下面关于SQL server拆分字段的SQL语句的问题怎么解答？
我的数据库表有个字段里的内容是: M_content 01 汉 02 回 03 维吾尔 04 苗 05 哈萨克 我现在想该字段分成两个，一个显示数字ID，一个显示内容，请问这样的SQL语句该怎么写？
09-02-11 &
基本上都是相似的，但值得注意的几个地方（是我们经常碰到的）：1.数据类型是varchar2而不是varchar，2.有数据类型number，没有数据类型numeric，3.还有就是字符的连接，用的是“||”而不是&+&，4.取得系统时间是sysdate ，而不是函数getdate() 还有一些在具体的使用中需要注意的，可以查看sql server与oracle的对比列表。呵呵，希望能有帮助，^_^
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如果ID和内容是以空格分隔的，那么就这么写 select left(m_content,charindex(' ',m_content)-1) as ID,stuff(m_content,1,charindex(' ',m_content),'') as content from 表 当然，如果记录中有不完全按照id+空格+内容这样的，语句可能会有问题。 “向substring函数传递了无效的length参数”正是因为m_content中包含不符合&id+空格+内容&的数据 你可以用 select * from 表 where m_content not like '% %' or m_content is null 来找出这样的行。 另外我给你的语句是让你做参考的，你首先知道用到的函数是什么意思才可以。
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首先 “时间”字段要是字符型的，最好你用varchar。where 时间 like '%日%'可以查出时间为：日 10:30但是查不出日 10:30所以你要注意格式问题ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー你把数据库的字段datetime改为char时，数据库会自动转换类型，所以变成01 3 AM 不奇怪，你只要以后存的时候注意字符的格式就OK了。比如：，年为四位，月、日均为两位，这样查询就可以用where 日期&='' and 日期&=''或where 日期 between '' and 日期&=''都可以查出2008年，1.1－1.10的数据记住，日期采用字符的好处是便于以后的查询如果你想查询2008年的数据便可以where 日期 like '2008%'如果你想查询2008年1月的数据便可以where 日期 like '2008-01%'当然你可以用datetime型，但是相对的你要记住常用的函数如果你想查询2008年的数据便可以where year(日期)=2008如果你想查询2008年1月的数据便可以where year(日期)=2008 and month(日期)=1模糊查询，只能查字符串，查的是字符串的一部份。如在abcd123efg中查123like '%123%'不可能像你说的1月1号到1月10号，因为那样你要查10个字符串，如：日期 like '%%' or 日期 like '%%' or ......ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー我之所以采用字符型作日期字段，是因为不同的数据库的日期字段设置不一，但是字符全是一样的。所以你可以用datetime,但是相对的你要学会各种日期时间函数，如果你学会了，会发现比用字符串方便的。但如果你换一个数据库，比如db2 access可以函数就不一样了。所以每个人的喜好不一，你可以自己考虑有什么样的
请登录后再发表评论!& & &今天遇到了数据合并和拆分的问题，尝试了几种写法。但大致可分为两类：一、原始写法。二、Sql Server 2005之后支持的写法。第一种写法复杂而且效率低下，不推荐。所以下面具体讲一下第二种写法。
数据的拆分：
& & &再讲拆分前，首先先介绍两个函数：cross apply和outer apply。这两个函数作用是交叉连接。这两个函数是在sql server 2005之后才有的，在2000与之相似的功能是cross join。虽然相似，但是cross join有一个致命功能缺陷。详看代码：
SELECT * FROM TEST01 AS T01 CROSS JOIN
FUNC_TB2(T01.FIELD1)
--FUNC_TB2为表值函数
执行此sql后，将报错。详细错误信息，如下：Msg&4104,&Level&16, State&1, Line&1.The multi-part identifier "T01.FIELD1" could&not&be bound。由此可见，cross join不能接受由TEST01传过去的值。由于cross join这样的缺陷，所以sql server 在2005版本后新增了cross apply和outer apply，二者可以完全弥补这一缺陷。cross apply虽然与outer apply功能相似，但是二者也有不同。cross apply与FUNC_TB2交集的结果将去除右边NULL项，而outer apply将包括NULL项。& & &上面，我们具体讲了两个函数的具体用法，下面讲一下根据以上函数如何进行拆分。现有这样一个Case:有一张表aaa,如图所示
