SQL Server2005杂谈(4):按列连接字符串的三种方法

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,独享型 2核4GB
简介:
最近做一个项目,遇到一个在分组的情况下,将某一列的字段值( varchar 类型)连接起来的问题,类似于 sum 函数对 int 型字段值求和。   如有一个表 t_table ,结构和数据如图 1



                                          图1

    其中要按着 xh 字段分组,并且将每一组 name 字段值连接起来。最终结果希望如图 2 所示




             图2
表中的th 字段值对于每一个xh 值是唯一的,也是有限的,也就是说,对于一个xh 值,th 的值不会太多,如最多是10 个(从1 10 )。
以上需求最终想了三种方法来解决这个问题。
一、修改表结构
如果是新的项目,可以考虑修改一下表的结构。如果t_table 的结构修改如下:

    xh     value1 value2   value3    value4     .... ....                 value10

   0001 123456 654321 456789  
   0002 12abcd 4d2r343 343dfd 
   0003 abcde3 132323
这种方法将value 的值纵向改为横向,也就是说,按每一个xh 值,将value 字段的值按逆时针旋转了90 度。  但这种方法要有一个前提,就是假设xh 的每一个值所对应的value 值不会太多,如上面不超过10 个,这样才有可能建立有限个字段。如果按着上面的字段结构,只需要将这些字段加一起就可以了,也不用分组。如下所示:
select  xh , (value1  +  value2  +  value3  +    +  value10)  as  value  from  t_table
但这种方法至少有如下三个缺陷:
1.  需要修改表结构,这对于已经进行很长时间或是已经上线的项目产不适用
2.  对每一个xh 字段的value 取值数有限制,如果太多,就得建立很多字段。这样性能会降低。
3.  这样做虽然查询容易,但如果需要对每一个xh 的不同值频繁修改或加入新的值时,如果把它们都放到一行,容易因为行锁而降低性能。
二、动态生成select语句

     让我们先看三条 SQL 语句:

select  xh,value  as  th1  from  t_table  where  th = 1  
select  xh,value  as  th2  from  t_table  where  th = 2
select  xh,value  as  th3  from  t_table  where  th = 3

这三条语句分别使用 th 字段按着所有 th 可能的值来查询 t_table ,这三条 SQL 语句所查询出来的记录如图 3 所示。



                        图 3

     然后再使用下面的语句按着xh 分组:

     select  xh  from  t_table  group   by  xh

得到的结果如图 4 所示。



       图4


然后使用left join ,以图4 所示的表为最左边的表,进行连接,SQL 语句如下:
select  a.xh, b.th1, c.th2, d.th3  from
(
select  xh  from  t_table  group   by  xh) a 
left   join  
(
select  xh,value  as  th1  from  t_table  where  th = 1 ) b  on  a.xh = b.xh 
left   join  
(
select  xh,value  as  th2  from  t_table  where  th = 2 ) c  on  a.xh = c.xh 
left   join  
(
select  xh,value  as  th3  from  t_table  where  th = 3 ) d  on  a.xh = d.xh

     之所以使用 left join ,是因为按着 th 查询后,有的表的某些 xh 值可以没有,如图 3 中的第三个表,就没有 0003 。如果使用内连接, 0003 就无法在记录集中体现。这面的 SQL 的查询结果如图 5 所示。




              图5

     然后我们就可以使用如下的语句来连接 th1 th2 th3 了。   

select  xh, (th1 + th2 + th3)  as  th  from  myview
myview 表示将上面用left join 的语句保存成的视图。
下面可以将这个过程写成一条 SQL 语句:

select  xh, (th1 + th2 + th3)  as  th  from  
(
select  a.xh,  ( case   when  b.th1  is   null   then   ''   else  b.th1  end as  th1,
 (
case   when  c.th2  is   null   then   ''   else  c.th2  end as  th2,
 (
case   when  d.th3  is   null   then   ''   else  d.th3  end as  th3 
from
(
select  xh  from  t_table  group   by  xh) a  
left   join  
(
select  xh,value  as  th1  from  t_table  where  th = 1 ) b  on  a.xh = b.xh 
left   join  
(
select  xh,value  as  th2  from  t_table  where  th = 2 ) c  on  a.xh = c.xh 
left   join
(
select  xh,value  as  th3  from  t_table  where  th = 3 ) d  on  a.xh = d.xh
) x

     由于null 加上任何字符串都为null ,因此,使用case 语句来将null 转换为空串。上面的SQL 就会得到图2 所示的查询结果。也许有的读者会问,如果th 的可能取值可变呢!如xh 0001 th 值四个:1 4   那上面的SQL 不是要再加一个left join 吗?这样不是很不通用。  要解决这个问题也很容易。可以使用程序(如C# Java 等)自动生成上述的SQL ,然后由程序提交给数据库,再执行。  当然,这需要程序事先知道th 值对于当前程序最多有几个值,然后才可以自动生成上述的SQL 语句。
这种方法几乎适合于所有的数据库,不过如果 th 的取值比较多的话,可能 SQL 语句会很长,但是如果用程序自动生成的话,就不会管这些了。


