CTE를 사용하여 SQLite에서 쉼표로 구분된 값을 효율적으로 분할하려면 어떻게 해야 합니까?
SQLite에서 쉼표로 구분된 값 분할
SQLite에서 쉼표로 구분된 문자열을 사용하는 또 다른 접근 방식은 공통 테이블 표현식(CTE)을 활용하는 것입니다. ). CTE는 문자열을 개별 값으로 효과적으로 분할하는 수단을 제공합니다.
단계별 구현:
- CTE 만들기: 두 개의 매개변수(개별 값을 보유하는 단어와 쉼표로 구분된 값을 저장하는 csv)를 허용하는 분할이라는 CTE를 정의하는 것으로 시작합니다. string.
- 초기 쿼리: CTE의 초기 쿼리에서는 끝을 표시하기 위해 추가 쉼표를 연결하여 CSV 문자열을 지정합니다.
- 재귀 쿼리: 재귀 쿼리는 substr() 및 instr()을 사용하여 다음 단어까지 첫 번째 단어를 추출합니다. 쉼표를 입력하고 csv를 업데이트하여 구문 분석된 부분을 제거하세요. 이 프로세스는 더 이상 쉼표가 발견되지 않을 때까지 반복됩니다.
- 결과 선택: 마지막으로 원시 CSV 문자열을 나타내는 첫 번째 및 마지막 행을 제외하고 CTE에서 단어 열을 선택합니다. 잔여 비어 있음 text.
예:
다음은 CTE 접근 방식을 설명하는 코드 샘플입니다.
WITH split(word, csv) AS ( SELECT '', 'Auto,A,1234444'||',' UNION ALL SELECT substr(csv, 0, instr(csv, ',')), substr(csv, instr(csv, ',') + 1) FROM split WHERE csv != '' ) SELECT word FROM split WHERE word!='';
출력:
Auto A 1234444
이 방법은 간결하고 효율적인 분할 방법을 제공합니다. SQLite에서 쉼표로 구분된 문자열을 사용하여 개별 값에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
위 내용은 CTE를 사용하여 SQLite에서 쉼표로 구분된 값을 효율적으로 분할하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

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.

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

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.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.
