SQL Server 2016 (13.x) 和更新版本 Azure SQL 資料庫 Azure SQL 受控執行個體 Azure Synapse Analytics Microsoft Fabric 中的 SQL 分析端點 Microsoft Fabric 中的倉儲 STRING_SPLIT是數據表值函式,會根據指定的分隔符,將字串分割成子字串的數據列。
MSSQLServer的STRING_SPLIT和STRING_AGG函数 在较新版本的SQL中，出现有2个函数，STRING_SPLIT和STRING_AGG，前者是把带有分隔的字符串转换为表，⽽后者却是把表某⼀表转换为以某种字符分隔的字符串。如下⾯：DECLARE@str NVARCHAR(MAX) = N'ADS,ADFD,AGF,SDFGSFD,DSFG,RET,TRY,T,ADF,GSF,UY,QWERQ'把...
SELECTSTRING_AGG([value],',') WITHINGROUP(ORDERBY[value])FROM(SELECT[value]FROMSTRING_SPLIT(@str,',')) source 1. 2. Source Code 或者使用一般资料表运算式CTE (Common Table Expression) ;WITHdump_dataAS(SELECT[value]FROMSTRING_SPLIT(@str,',') )SELECTSTRING_AGG([value],',') WITHINGROUP(O...
1、通过 FOR xml path('') 合并字符串记录 2、MS SQL Server的2017新增了STRING_AGG()是一个聚合函数 二、一个字符串拆分成多行 1、拆一列数据: 2、拆多列数据: 3、创建自定义拆分函数 4、SQL Server 2016新增了string_split函数 概述 STRING_AGG(合并):多行数据合并成一个字符串,以逗号隔开。 STRING_...
SQL Server String Split 在SQL Server数据库中,有时候需要对字符串进行拆分操作,将一个包含多个子字符串的长字符串拆分成单个子字符串。这个操作在很多应用场景下都是非常有用的,比如处理用户输入的标签、关键词等。SQL Server并没有内置的String Split函数,但是我们可以通过一些方法来实现这个功能。
STRING_SPLIT(拆分):一个字符串,拆分成多行。 一、多行数据合并成一个字符串 1、通过 FOR xml path('') 合并字符串记录 根据name字段,合并code declare@table1table( idint,codevarchar(10) , namevarchar(20) );insertinto@table1( id,code, name )values(1,'m1','a'), (2,'m2',null), (3,...
STRING_SPLIT 函数有两个参数: STRING_SPLIT (字符串,分隔符) 该字符串是具有 char,nchar,varchar 或 nvarchar 数据类型的字符表达式。分隔符是单个字符,用于将连接的输入字符串与 char,nchar,varchar 或 nvarchar 数据类型分开。 STRING_SPLIT 返回单个列表。返回列的名称是 value。值列的默认数据类型是 varchar。
SQL Server中却没有自带Split函数,所以要自己来实现了。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 --===--Author:chenlong--Create date:2015-02-02--Description:根据逗号分隔拆分字符串,返回table--===ALTERFUNCTION[dbo].[fn_SplitString](@Inputnvarchar(max),--输入字符串 @Separatornvarchar(max)...
SQL Copiar SELECT ProductId, Name, Tags FROM Product WHERE 'clothing' IN (SELECT value FROM STRING_SPLIT(Tags, ',')); Para encontrar productos con dos etiquetas especificadas (clothing y road):SQL Copiar SELECT ProductId, Name, Tags FROM Product WHERE EXISTS (SELECT * FROM STRING_SPLIT...
STRING_SPLIT (Transact-SQL) Microsoft Build 21-23 मई, 2024 अभी पंजीकरण करें अलर्ट रद्द करें Learn साइन इन करें SQL ओवरव्यू...