


Comment diviser et filtrer efficacement une colonne VARCHAR séparée par des virgules dans SQL ?
Diviser une colonne VARCHAR en plusieurs valeurs dans SQL
Le type de données VARCHAR dans SQL permet le stockage de données de caractères de longueur variable. Souvent, il est nécessaire de diviser une colonne VARCHAR en plusieurs valeurs pour faciliter le filtrage des données ou d'autres opérations.
Considérez l'exemple suivant :
SELECT AD_Ref_List.Value FROM AD_Ref_List WHERE AD_Ref_List.AD_Reference_ID= 1000448
Cette requête récupère une colonne nommée "Valeur" à partir de la table "AD_Ref_List" où la colonne "AD_Reference_ID" est égale à 1000448. Le résultat est une liste de valeurs :
CO,VO
Cependant, l'exigence est de limiter les résultats en fonction des valeurs stockées dans une table différente, "xx_insert":
SELECT xx_insert.XX_DocAction_Next FROM xx_insert WHERE xx_insert_id = 1000283
Le résultat de cette requête est :
CO
Le défi réside dans la modification de la requête d'origine pour incorporer les valeurs de "xx_insert" tout en conservant le format séparé par des virgules. La tentative initiale a transformé les valeurs en une chaîne délimitée :
AD_Ref_List.Value IN ('CO,VO')
Ce qui n'est pas le résultat souhaité.
Solution :
Pour résoudre ce problème problème, les valeurs de la clause IN doivent être entourées du délimiteur approprié et vérifiées par rapport à une liste séparée par des virgules également entourée de délimiteurs :
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;
Cette technique permet d'identifier les valeurs qui correspondent à la liste séparée par des virgules. Alternativement, une approche plus efficace utilisant le filtrage des valeurs de ligne peut également être utilisée :
SELECT Value FROM AD_Ref_List WHERE AD_Reference_ID = 1000448 AND value IN ( SELECT REGEXP_SUBSTR( XX_DocAction_Next, '[^,]+', 1, LEVEL ) FROM xx_insert WHERE xx_insert_id = 1000283 CONNECT BY LEVEL <= REGEXP_COUNT( XX_DocAction_Next, '[^,]+' ) );
Les deux solutions divisent efficacement la colonne VARCHAR en plusieurs valeurs et filtrent en fonction des valeurs spécifiées, résolvant ainsi le problème rencontré lors de la configuration initiale. requête.
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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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.

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.

MySQL vaut la peine d'être appris car il s'agit d'un puissant système de gestion de la base de données open source adapté au stockage, à la gestion et à l'analyse des données. 1) MySQL est une base de données relationnelle qui utilise SQL pour faire fonctionner les données et convient à la gestion structurée des données. 2) Le langage SQL est la clé pour interagir avec MySQL et prend en charge les opérations CRUD. 3) Le principe de travail de MySQL inclut l'architecture client / serveur, le moteur de stockage et l'optimiseur de requête. 4) L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, et l'utilisation avancée implique de rejoindre des tables à l'aide de la jointure. 5) Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes d'autorisation, et les compétences de débogage incluent la vérification de la syntaxe et l'utilisation des commandes Explication. 6) L'optimisation des performances implique l'utilisation d'index, l'optimisation des instructions SQL et la maintenance régulière des bases de données.
