Oracle字符串的连接聚合函数可用于group by
1.新建type strcat_type -- 定义类型 聚合函数的实质就是一个对象 create or replace type strcat_type as object ( cat
1.新建type strcat_type
-- 定义类型 聚合函数的实质就是一个对象
create or replace type strcat_type as object (
cat_string varchar2(4000),
--对象初始化
static function ODCIAggregateInitialize(cs_ctx In Out strcat_type)
return number,
--聚合函数的迭代方法(这是最重要的方法)
member function ODCIAggregateIterate(self In Out strcat_type,value in varchar2)
return number,
--当查询语句并行运行时,才会使用该方法,可将多个并行运行的查询结果聚合
member function ODCIAggregateMerge(self In Out strcat_type,ctx2 In Out strcat_type)
return number,
--终止聚集函数的处理,返回聚集函数处理的结果
member function ODCIAggregateTerminate(self In Out strcat_type,returnValue Out varchar2,flags in number)
return number
)
2.建立type body strcat_type
create or replace type body strcat_type is
static function ODCIAggregateInitialize(cs_ctx IN OUT strcat_type) return number
is
begin
cs_ctx := strcat_type( null );
return ODCIConst.Success;
end;
member function ODCIAggregateIterate(self IN OUT strcat_type,
value IN varchar2 )
return number
is
begin
/*字符串已','分割 */
self.cat_string := self.cat_string || ','|| value;
return ODCIConst.Success;
end;
member function ODCIAggregateTerminate(self IN Out strcat_type,
returnValue OUT varchar2,
flags IN number)
return number
is
begin
/*去除空(is null)*/
returnValue := ltrim(rtrim(self.cat_string,','),',');
return ODCIConst.Success;
end;
member function ODCIAggregateMerge(self IN OUT strcat_type,
ctx2 IN Out strcat_type)
return number
is
begin
self.cat_string := self.cat_string || ',' || ctx2.cat_string;
return ODCIConst.Success;
end;
end;
3.建立函数func_strcat
CREATE OR REPLACE FUNCTION func_strcat(input varchar2)
RETURN varchar2 -- 返回值
PARALLEL_ENABLE AGGREGATE USING strcat_type; --使平行累加
------以上函数的建立摘自网络--------
4.结果
select * from t_test t;
id keyword synonyms
1 咖啡 咖啡厅
2 咖啡 咖啡屋
3 咖啡 咖啡店
4 音乐 流行音乐
5 音乐 古典音乐
6 生活 恬静的生活
7 生活 安逸的生活
_________________________________________
select t.keyword,func_strcat(t.synonyms)
from t_test t group by t.keyword;
keyword func_strcat(t.synonyms)
咖啡 咖啡厅,咖啡屋,咖啡店
生活 恬静的生活,安逸的生活
音乐 流行音乐,古典音乐

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La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

MySQL est un système de gestion de base de données relationnel open source. 1) Créez une base de données et des tables: utilisez les commandes CreateDatabase et CreateTable. 2) Opérations de base: insérer, mettre à jour, supprimer et sélectionner. 3) Opérations avancées: jointure, sous-requête et traitement des transactions. 4) Compétences de débogage: vérifiez la syntaxe, le type de données et les autorisations. 5) Suggestions d'optimisation: utilisez des index, évitez de sélectionner * et utilisez les transactions.

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL et MARIADB peuvent coexister, mais doivent être configurés avec prudence. La clé consiste à allouer différents numéros de port et répertoires de données à chaque base de données et ajuster les paramètres tels que l'allocation de mémoire et la taille du cache. La mise en commun de la connexion, la configuration des applications et les différences de version doivent également être prises en compte et doivent être soigneusement testées et planifiées pour éviter les pièges. L'exécution de deux bases de données simultanément peut entraîner des problèmes de performances dans les situations où les ressources sont limitées.

MySQL prend en charge quatre types d'index: B-Tree, hachage, texte intégral et spatial. 1. L'indice de tree B est adapté à la recherche de valeur égale, à la requête de plage et au tri. 2. L'indice de hachage convient aux recherches de valeur égale, mais ne prend pas en charge la requête et le tri des plages. 3. L'index de texte complet est utilisé pour la recherche en texte intégral et convient pour le traitement de grandes quantités de données de texte. 4. L'indice spatial est utilisé pour la requête de données géospatiaux et convient aux applications SIG.
