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。
本文永久更新链接地址:

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Pengambilan Model Laraveleloquent: Mudah mendapatkan data pangkalan data Eloquentorm menyediakan cara ringkas dan mudah difahami untuk mengendalikan pangkalan data. Artikel ini akan memperkenalkan pelbagai teknik carian model fasih secara terperinci untuk membantu anda mendapatkan data dari pangkalan data dengan cekap. 1. Dapatkan semua rekod. Gunakan kaedah semua () untuk mendapatkan semua rekod dalam jadual pangkalan data: USEAPP \ MODELS \ POST; $ POSTS = POST :: SEMUA (); Ini akan mengembalikan koleksi. Anda boleh mengakses data menggunakan gelung foreach atau kaedah pengumpulan lain: foreach ($ postsas $ post) {echo $ post->

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.
