合并多行查询数据到一行:使用自连接、FOR XML PATH('')、STUFF或REPLACE函数

本文介绍四种不同的SQL查询方法来聚合相同表中的数据,通过使用FOR XML PATH、STUFF及REPLACE函数实现对同一ID下多个值的组合显示,并对比不同方法的结果。

示例表 tb 数据如下

id   value
—————
1    aa
1    bb
2    aaa
2    bbb
2    ccc

 

第一种

SELECT id, 
       [val]=( SELECT [value] +',' 
               FROM tb AS b 
               WHERE b.id = a.id 
               FOR XML PATH('')  ) 
FROM tb AS a  

   第一种显示结果
   1 aa,bb,
   1 aa,bb,
   2 aaa,bbb,ccc,
   2 aaa,bbb,ccc,
   2 aaa,bbb,ccc,

 

 

第二种

SELECT id, 
            [val]=( SELECT [value] +',' 
                    FROM tb AS b 
                    WHERE b.id = a.id 
                    FOR XML PATH('')  ) 
FROM tb AS a  
GROUP BY id  

   第二种显示结果  
   1 aa,bb,  
   2 aaa,bbb,ccc, 

 

 

第三种  (用STUFF函数替换掉首端的逗号)

SELECT id, 
       [val]=STUFF( (SELECT ','+[value] 
		             FROM tb AS b 
		             WHERE b.id = a.id 
		             FOR XML PATH('')) , 1 , 1 , '' )
FROM tb AS a  
GROUP BY id  

   第三种显示结果  
   1 aa,bb  
   2 aaa,bbb,ccc


STUFF 函数将字符串插入另一字符串。它在第一个字符串中从开始位置删除指定长度的字符;然后将第二个字符串插入第一个字符串的开始位置。
          STUFF ( character_expression , start , length ,character_expression_insert )

 

 

第四种  (用REPLACE函数将所有空格替换成逗号)

SELECT id, 
       [val]= REPLACE( (SELECT [value] AS [data()]
		                FROM tb AS b 
		                WHERE b.id = a.id 
		                FOR XML PATH('')) , ' ', ',')
FROM tb AS a  
GROUP BY id  

 结果与第三种一样,最为理想。

 

解析:[data()] 这里据说是起到一个类似数组的作用,具体用法还要再查。

如果外围不用REPLACE函数包住,则返回的结果是 aaa bbb ccc ,每项之间有空格,所以最后用REPLACE函数将所有空格替换成逗号。

 

 


1、计算列可以不用包含在聚合函数中而直接显示,如下面语句的val。
2、for xml path('') 应该应用于语句的最后面,继而生成xml。
3、for xml path('root')中的path参数是生成的xml最顶级节点。
4、字段名或是别名将成为xml的子节点,对于没有列名(字段+'')或是没有别名的字段将直接显示。如[value] +','则是用,分隔的数据(aa,bb,)。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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