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:

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

全表掃描在MySQL中可能比使用索引更快,具體情況包括:1)數據量較小時;2)查詢返回大量數據時;3)索引列不具備高選擇性時;4)複雜查詢時。通過分析查詢計劃、優化索引、避免過度索引和定期維護表,可以在實際應用中做出最優選擇。

是的,可以在 Windows 7 上安裝 MySQL,雖然微軟已停止支持 Windows 7,但 MySQL 仍兼容它。不過,安裝過程中需要注意以下幾點:下載適用於 Windows 的 MySQL 安裝程序。選擇合適的 MySQL 版本(社區版或企業版)。安裝過程中選擇適當的安裝目錄和字符集。設置 root 用戶密碼,並妥善保管。連接數據庫進行測試。注意 Windows 7 上的兼容性問題和安全性問題,建議升級到受支持的操作系統。

InnoDB的全文搜索功能非常强大,能够显著提高数据库查询效率和处理大量文本数据的能力。1)InnoDB通过倒排索引实现全文搜索,支持基本和高级搜索查询。2)使用MATCH和AGAINST关键字进行搜索,支持布尔模式和短语搜索。3)优化方法包括使用分词技术、定期重建索引和调整缓存大小,以提升性能和准确性。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

聚集索引和非聚集索引的區別在於:1.聚集索引將數據行存儲在索引結構中,適合按主鍵查詢和範圍查詢。 2.非聚集索引存儲索引鍵值和數據行的指針,適用於非主鍵列查詢。

MySQL 和 MariaDB 可以共存,但需要謹慎配置。關鍵在於為每個數據庫分配不同的端口號和數據目錄,並調整內存分配和緩存大小等參數。連接池、應用程序配置和版本差異也需要考慮,需要仔細測試和規劃以避免陷阱。在資源有限的情況下,同時運行兩個數據庫可能會導致性能問題。

MySQL 數據庫中,用戶和數據庫的關係通過權限和表定義。用戶擁有用戶名和密碼,用於訪問數據庫。權限通過 GRANT 命令授予,而表由 CREATE TABLE 命令創建。要建立用戶和數據庫之間的關係,需創建數據庫、創建用戶,然後授予權限。

數據集成簡化:AmazonRDSMySQL與Redshift的零ETL集成高效的數據集成是數據驅動型組織的核心。傳統的ETL(提取、轉換、加載)流程複雜且耗時,尤其是在將數據庫(例如AmazonRDSMySQL)與數據倉庫(例如Redshift)集成時。然而,AWS提供的零ETL集成方案徹底改變了這一現狀,為從RDSMySQL到Redshift的數據遷移提供了簡化、近乎實時的解決方案。本文將深入探討RDSMySQL零ETL與Redshift集成,闡述其工作原理以及為數據工程師和開發者帶來的優勢。