三、使用C#实现SQL Server2005的扩展聚合函数(当然,也可以用VB.NET

     这一种方法笔者认为是最“酷”的方法。因为每一个人都只想写如下的 SQL 语句就可以达到目录。

select  xh, dbo.joinstr(value)  from  t_table  group   by  xh

其中joinstr 是一个聚合函数,功能是将每一组的某个字符串列的值首尾连接。上面的SQL 也可以查询图2 所示的结果。但遗憾的是,sql server2005 并未提供可以连接字符串的聚合函数。下面我们就来使用C# 来实现一个扩展聚合函数。
      首先用 VS2008/VS2005 建立一个 SQL Server 项目,如图 6 所示。



                                                                    图6

     点击“确定”按钮后, SQL Server 项目会要求连接一个数据库,我们可以选择一个数据库,如图 7 所示。



                                       图7

     然后在工程中加入一个聚合类( joinstr.cs ),如图 8 所示。



                                                                                      图8
    joinstr.cs 中的最终代码如下:


using  System;
using  System.Data;
using  Microsoft.SqlServer.Server;
using  System.Data.SqlTypes;
using  System.IO;
using  System.Text;

[Serializable]
[SqlUserDefinedAggregate(
    Format.UserDefined, 
// use custom serialization to serialize the intermediate result
    IsInvariantToNulls  =   true // optimizer property
    IsInvariantToDuplicates  =   false // optimizer property
    IsInvariantToOrder  =   false // optimizer property    
    MaxByteSize  =   8000 // maximum size in bytes of persisted value
]

public   struct  joinstr :IBinarySerialize
{
    
private  System.Text.StringBuilder intermediateResult;
    
    
public   void  Init()
    {
        
//  在此处放置代码
        intermediateResult  =   new  System.Text.StringBuilder();
    }

    
public   void  Accumulate(SqlString Value)
    {
        intermediateResult.Append(Value.Value);
    }

    
public   void  Merge(joinstr Group)
    {
        intermediateResult.Append(Group.intermediateResult);
    }

    
public  SqlString Terminate()
    {
        
return   new  SqlString(intermediateResult.ToString());
    }

    
public   void  Read(BinaryReader r)
    {
        intermediateResult 
=   new  StringBuilder(r.ReadString());
    }

    
public   void  Write(BinaryWriter w)
    {
        w.Write(
this .intermediateResult.ToString());
    }
}

由于本例需要聚合字符串,而不是已经被序列化的类型,如int 等,因此,需要实现IBinarySerialize 接口来手动序列化。使用C# 实现SQL Server 聚合函数,也会受到字符串最大长度为8000 的限制。
      在编写完上述代码后,可以使用 Visual Studio 来部署(右向工程,在弹出菜单上选“部署”即可)。也可以使用 SQL 语句来部署。 假设上面的程序生成的 dll MyAggregate.dll ,可以使用下面的 SQL 语句来部署:

CREATE  ASSEMBLY MyAgg  FROM   ' D:\test\MyAggregate.dll '

CREATE  AGGREGATE joinstr ( @input   nvarchar ( 200 ))  RETURNS   nvarchar ( max )
EXTERNAL NAME MyAgg.joinstr

    要注意的是,字符串类型需要用nvarchar,而不能用varchar。
第一条SQL 语句是装载dll ,第二条SQL 语句是注册joinstr 聚合函数(每一个C# 类就是一个聚合函数)
在执行上面的 SQL 语句之前,需要将 SQL Server2005 clr 功能打开。如图 9 所示。




                                               图9

    如果想删除上面建立的聚合函数,可以使用如下的
SQL 语句:

drop  aggregate joinstr

在删除聚合函数后,可以将MyAggregate.dll 卸载。
drop  assembly MyAgg
OK ,现在可以使用joinstr 来聚合字符串了。

    
这种方法虽然显示很“酷”,但却要求开发人员熟悉扩展聚合函数的开发方法,如果开发人员使有的不是微软的开发工具,如使用Java ,恐怕这种方法就只能是空谈了(除非开发小组内有人会用微软的开发工具)。
当然,如果使用其他的数据库,如oracle mysql ,也是可以实现类似扩展函数的功能的,如oracle 可以使用java 来进行扩展。但这要求开发人员具有更高的素质。
    以上介绍的三种方法仅供参考,至于采用哪种方法,可根据实际需要和具体情况而定。如果哪位读者有更好的方法,请跟贴!




 本文转自 androidguy 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/androidguy/214902,如需转载请自行联系原作者

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