ), 1, 2, '');
Split-Funktion:
CREATE FUNCTION dbo.Split (@String VARCHAR(MAX), @Delimiter CHAR(1)) RETURNS TABLE AS RETURN WITH CTE AS ( SELECT 1 AS RowNum, @String AS Value UNION ALL SELECT RowNum + 1, SUBSTRING(@String, RowNum + 1, LEN(@Delimiter)) FROM CTE WHERE SUBSTRING(@String, RowNum + 1, LEN(@Delimiter)) <> '' ) SELECT RowNum, Value AS Item FROM CTE; -- Usage SELECT DISTINCT T2.col1, STUFF(( SELECT ', ' + T1.col2 FROM ( SELECT DISTINCT Value AS col2 FROM dbo.Split(T2.col2, ',') ) T1 FOR XML PATH('') ), 1, 2, '');
FÜR XML-PFAD und STUFF:
SELECT T2.col1, ( SELECT ', ' + T1.col2 FROM Table1 T1 WHERE ',' + T2.col2 + ',' LIKE '%,' + CAST(T1.col1 AS VARCHAR(10)) + ',%' FOR XML PATH('') ).value('substring(text()[1], 3)', 'VARCHAR(MAX)') AS col2 FROM Table2 T2;
Durch Auswahl des geeigneten Ansatzes und Implementierung des erforderlichen Codes können Sie durch Kommas getrennte Daten effektiv in einer einzigen Zeichenfolge für jede Zeile in der Tabelle zusammenfassen.
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Die volle Tabellenscannung kann in MySQL schneller sein als die Verwendung von Indizes. Zu den spezifischen Fällen gehören: 1) das Datenvolumen ist gering; 2) Wenn die Abfrage eine große Datenmenge zurückgibt; 3) wenn die Indexspalte nicht sehr selektiv ist; 4) Wenn die komplexe Abfrage. Durch Analyse von Abfrageplänen, Optimierung von Indizes, Vermeidung von Überindex und regelmäßiger Wartung von Tabellen können Sie in praktischen Anwendungen die besten Auswahlmöglichkeiten treffen.

Ja, MySQL kann unter Windows 7 installiert werden, und obwohl Microsoft Windows 7 nicht mehr unterstützt hat, ist MySQL dennoch kompatibel damit. Während des Installationsprozesses sollten jedoch folgende Punkte festgestellt werden: Laden Sie das MySQL -Installationsprogramm für Windows herunter. Wählen Sie die entsprechende Version von MySQL (Community oder Enterprise) aus. Wählen Sie während des Installationsprozesses das entsprechende Installationsverzeichnis und das Zeichen fest. Stellen Sie das Stammbenutzerkennwort ein und behalten Sie es ordnungsgemäß. Stellen Sie zum Testen eine Verbindung zur Datenbank her. Beachten Sie die Kompatibilitäts- und Sicherheitsprobleme unter Windows 7, und es wird empfohlen, auf ein unterstütztes Betriebssystem zu aktualisieren.

Die Volltext-Suchfunktionen von InnoDB sind sehr leistungsfähig, was die Effizienz der Datenbankabfrage und die Fähigkeit, große Mengen von Textdaten zu verarbeiten, erheblich verbessern kann. 1) InnoDB implementiert die Volltext-Suche durch invertierte Indexierung und unterstützt grundlegende und erweiterte Suchabfragen. 2) Verwenden Sie die Übereinstimmung und gegen Schlüsselwörter, um den Booleschen Modus und die Phrasesuche zu unterstützen. 3) Die Optimierungsmethoden umfassen die Verwendung der Word -Segmentierungstechnologie, die regelmäßige Wiederaufbauung von Indizes und die Anpassung der Cache -Größe, um die Leistung und Genauigkeit zu verbessern.

Der Unterschied zwischen Clustered Index und nicht klusterer Index ist: 1. Clustered Index speichert Datenzeilen in der Indexstruktur, die für die Abfrage nach Primärschlüssel und Reichweite geeignet ist. 2. Der nicht klusterierte Index speichert Indexschlüsselwerte und -zeiger auf Datenzeilen und ist für nicht-primäre Schlüsselspaltenabfragen geeignet.

MySQL ist ein Open Source Relational Database Management System. 1) Datenbank und Tabellen erstellen: Verwenden Sie die Befehle erstellte und creatEtable. 2) Grundlegende Vorgänge: Einfügen, aktualisieren, löschen und auswählen. 3) Fortgeschrittene Operationen: Join-, Unterabfrage- und Transaktionsverarbeitung. 4) Debugging -Fähigkeiten: Syntax, Datentyp und Berechtigungen überprüfen. 5) Optimierungsvorschläge: Verwenden Sie Indizes, vermeiden Sie ausgewählt* und verwenden Sie Transaktionen.

MySQL und Mariadb können koexistieren, müssen jedoch mit Vorsicht konfiguriert werden. Der Schlüssel besteht darin, jeder Datenbank verschiedene Portnummern und Datenverzeichnisse zuzuordnen und Parameter wie Speicherzuweisung und Cache -Größe anzupassen. Verbindungspooling, Anwendungskonfiguration und Versionsunterschiede müssen ebenfalls berücksichtigt und sorgfältig getestet und geplant werden, um Fallstricke zu vermeiden. Das gleichzeitige Ausführen von zwei Datenbanken kann in Situationen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, zu Leistungsproblemen führen.

In der MySQL -Datenbank wird die Beziehung zwischen dem Benutzer und der Datenbank durch Berechtigungen und Tabellen definiert. Der Benutzer verfügt über einen Benutzernamen und ein Passwort, um auf die Datenbank zuzugreifen. Die Berechtigungen werden über den Zuschussbefehl erteilt, während die Tabelle durch den Befehl create table erstellt wird. Um eine Beziehung zwischen einem Benutzer und einer Datenbank herzustellen, müssen Sie eine Datenbank erstellen, einen Benutzer erstellen und dann Berechtigungen erfüllen.

Vereinfachung der Datenintegration: AmazonRDSMYSQL und Redshifts Null ETL-Integration Die effiziente Datenintegration steht im Mittelpunkt einer datengesteuerten Organisation. Herkömmliche ETL-Prozesse (Extrakt, Konvertierung, Last) sind komplex und zeitaufwändig, insbesondere bei der Integration von Datenbanken (wie AmazonRDSMysQL) in Data Warehouses (wie Rotverschiebung). AWS bietet jedoch keine ETL-Integrationslösungen, die diese Situation vollständig verändert haben und eine vereinfachte Lösung für die Datenmigration von RDSMysQL zu Rotverschiebung bietet. Dieser Artikel wird in die Integration von RDSMYSQL Null ETL mit RedShift eintauchen und erklärt, wie es funktioniert und welche Vorteile es Dateningenieuren und Entwicklern bringt.
