


Comment diviser une colonne VARCHAR en plusieurs valeurs dans SQL à l'aide de délimiteurs ?
Diviser les colonnes VARCHAR en plusieurs valeurs dans SQL
Votre objectif est de diviser une colonne VARCHAR, AD_Ref_List.Value, en plusieurs valeurs basées sur les valeurs stockées dans une autre table, spécifiquement xx_insert.XX_DocAction_Next. Cependant, vous avez rencontré un problème où Oracle interprétait les valeurs de la liste délimitée comme une chaîne unique, ce qui faisait que votre requête ne renvoyait aucune ligne.
Pour résoudre ce problème, vous pouvez modifier votre requête pour inclure des délimiteurs autour des valeurs. dans la clause IN, garantissant qu'Oracle les reconnaît comme des valeurs individuelles à des fins de comparaison. De plus, vous pouvez utiliser un opérateur LIKE pour vérifier si la valeur dans AD_Ref_List.Value est une sous-chaîne de la liste délimitée (également entourée de délimiteurs).
Voici une requête révisée qui intègre ces modifications :
SELECT r.Value FROM AD_Ref_List r INNER JOIN xx_insert x ON ( ',' || x.XX_DocAction_Next || ',' LIKE '%,' || r.value || ',%' ) WHERE r.AD_Reference_ID = 1000448 AND x.xx_insert_id = 1000283;
En encapsulant les valeurs dans des délimiteurs, cette requête divisera efficacement la colonne VARCHAR en plusieurs valeurs, vous permettant de filtrer les résultats en fonction de les valeurs dans l'autre table.
Notez que même si cette requête peut fournir la fonctionnalité souhaitée, elle n'est peut-être pas l'approche la plus efficace. Si possible, il est généralement recommandé d'éviter de manipuler des listes délimitées dans SQL car cela peut introduire des problèmes de complexité et de performances. Envisagez plutôt d'utiliser une structure de données plus appropriée, telle qu'un tableau ou un objet JSON, pour stocker et manipuler vos données.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
