SQL Server를 사용하여 쉼표로 구분된 셀 값을 개별 행으로 변환하는 방법은 무엇입니까?
SQL Server를 사용하여 쉼표로 구분된 셀 값을 개별 행으로 변환
테이블의 데이터를 처리할 때 저장된 값이 나타날 수 있습니다. 단일 셀 내에서 쉼표로 구분된 문자열로 표시됩니다. 분석이나 추가 처리를 용이하게 하려면 이러한 값을 별도의 행으로 분할해야 할 수도 있습니다. 이 문서에서는 SQL Server SELECT 쿼리를 사용하여 이 목표를 달성하는 방법을 살펴봅니다.
문제:
"String"이라는 열이 있는 "Sample"이라는 테이블을 생각해 보세요. 쉼표로 구분된 값을 포함합니다. 각 값이 자체 행을 차지하는 형식으로 데이터를 변환해야 합니다.
원래 테이블:
Id | String |
---|---|
1 | abc,def,ghi |
2 | jkl,mno,pqr |
원하는 출력:
Id | processedrows |
---|---|
1 | abc |
1 | def |
1 | ghi |
2 | jkl |
2 | mno |
2 | pqr |
해결 방법:
원하는 출력을 얻으려면 다음을 활용할 수 있습니다. SELECT 쿼리:
SELECT A.[id], Split.a.value('.', 'VARCHAR(100)') AS String FROM (SELECT [id], CAST ('<M>' + REPLACE([string], ',', '</M><M>') + '</M>' AS XML) AS String FROM TableA) AS A CROSS APPLY String.nodes ('/M') AS Split(a);
설명:
- 괄호로 묶인 내부 쿼리는 "문자열" 열에서 각 문자열을 래핑하여 XML 문자열을 구성합니다. XML 태그(
)가 있는 값입니다. 이 단계는 후속 분할 작업을 활성화하는 데 필요합니다. - CROSS APPLY 연산자는 String.nodes() 함수를 내부 쿼리의 각 행에 적용하여 "문자열" 열을 XML 내의 개별 노드로 효과적으로 분할합니다. tree.
- 마지막으로 SELECT 문은 각 분할 노드의 값과 함께 "id" 열을 검색하여 자동으로 VARCHAR 데이터로 변환됩니다. type.
참조:
이 기술과 대체 솔루션에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.
http:/ /www.sqljason.com/2010/05/converting-single-comma-separated-row.html
위 내용은 SQL Server를 사용하여 쉼표로 구분된 셀 값을 개별 행으로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

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MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

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