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SQL - Datensätze untereinander darstellen . (xmlserialize anders herum)
Hallo,
ich habe eine "schlechte" DB2 Datei. In einem Datensatz stehen 4 x 3 Felder die ich untereinander per SQL darstellen möchte. Siehe Bsp.
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Kdnr |
Ans1 |
Name1 |
Ort1 |
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An2 |
Name2 |
Ort2 |
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Ans3 |
Name3 |
Ort3 |
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110 |
10 |
Markus |
Muenchen |
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20 |
Juergen |
Koe¶ln |
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30 |
Peter |
Berlin |
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Kdnr |
Ans |
Name |
Ort |
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110 |
10 |
Markus |
Muenchen |
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110 |
20 |
Juergen |
Koeln |
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110 |
30 |
Peter |
Berling |
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Gibt es da etwas in SQL.
Gruss Olaf
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select f1, f2, f3, f4 from datei where ...
union all
select f1, f5, f6, f7 from datei where ...
union all
select ...
order by 1
Das Notwendige steht über dem technisch machbaren.
(klingt komisch, funktioniert aber!)
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Danke Robi für die schnelle Antwort.
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Das wäre auch ne Möglichkeit:
with
test_data(kdnr, ans1, name1, ort1, ans2, name2, ort2, ans3, name3, ort3) as (
values
(110, 10, 'Markus', 'München', 20, 'Jürgen', 'Köln', 30, 'Peter', 'Berlin'),
(120, 20, 'Stefan', 'Augsburg', 0, '', '', 0, '', '')
),
test_data_tab(kdnr, ans, name, ort) as (
select
tab_data.*
from
test_data
cross join lateral(
values
(kdnr, ans1, name1, ort1),
(kdnr, ans2, name2, ort2),
(kdnr, ans3, name3, ort3)
) as tab_data(kdnr, ans, name, ort)
where
ans <> 0
)
select * from test_data_tab
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Dann mach mal deinen Crossjoin mit 1000 Zeilen, das ergibt 1 Millionen Zugriffe.
Der Union macht da nur 4000 Zugriffe.
Den "lateral" nehme ich häufig als Ersatz für skalare Subselects, wenn man mehr als 1 Feld benötigt und dies nicht per Join erledigt werden kann, z.B. mit "order by xxx desc fetch first 1 rows only".
Funktioniert sehr gut bei einer terminierten Preisfindung.
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Wieso das? Bei einem cross join lateral wird jede Zeile mit den Zeilen der jeweiligen Values List verbunden, damit gibt es also nur 1000 Zugriffe anstatt 4000.
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Ja, man muss sich nur mal das Konstrukt genauer ansehen:
Code:
values
(kdnr, ans1, name1, ort1),
(kdnr, ans2, name2, ort2),
(kdnr, ans3, name3, ort3)
) as tab_data(kdnr, ans, name, ort)
Ich habe lateral ähnlich gesehen wie beim Join mit einer anderen Tabelle.
Hier bezieht sich Values() direkt auf die From-Table. Das hatte ich so genau nicht gesehen.
Diese Variante kannte ich noch nicht, hilft mir aber nun auch bei anderen ähnlichen Konstrukten, da es in ERP's durchaus ähnliche Strukturen gibt.
Da hier kein zusätzlicher Zugriff erfolgt, könnte diese Abfrage sogar schneller als der Union sein, da hier direkt verarbeitet werden kann und nicht erst alles gelesen werden muss.
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Zitat von Fuerchau
Ja, man muss sich nur mal das Konstrukt genauer ansehen:
Code:
values
(kdnr, ans1, name1, ort1),
(kdnr, ans2, name2, ort2),
(kdnr, ans3, name3, ort3)
) as tab_data(kdnr, ans, name, ort)
Ich habe lateral ähnlich gesehen wie beim Join mit einer anderen Tabelle.
Hier bezieht sich Values() direkt auf die From-Table. Das hatte ich so genau nicht gesehen.
Diese Variante kannte ich noch nicht, hilft mir aber nun auch bei anderen ähnlichen Konstrukten, da es in ERP's durchaus ähnliche Strukturen gibt.
Da hier kein zusätzlicher Zugriff erfolgt, könnte diese Abfrage sogar schneller als der Union sein, da hier direkt verarbeitet werden kann und nicht erst alles gelesen werden muss.
... it depends on optimizer!
Ein SQL Statement beschreibt (laut SQL Standard) ein ResultSet und keine Zugriffsmethode und das ist gerade der Vorteil gegenüber ISAM - was der Optimizer daraus macht, sagt dann etwas über die Qualität der Datenbank Implementierung aus.
D*B
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So, nun habe ich das mal selber mit XPPS-Tabellen ausprobiert. Da gibt es haufenweise Tabellen, die solche Strukturen haben.
Laut Visual Explain wird für die Values-List kein IO benötigt und der nested loop join benötigt kaum messbare Zeit.
Die Tabelle hat ca. 10 Mio Zeilen und die Ergebnisse kommen sauschnell.
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