SQLSERVER , 逗号 分割为多行

今天工作遇到了这个需求,发现有几种办法可行.现先记录最简便的办法

方法1

select INTERNAL_FAULT_REASON from TEST_TABLE ;

这里写图片描述

select substring(TEST_COL+',',number,charindex(',',TEST_COL+',',number)-number)
from TEST_TABLE ,master..spt_values s
where type='p' and number>0 and substring(','+TEST_COL,number,1)=','

查询结果:
这里写图片描述

需要显示行号可以加个

row_number()over(order by getdate())

需要其他字段自行添加

<think>嗯,用户这次的问题很明确,是在SQLServer中实现多行的操作。从ta的提问方式来看,应该是遇到了实际的数据处理需求,而且已经查阅过站内资料(提供了三个引用),但还需要更具体的实现方案。注意到用户引用的三篇资料其实涵盖了三种不同的场景:引用[1]讲字符串分割多行,引用[2]是标准的UNPIVOT操作,引用[3]则是动态转行。用户可能被这些不同方案搞混了,需要帮ta理清适用场景。用户真正的痛点是“拆分一数据多行”,这其实是典型的数据规范化需求。结合ta之前的问题,我觉得需要重点说明三个最实用的方法:STRING_SPLIT字符串分割、UNPIVOT结构变换和CROSSAPPLY动态拆分。特别是要强调STRIN_SPLIT函数在较新版本中的便利性——用户如果用的是SQLServer2016+会省事很多。在准备回复时特别要注意技术细节的准确性。比如用VALUES构造临时结果集那次查询,很多人会忘记给别名,这里一定要注明AS关键字。UNPIVOT那个示例也容易出错,value_column和for_column的命名需要特别提示,否则用户执行时可能报错。用户应该需要马上能用的代码示例,所以每个方案都配上完整的可执行SQL。尤其是XML路径解析的方法虽然稍复杂,但兼容性最好,值得详细展示。突然想到用户可能处理的是逗号分隔的ID,在第二个CROSSAPPLY方案里特意加了字符串长度检测的细节。最后要提醒版本兼容性问题。老版本用户看到STRING_SPLIT不可用会着急,所以提前给出替代方案比较稳妥。应用场景的说明也很重要——用户可能正在数据迁移或报表优化,知道哪个方法适合百万级数据处理对ta很有价值。</think> 在 SQL Server 中实现「多行」(将单数据拆分为多行)的常用方法如下,根据数据类型和场景选择合适方案: --- ### 一、字符串分割多行(如逗号分隔值) #### 方法1:STRING_SPLIT (SQL Server 2016+) ```sql SELECT value AS SplitData FROM STRING_SPLIT('苹果,香蕉,橙子', ','); ``` **输出**: | SplitData | |-----------| | 苹果 | | 香蕉 | | 橙子 | > ✅ 优点:语法简单,直接返回行 > ❌ 限制:不保证顺序,适用于SQL Server 2016+[^1] --- #### 方法2:XML解析(兼容旧版本) ```sql DECLARE @str NVARCHAR(MAX) = 'A,B,C'; SELECT Split.a.value('.', 'NVARCHAR(100)') AS Data FROM ( SELECT CAST('<x>' + REPLACE(@str, ',', '</x><x>') + '</x>' AS XML) AS Data ) AS a CROSS APPLY Data.nodes('/x') AS Split(a); ``` **输出**: | Data | |------| | A | | B | | C | --- ### 二、结构化多行(如多合并为行) #### 方法1:UNPIVOT(标准方法) ```sql SELECT EmployeeID, Attribute, Value FROM ( SELECT EmployeeID, Name, CAST(Age AS VARCHAR) Age, CAST(Salary AS VARCHAR) Salary FROM EmployeeDetails ) p UNPIVOT ( Value FOR Attribute IN (Name, Age, Salary) ) AS unpvt; ``` **原表**: | EmployeeID | Name | Age | Salary | |-----------|------|-----|--------| | 1 | 张三 | 30 | 5000 | **输出**: | EmployeeID | Attribute | Value | |-----------|----------|-------| | 1 | Name | 张三 | | 1 | Age | 30 | | 1 | Salary | 5000 | > ✅ 适用场景:将固定转为键值对[^2] --- #### 方法2:CROSS APPLY + VALUES(动态) ```sql SELECT e.EmployeeID, attr.* FROM EmployeeDetails e CROSS APPLY ( VALUES ('Name', Name), ('Age', CAST(Age AS VARCHAR(10))), ('Salary', CAST(Salary AS VARCHAR(20))) ) attr(Attribute, Value); ``` **输出**同UNPIVOT示例 --- ### 三、单扩展为多行(如JSON数组解析) ```sql DECLARE @json NVARCHAR(MAX) = '{"Items":["钢笔","笔记本","水杯"]}'; SELECT value AS Item FROM OPENJSON(@json, '$.Items'); ``` **输出**: | Item | |--------| | 钢笔 | | 笔记本 | | 水杯 | --- ### ⚠️ 方法选择指南 | 场景 | 推荐方法 | 注意事项 | |------|----------|----------| | 分隔字符串转行 | STRING_SPLIT或XML解析 | 低版本用XML兼容方案 | | 多转为键值对 | UNPIVOT或CROSS APPLY | UNPIVOT需显式定义 | | 动态生成行 | VALUES + CROSS APPLY | 灵活处理非固定 | | JSON/XML数据 | OPENJSON或XML方法 | 需确保数据格式有效 | > 关键点:使用`UNPIVOT`处理结构化转换,用`STRING_SPLIT`或XML解析字符串分隔值,`CROSS APPLY`适合动态场景[^1][^2]。 --- ### 相关问题 1. **STRING_SPLIT函数不保证顺序,如何按原顺序拆分字符串?** → 可结合排序值生成临时表,例如用ROW_NUMBER() 2. **如何将多行合并为单个带分隔符的字符串?** → 使用STRING_AGG(SQL Server 2017+)或FOR XML PATH 3. **UNPIVOT转换时数据类型不一致报错怎么办?** → 使用CAST统一类型(如示例中的CAST(Age AS VARCHAR)) 4. **如何高效拆分大文本字段(超过8000字符)?** → 优先选择XML方法,兼容NVARCHAR(MAX)数据类型 > 更多细节参考:[SQL Server拆分字符串性能对比](https://learn.microsoft.com/sql/t-sql/functions/string-split-transact-sql)
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