，现需要将name字段中的数据拆分出来。面对这样的case我们两步做。第一步，需要分割字符串；第二步，和id进行关联。通过以上指导方针形成两种sql语句。
dbo.aaa AS t01 CROSS apply dbo.Split(t01.name,',') AS t02
--dbo.Split为自定义的字符串分割函数，这个可以自己定义
第一种写法--表值函数分割
,tb02.VALUE
,[value] = CONVERT(xml,'&root&&v&' + REPLACE(name, ',', '&/v&&v&') + '&/v&&/root&')
FROM dbo.aaa ) AS tb01
OUTER APPLY(
VALUE = N.v.VALUE('.', 'varchar(100)') FROM tb01.[value].nodes('/root/v'
) N(v) ) AS tb02
第二种写法--xml分割
执行结果如图所示：
数据的合并：
& & &在2005版本出来之前，数据合并是一件很麻烦的事情而且效率低下。现在具体讲一下05之后的具体做法，即通过xml操作执行。Case如下：现有一张表bbb,如图所示：
现需要将其进行Group by id进行数据合并，怎么做？
具体的sql如下：
FROM dbo.bbb AS tb01 where tb01.id=tb02.id
FOR xml PATH('')),1,1,'') AS classList
dbo.bbb AS tb02
GROUP BY id
结果如下：
&本文来自:&(转载请注明出处)
阅读(...) 评论()sqlserver字符串拆分(split)方法汇总
--方法0：动态SQL法
declare @s varchar(100),@sql varchar(1000)
set @s='1,2,3,4,5,6,7,8,9,10'
set @sql='select col='''+ replace(@s,',',''' union all select
PRINT @sql
exec (@sql)
if exists (select * from dbo.sysobjects where id =
object_id(N'[dbo].[f_splitSTR]') and xtype in (N'FN', N'IF',
drop function [dbo].[f_splitSTR]
--方法1：循环截取法
CREATE FUNCTION f_splitSTR(
@s & varchar(8000), &
--待分拆的字符串
@split varchar(10) & &
--数据分隔符
)RETURNS @re TABLE(col varchar(100))
&DECLARE @splitlen int
&SET @splitlen=LEN(@split+'a')-2
&WHILE CHARINDEX(@split,@s)&0
& INSERT @re
VALUES(LEFT(@s,CHARINDEX(@split,@s)-1))
@s=STUFF(@s,1,CHARINDEX(@split,@s)+@splitlen,'')
&INSERT @re VALUES(@s)
if exists (select * from dbo.sysobjects where id =
object_id(N'[dbo].[f_splitSTR]') and xtype in (N'FN', N'IF',
drop function [dbo].[f_splitSTR]
--方法2：使用临时性分拆辅助表法
CREATE FUNCTION f_splitSTR(
@s & varchar(8000),
&--待分拆的字符串
@split varchar(10) & &
--数据分隔符
)RETURNS @re TABLE(col varchar(100))
&--创建分拆处理的辅助表(用户定义函数中只能操作表变量)
&DECLARE @t TABLE(ID int IDENTITY,b
&INSERT @t(b) SELECT TOP 8000 0 FROM
syscolumns a,syscolumns b
&INSERT @re SELECT
SUBSTRING(@s,ID,CHARINDEX(@split,@s+@split,ID)-ID)
ID&=LEN(@s+'a')&
& AND CHARINDEX(@split,@split+@s,ID)=ID
if exists (select * from dbo.sysobjects where id =
object_id(N'[dbo].[f_splitSTR]') and xtype in (N'FN', N'IF',
drop function [dbo].[f_splitSTR]
if exists (select * from dbo.sysobjects where id =
object_id(N'[dbo].[tb_splitSTR]') and
objectproperty(id,N'IsUserTable')=1)
drop table [dbo].[tb_splitSTR]
--方法3：使用永久性分拆辅助表法
--字符串分拆辅助表
SELECT TOP 8000 ID=IDENTITY(int,1,1) INTO
