Oracle 自定义函数实现split功能,支持超长字符串和clob类型的分隔

橙三吉。 提交于 2019-12-08 09:24:10

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先分享一个,oracle中比较常用的,根据分隔符拆分字符串为多行结果集的sql写法,平时对于不是特别长的字符串的拆分,用着还是挺方便的。代码及查询的效果如下:

select regexp_substr('abc,def,ghi,jkl', '[^,]+', 1, level) c1
  from dual
connect by level <= regexp_count('abc,def,ghi,jkl', '[^,]+')

然后,前些日子帮朋友调试一个存储过程的时候,发现传了个贼长的字符串进来,用上面的正则 + connect by的方法处理起来就比较慢,而且也不支持超长字符串的拆分,百度折腾了下,决定写个函数处理。

一、解决思路

1、利用管道函数pipelined和自定义的table类型,通过函数拆分字符串并插入到结果集中,直接返回拆分后的结果集。

2、然后,通过clob类型传入,解决超长字符串的问题,在函数中分段进行截取,拆分。

二、代码实现

1、先建一个自定义的table类型,数据类型为varchar2

CREATE OR REPLACE TYPE type_table_varchar2 IS TABLE OF VARCHAR(4000);

2、函数处理

create or replace function f_split(as_clob clob, delimiter varchar2) return type_table_varchar2
   pipelined is
   ls_str1 varchar2(8000);
   ln_cnt  number(8);
   ls_str2 varchar2(2000);
   x       number(8);
   y       number(8);
begin
   -- 算一下要循环几次
   ln_cnt := ceil(length(as_clob) / 4000);
   -- 开始循环获取
   for i in 1 .. ln_cnt loop
      -- 取出4000个字符
      ls_str1 := to_char(substr(as_clob, (4000 * (i - 1)) + 1, 4000));
      -- 定位到1
      x := 1;
      y := 1;
      -- 开始循环截取
      loop
         -- 定位分隔符
         x := instr(ls_str1, delimiter, y);
         -- 如果存在分隔符,那就从现在的位置截取到分隔符前一位
         if x > 0 then
            -- 截取并去空格
            ls_str2 := ls_str2 || trim(substr(ls_str1, y, x - y));
            -- 如果长度大于0,那就是有效的字符串
            if ls_str2 is not null then
               -- 取出的单条字符串插入集合,并重置ls_str2为空
               pipe row(ls_str2);
               ls_str2 := '';
            end if;
            -- 查找开始位置往当前定位后挪1位
            y := x + 1;
         else
            -- 当前位置往后面不存在分隔符的话,取出后面的字符串,退出本次循环
            ls_str2 := trim(substr(ls_str1, y, 4000 - y + 1));
            -- dbms_output.put_line('后面没分隔符了,取出:' || ls_str2);
            exit;
         end if;
      end loop;
   end loop;
   -- 最后的剩余部分处理
   if ls_str2 is not null then
      pipe row(ls_str2);
   end if;
   return;
end f_split;

三、测试

1、使用方法就很简单啦,RT

因为有进行前后去空格和空字符串不插入处理,如果不需要这个细节的自行修改咯。

2、试下超长字符串,一个差不多14400长的clob,搞它一搞

拆分和插入大概用了0.05s,效率还是挺不错的。

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