


Bagaimanakah Saya Boleh Menggabungkan Rentetan dengan Cekap daripada Berbilang Baris dalam SQL Azure Tanpa Fungsi CLR?
Melebihi COALESCE dan FOR XML: Pengagregatan Rentetan yang Cekap dalam SQL Azure
Ramai pembangun yang mencari penggabungan rentetan yang cekap daripada berbilang baris SQL menghadapi had dengan fungsi standard seperti COALESCE
dan FOR XML
dalam SQL Azure, terutamanya apabila fungsi CLR tidak tersedia. Artikel ini membentangkan penyelesaian Transact-SQL yang berkuasa menggunakan Common Table Expressions (CTE) untuk pengagregatan rentetan yang mantap dan cekap.
Penyelesaian: CTE Rekursif untuk Penggabungan Berjujukan
Pendekatan kami memanfaatkan dua CTE:
-
Partitioned
CTE: Ini memberikan nombor baris kepada setiap entri berdasarkan lajurID
, menyusun mengikut abjad mengikut lajurName
. Langkah penting ini mengumpulkan baris denganID
yang sama dan memastikan susunan gabungan yang konsisten. -
Concatenated
CTE (Rekursif): CTE ini secara berulang membina rentetan bercantum. Ia menambahkan nama secara rekursif pada lajurFullName
, mengumpul hasil akhir.
Pertanyaan utama kemudian memilih hanya baris dengan nombor baris tertinggi untuk setiap ID
, menghasilkan rentetan agregat lengkap untuk setiap kumpulan.
Pilihan Pecahan dan Penyesuaian Terperinci
Kaedah ini terdiri daripada tiga peringkat teras:
- Pembahagian Baris dan Penomboran: Ini menetapkan pengumpulan dan susunan yang diperlukan untuk penggabungan yang tepat.
-
Pengumpulan Rentetan Rekursif: CTE rekursif membina rentetan agregat dengan cekap dalam lajur
FullName
. -
Penapisan Hasil: Pertanyaan terakhir hanya memilih rentetan gabungan lengkap, satu untuk setiap
ID
unik.
Teknik ini menawarkan fleksibiliti. Anda boleh melaraskan pengelompokan (ID
dalam contoh ini) dan kriteria pengisihan (urutan abjad Name
di sini) agar sesuai dengan struktur dan keperluan data khusus anda. Hasil yang konsisten bergantung pada penentuan parameter pengelompokan dan pengisihan.
Contoh Ilustrasi dan Output
Jom gunakan data sampel ini:
INSERT dbo.SourceTable (ID, Name) VALUES (1, 'Matt'), (1, 'Rocks'), (2, 'Stylus'), (3, 'Foo'), (3, 'Bar'), (3, 'Baz')
Melaksanakan pertanyaan akan menghasilkan:
<code>ID FullName ----------- ------------------------------ 2 Stylus 3 Bar, Baz, Foo 1 Matt, Rocks</code>
Ini jelas menunjukkan gabungan rentetan yang berkesan merentas berbilang baris, memberikan alternatif yang boleh dipercayai kepada fungsi CLR untuk tugas pengagregatan rentetan SQL Azure.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menggabungkan Rentetan dengan Cekap daripada Berbilang Baris dalam SQL Azure Tanpa Fungsi CLR?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.

Innodbbufferpool mengurangkan cakera I/O dengan data caching dan halaman pengindeksan, meningkatkan prestasi pangkalan data. Prinsip kerjanya termasuk: 1. Bacaan Data: Baca data dari Bufferpool; 2. Penulisan Data: Selepas mengubah suai data, tulis kepada Bufferpool dan menyegarkannya ke cakera secara teratur; 3. Pengurusan cache: Gunakan algoritma LRU untuk menguruskan halaman cache; 4. Mekanisme Membaca: Muatkan halaman data bersebelahan terlebih dahulu. Dengan saiz bufferpool dan menggunakan pelbagai contoh, prestasi pangkalan data dapat dioptimumkan.

MySQL dengan cekap menguruskan data berstruktur melalui struktur jadual dan pertanyaan SQL, dan melaksanakan hubungan antara meja melalui kunci asing. 1. Tentukan format data dan taip apabila membuat jadual. 2. Gunakan kunci asing untuk mewujudkan hubungan antara jadual. 3. Meningkatkan prestasi melalui pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan. 4. Secara kerap sandaran dan memantau pangkalan data untuk memastikan pengoptimuman keselamatan data dan prestasi.
