表用于解析数组数据的函数

Question

我在尝试拆分存储在SQL表字段中的数组字符串时遇到了一些麻烦＆＃34; SQL Server 2014＆＃34;。

我的数据看起来像

array(
                            "status"=>array("pre"=>"2","aft"=>1)
                            "tier_ppl"=>array("pre"=>5.00,"aft"=>5.00)
                            "tier_commission"=>array("pre"=>5.00,"aft"=>500.00)
                            "tier_commission_datetime"=>array("pre"=>"2017-02-10 12:30:59","aft"=>"2017-02-14 08:54:32")
                            "affiliate_commission"=>array("pre"=>4.00,"aft"=>4.00)
                            "affiliate_commission_datetime"=>array("pre"=>"2017-02-10 12:30:59","aft"=>"2017-02-10 12:30:59")
                        )

我需要让我的外观看起来像： -

arrayname                      pre                           aft

status                         5.00                          5.00

tier_ppl                       5.00                          500.00

tier_commission                5.00                          500.00

tier_commission_datetime       2017-02-10 12:30:59           2017-02-14 08:54:32

affiliate_commission           4.00                          4.00

affiliate_commission_datetime  2017-02-10 12:30:59           2017-02-10 12:30:59

我拥有的每个记录都有一个这样的数组，尽管有时候前或后都是空白的。我尝试过拆分功能路线，但是我无法按照我想要的方式看待我的数据，有人做过这样的事情之前可以帮忙。

谢谢

Answer 1

这非常非常非常不是最好的方法。复杂的字符串操作是您可以尝试在SQL Server中执行的最糟糕的事情之一。在你的整个项目使用愚蠢的设计选择（例如问题中的那个）之前对你的开发团队进行排序。

除此之外，因为我在工作中感到无聊，所以我决定告诉你，在SQL中尝试这样做是多么愚蠢。以下内容适用于您的示例数据，但在很多pre和aft值上可能会失败。例如，如果您的数据中有charindex或patindex个匹配模式。

利用Jeff Moden's string splitting function，您可以执行以下操作：

declare @a nvarchar(1000) =
'array(
"status"=>array("pre"=>"2","aft"=>1)
"tier_ppl"=>array("pre"=>5.00,"aft"=>5.00)
"tier_commission"=>array("pre"=>5.00,"aft"=>500.00)
"tier_commission_datetime"=>array("pre"=>"2017-02-10 12:30:59","aft"=>"2017-02-14 08:54:32")
"affiliate_commission"=>array("pre"=>4.00,"aft"=>4.00)
"affiliate_commission_datetime"=>array("pre"=>"2017-02-10 12:30:59","aft"=>"2017-02-10 12:30:59")
)';

select replace(left(s.Item,charindex('"=',s.Item,1)),'"','') as arrayname
    ,replace(replace(substring(s.Item,charindex('"pre"=>',s.Item,1),patindex('%,"%',s.Item) - charindex('"pre"=>',s.Item,1)),'"pre"=>',''),'"','') as Pre
    ,reverse(replace(replace(left(reverse(s.Item),charindex('>=',reverse(s.Item),1)-1),')',''),'"','')) as Aft
    ,s.Item
from dbo.DelimitedSplit8K(@a,char(10)) s
where left(Item,1) = '"';

将输出：

+-------------------------------+---------------------+----------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
|           arrayname           |         Pre         |         Aft          |                                                Item                                                |
+-------------------------------+---------------------+----------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
| status                        | 2                   | 1                    | "status"=>array("pre"=>"2","aft"=>1)                                                               |
| tier_ppl                      | 5.00                | 5.00                 | "tier_ppl"=>array("pre"=>5.00,"aft"=>5.00)                                                         |
| tier_commission               | 5.00                | 500.00               | "tier_commission"=>array("pre"=>5.00,"aft"=>500.00)                                                |
| tier_commission_datetime      | 2017-02-10 12:30:59 | 2017-02-14 08:54:32  | "tier_commission_datetime"=>array("pre"=>"2017-02-10 12:30:59","aft"=>"2017-02-14 08:54:32")       |
| affiliate_commission          | 4.00                | 4.00                 | "affiliate_commission"=>array("pre"=>4.00,"aft"=>4.00)                                             |
| affiliate_commission_datetime | 2017-02-10 12:30:59 | 2017-02-10 12:30:59  | "affiliate_commission_datetime"=>array("pre"=>"2017-02-10 12:30:59","aft"=>"2017-02-10 12:30:59")  |
+-------------------------------+---------------------+----------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------+