巧用xmltype解析clob数据
对于clob的数据,很多场合中都使用xml的格式,但是对于数据的查取和处理总是感觉力不从心。在条件允许的情况下,如果能够巧妙的使
对于clob的数据,很多场合中都使用xml的格式,但是对于数据的查取和处理总是感觉力不从心。在条件允许的情况下,如果能够巧妙的使用xmltype来做数据处理,无意中是对于clob的一个处理利器。
简单说下需求。
数据库里存放的clob类似下面的格式
现在有一个需求是能够把RelatedObjectInfo 中的objID查取,整理后得到一个以逗号分隔的串。
比如上面的clob数据,需要输出成为下面的形式:
##PC4.0##118146,##PC4.0##30369,##PC4.0##118145,##PC4.0##118211,##PC4.0##117696,##PC4.0##119094,##PC45.0##118203,
如果直接通过sql语句来写,确实很难实现,,如果通过Pl/sql也需要做不少的工作。
下面尝试使用xmltype来直接读取clob数据。
简单创建一个测试表,插入数据。
create table AA(id number,c_cml clob);
insert into aa values(5,to_clob('
'));
来看看xmltype的效果,根据根节点,找到最终的叶子节点。
select extract(xmltype(c_cml),'/ObjectInfo/Relations/RelationInfo/RelatedObjects/RelatedObjectInfo') a,
id
from aa where id=5;
A ID
---------------------------------------------------------------------------------------------------- --------
可以看到已经查到了
更进一步,把xml标记进行清除。可以直接使用replace
SQL> select replace(extract(xmltype(c_cml),'/ObjectInfo/Relations/RelationInfo/RelatedObjects/RelatedObjectInfo'),'
9094"/>##PC4.0##118203"/>##PC4.0##118133"/>##PC4.0##118135"/>##PC4.0##118583"/>##PC4.0##30313"/>##PC
4.0##30310"/>##PC4.0##110154"/>##PC4.0##30317"/>##PC4.0##30314"/>##PC4.0##30315"/>##PC4.0##30318"/>#
#PC4.0##118131"/>##PC4.0##30309"/>##PC4.0##118160"/>##PC4.0##119101"/>
然后直接清除尾部标记。
SQL> select replace(replace(extract(xmltype(c_cml),'/ObjectInfo/Relations/RelationInfo/RelatedObjects/RelatedObjectInfo'),'
2 id
3 from aa where id=5;
A ID
---------------------------------------------------------------------------------------------------- --------
##PC4.0##118146,##PC4.0##30369,##PC4.0##118145,##PC4.0##118211,##PC4.0##117696,##PC4.0##119094,##PC4 5
.0##118203,##PC4.0##118133,##PC4.0##118135,##PC4.0##118583,##PC4.0##30313,##PC4.0##30310,##PC4.0##11
0154,##PC4.0##30317,##PC4.0##30314,##PC4.0##30315,##PC4.0##30318,##PC4.0##118131,##PC4.0##30309,##PC
4.0##118160,##PC4.0##119101,
这样就能很快实现需求,把clob的数据当做xml来做处理,当然了对于clob的数据格式也是有一些限定的。
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INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。
