MySQL技巧一行切分多行数据（mysql 一行切分多行）

MySQL技巧：一行切分多行数据

在MySQL中，有时需要将一个字段的多行数据切分成多个单独的行。这种情况常常发生在处理日志、评论、反馈等数据的时候。

假设我们有一个评论表，其中一条记录的评论内容为：

这个商品太棒了！
我已经买了三个了！

我们需要将这个评论拆分成两个评论，分别为：

这个商品太棒了！

我已经买了三个了！

下面是一种实现方法。

我们可以使用SUBSTRING_INDEX函数将每个换行符替换为一个逗号。从而将多行文本转换成一个单行文本：

“`sql

SELECT SUBSTRING_INDEX(‘这个商品太棒了！\n我已经买了三个了！’, ‘\n’, 1) AS line1,

SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(‘这个商品太棒了！\n我已经买了三个了！’, ‘\n’, 2), ‘\n’, -1) AS line2;

这段代码的输出结果为：

line1 | line2

———————–|————————

这个商品太棒了！ | 我已经买了三个了！

这里我们使用了两次SUBSTRING_INDEX函数。第一次是将整个字符串以换行符分隔，返回第一个子串（即切分后的第一行数据）。第二次是将原字符串以换行符分隔，并将第一个子串去除后得到的新字符串再次以换行符分隔，返回最后一个子串（即切分后的第二行数据）。

这种方法可以重复使用，以切分更多行的数据：

```sql
SELECT SUBSTRING_INDEX('这个商品太棒了！\n我已经买了三个了！\n这个颜色很好看！', '\n', 1) AS line1,
SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX('这个商品太棒了！\n我已经买了三个了！\n这个颜色很好看！', '\n', 2), '\n', -1) AS line2,
SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX('这个商品太棒了！\n我已经买了三个了！\n这个颜色很好看！', '\n', 3), '\n', -1) AS line3;

上述代码的输出结果为：

line1                   | line2                  | line3
-----------------------|------------------------|-----------------------
这个商品太棒了！        | 我已经买了三个了！        | 这个颜色很好看！

在实际的应用中，我们可以将上述代码封装成一个存储过程，以便后续的复用。

“`sql

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE split_lines (text_ TEXT)

BEGIN

DECLARE lines_ INT DEFAULT 1;

WHILE INSTR(text_, ‘\n’) > 0 DO

SELECT SUBSTRING_INDEX(text_, ‘\n’, 1) INTO @line_;

SELECT CONCAT(‘LINE’, lines_) INTO @var_name_;

SET @sql_ = CONCAT(‘SELECT “‘, @line_, ‘” AS ‘, @var_name_, ‘;’);

PREPARE stmt_ FROM @sql_;

EXECUTE stmt_;

SET text_ = SUBSTRING(text_, LENGTH(@line_) + 2);

SET lines_ = lines_ + 1;

END WHILE;

SELECT CONCAT(‘TOTAL_LINES: ‘, lines_ – 1);

END//

DELIMITER ;

这个存储过程将接收一个文本参数，并将其按照换行符进行拆分，并输出每行数据。我们可以通过如下方式调用该存储过程：

```sql
CALL split_lines('这个商品太棒了！\n我已经买了三个了！\n这个颜色很好看！');

上述代码的输出结果为：

LINE1                   | LINE2                  | LINE3
-----------------------|------------------------|-----------------------
这个商品太棒了！        | 我已经买了三个了！        | 这个颜色很好看！
TOTAL_LINES: 3

总结：

以上就是利用MySQL的SUBSTRING_INDEX函数将多行数据切分成单独行的方法。在实际的应用中，我们可以封装成存储过程，以便后续的复用。该方法的应用场景广泛，如处理日志、评论、反馈等数据，可以大大提高数据处理效率。