dbo.tb_splitSTR
FROM syscolumns a,syscolumns b
--字符串分拆处理函数
CREATE FUNCTION f_splitSTR(
@s & & varchar(8000),
&--待分拆的字符串
@split &varchar(10) &
& --数据分隔符
)RETURNS TABLE
col=CAST(SUBSTRING(@s,ID,CHARINDEX(@split,@s+@split,ID)-ID) as
varchar(100))
&FROM tb_splitSTR
ID&=LEN(@s+'a')&
CHARINDEX(@split,@split+@s,ID)=ID)
--方法4：利用sql server2005的OUTER APPLY
CREATE FUNCTION [dbo].[ufn_SplitStringToTable]
& @str VARCHAR(MAX) ,
& @split VARCHAR(10)
RETURNS TABLE
& & ( SELECT
& & & FROM
& & &( SELECT
& &[value] = CONVERT(XML , '' +
REPLACE(@str , @split , '')
& & & OUTER
APPLY ( SELECT &id = N.v.value('.' ,
'varchar(100)')
&A.[value].nodes('/v') N ( v )
备注说明：
方法4必须在sql server2005下才可以运行
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SQL 语句行数据拆成多行及多行数据合并成一行的方法
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&&S​Q​L​ ​语​句​行​数​据​拆​成​多​行​及​多​行​数​据​合​并​成​一​行​的​方​法
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你可能喜欢上三篇文章我们介绍了查看查询计划的方式，以及一些常用的连接运算符、联合运算符的优化技巧。
本篇我们分析SQL Server的并行运算，作为多核计算机盛行的今天，SQL Server也会适时调整自己的查询计划，来适应硬件资源的扩展，充分利用硬件资源，最大限度的提高性能。
闲言少叙，直接进入本篇的正题。
同前几篇一样，基于SQL Server2008R2版本，利用微软的一个更简洁的案例库（Northwind）进行解析。
一、并行运算符
在我们日常所写的T-SQL语句，并不是所有的最优执行计划都是一样的，其最优的执行计划的形成需要多方面的评估才可以，大部分根据SQL Server本身所形成的统计信息，然后对形成的多个执行计划进行评估，进而选出最优的执行方式。
在SQL Server根据库内容形成的统计信息进行评估的同时，还要参照当前运行的硬件资源，有时候它认为最优的方案可能当前硬件资源不支持，比如：内存限制、CPU限制、IO瓶颈等，所以执行计划的优劣还要依赖于底层硬件。
当SQL Server发现某个处理的数据集比较大，耗费资源比较多时，但此时硬件存在多颗CPU时，SQL Server会尝试使用并行的方法，把数据集拆分成若干个，若干个线程同时处理，来提高整体效率。
在SQL Server中可以通过如下方法，设置SQL Server可用的CPU个数
默认SQL Server会自动选择CPU个数，当然不排除某些情况下，比如高并发的生产环境中，防止SQL Server独占所有CPU，所以提供了该配置的界面。
还有一个系统参数，就是我们熟知的MAXDOP参数，也可以更改此系统参数配置，该配置也可以控制每个运算符的并行数（记住：这里是每个运算符的，而非全部的），我们来查看该参数
&这个并行运算符的设置数，指定的是每个运算符的最大并行数，所以有时候我们利用查看系统任务数的DMV视图sys.dm_os_tasks来查看，很可能看到大于并行度的线程数据量，也就是说线程数据可能超过并行度，原因就是两个运算符重新划分了数据，分配到不同的线程中。
这里如没特殊情况的话，建议采用默认设置最佳。
我们举一个分组的例子，来理解并行运算
采用并行运算出了提升性能还有如下几个优点：
不依赖于线程的数量，在运行时自动的添加或移除线程，在保证系统正常吞吐率的前提下达到一个性能最优值
能够适应倾斜和负载均衡，比如一个线程运行速度比其它线程慢，这个线程要扫描或者运行的数量会自动减少，而其它跑的快的线程会相应提高任务数，所以总的执行时间就会平稳的减少，而非一个线程阻塞整体性能。
下面我们来举个例子，详细的说明一下
并行计划一般应用于数据量比较大的表，小表采用串行的效率是最高的，所以这里我们新建一个测试的大表，然后插入部分测试数据，我们插入250000行，整体表超过6500页，脚本如下
--新建表，建立主键，形成聚集索引
CREATE TABLE BigTable
[KEY] INT,
PAD CHAR(200),
CONSTRAINT [PK1] PRIMARY KEY ([KEY])
--批量插入测试数据250000行
SET NOCOUNT ON
DECLARE @i INT
BEGIN TRAN
WHILE @i&250000
INSERT BigTable VALUES(@i,@i,NULL)
SET @i=@i+1
IF @i%1000=0
COMMIT TRAN
BEGIN TRAN
COMMIT TRAN
我们来执行一个简单查询的脚本
SELECT [KEY],[DATA]
FROM BigTable
这里对于这种查询脚本，没有任何筛选条件的情况下，没必要采用并行扫描，因为采用串行扫描的方式得到数据的速度反而比并行扫描获取的快，所以这里采用了clustered scan的方式，我们来加一个筛选条件看看
SELECT [KEY],[DATA]
FROM BigTable
WHERE DATA&1000
对于这个有筛选条件的T-SQL语句，这里SQL Server果断的采用的并行运算的方式，聚集索引也是并行扫描，因为我电脑为4个逻辑CPU(其实是2颗物理CPU，4线程)，所以这里使用的是4线程并行扫描四次表，每个线程扫描一部分数据，然后汇总。
这里总共用了4个线程，其中线程0为调度线程，负责调度所有的其它线程，所以它不执行扫描，而线程1到线程4执行了这1000行的扫描！当然这里数据量比较少，有的线程分配了0个任务，但是总得扫描次数为4次，所以这4个线程是并行的扫描了这个表。
可能上面获取的结果比较简单，有的线程任务还没有给分配满，我们来找一个相对稍复杂的语句
SELECT MIN([DATA])
FROM BigTable
这个执行计划挺简单的，我们依次从右边向左分析，依次执行为：
4个并行聚集索引扫描&&&4个线程并行获取出前当前线程的最小数&&&执行4个最小数汇总&&&执行流聚合获取出4个数中的最小值&&&输出结果项。
然后4个线程，每个线程一个流聚合获取当前线程的最小数
然后，将这个四个最小值经过下一个&并行度&的运算符汇聚成一个表
然后下一个就是流聚合，从这个4行数据中获取出最小值，进行输出，关于流聚合我们上一篇文章中已经介绍
以上就一个一个标准的多线程并行运算的过程。
上面的过程中，因为我们使用的并行聚集索引扫描数据，4个线程基本上是平均分摊了任务量，也就是说每个线程扫描的数据量基本相等，下面我们将一个线程使其处于忙碌状态，看看SQL Server会不会将任务动态的平摊到其它几个不忙碌的线程上。
我们在来添加一个大数据量表，脚本如下
SELECT [KEY],[DATA],[PAD]
INTO BigTable2
FROM BigTable
我们来写一个大量语句的查询，使其占用一个线程，并且我们这里强制指定只用一个线程运行
SELECT MIN(B1.[KEY]+B2.[KEY])
FROM BigTable B1 CROSS JOIN BigTable2 B2
OPTION(MAXDOP 1)
以上代码想跑出结果，就我这个电脑配置估计少说五分钟以上，并且我们还强行串行运算，速度可想而知，我们接着执行上面的获取最小值的语句，查看执行计划
SELECT MIN([DATA])
FROM BigTable
我们在执行计划中，查看到了聚集索引扫描的线程数量
可以看到，线程1已经数量减少了近四分之的数据，并且从线程1到线程4，所扫描的数据量是依次增加的。
我们上面的语句很明确的指定了MAXDOP为1，理论上讲只可能会影响一个线程，为什么这几个线程都影响呢？其实这个原因很简单，我的电脑是物理CPU只有两核，所谓的线程数只是超线程，所以非传统意义上的真正的4核数，所以线程之间是互相影响的。
我们来看一个并行连接操作的例子，我们查看并行嵌套循环是怎样利用资源的
SELECT B1.[KEY],B1.DATA,B2.DATA
FROM BigTable B1 JOIN BigTable2 B2
ON B1.[KEY]=B2.[KEY]
WHERE B1.DATA&100
上面的语句中，我们在BigTable中Key列存在聚集索引，而查询条件中DATA列不存在，所以这里肯定为聚集索引扫描，对数据进行查找
来看执行计划
我们依次来分析这个流程，结合文本的执行计划分析更为准确，从右边依次向左分析
第一步，就是利用全表通过聚集索引扫描获取出数据，因为这里采用的并行的聚集索引扫描，我们来看并行的线程数和扫描数
四个线程扫描，这里线程3获取出数据100行数据。
然后将这100行数据，重新分配线程，这里每个线程平均分配到25行数据
到此，我们要获取的结果已经均分成4个线程共同执行，每个线程分配了25行数据，下一步就是交给嵌套循环连接了，因为我们上面的语句中需要从BigTable2中获取数据行，所以这里选择了嵌套循环，依次扫描BigTable2获取数据。
关于嵌套循环连接运算符，可以参照我的第二篇文章。
我们知道这是外表的循环数，也就是说这里会有4个线程并行执行嵌套循环。如果每个线程均分25行，数据那么内部表就要执行
4*25=100次。
然后，执行完，嵌套扫描获取结果后，下一步就是，将各个线程执行的结果通过并行运算符汇总，然后输出
&上述过程就是一个并行嵌套循环的执行流程。充分利用了四核的硬件资源。
微软联机丛书
参照书籍《SQL.Server.2005.技术内幕》系列
此篇文章先到此吧，文章短一点，便于理解掌握，后续关于并行操作还有一部分内容，后续文章补充吧，本篇主要介绍了查询计划中的并行运算符，下一篇我们接着补充一部分SQL Server中的并行运算，然后分析下我们日常所写的增删改这些操作符的优化项，有兴趣可提前关注，关于SQL Server性能调优的内容涉及面很广，后续文章中依次展开分析。
有问题可以留言或者私信，随时恭候有兴趣的童鞋加入SQL SERVER的深入研究。共同学习，一起进步。
文章最后给出上一篇的连接
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