1

テーブルのXMLデータ型列にXML ファイルが格納されています。datarecords

テーブルは次のようになります。

create table records 
(
     id int,
     type nvarchar(28),
     data xml,
     posted datetime
)

XML データ:

<Properties>
    <data>
        <Name>novel</Name>
        <Gender>Female</Gender>
        <Age>32</Age>
        <Salary>55k</Salary>
        <Phone>123-123</Phone>
    </data>
</Properties>

現在、次のクエリを使用して、20K レコードで数分以上かかる XML 列からデータを抽出しています。

select
    id,
    posteddate,
    CONVERT( NVARCHAR(500), data.query('data(Properties/data/Name)') ) AS Name,
    CONVERT( NVARCHAR(500), data.query('data(Properties/data/Gender)') ) AS Gender,
    CONVERT( NVARCHAR(500), data.query('data(Properties/data/Age)') ) AS Age,
    CONVERT( NVARCHAR(500), data.query('data(Properties/data/Salary)') ) AS Salary,
    CONVERT( NVARCHAR(500), data.query('data(Properties/data/Phone)') ) AS Phone
from 
    records
where 
    type = 'personnel_xml'

列として保存されている XML から 100 個の要素を抽出する必要があるため、このシナリオを最適化する方法を説明できる人はいますか?

4

2 に答える 2

4

<data>XML内に複数あると仮定します。2 つのセットを持つ拡張 XML ファイルを追加したことに注意してください。

Declare @table table (id int,data xml)
Insert Into @table values (1,'<Properties><data><Name>novel</Name><Gender>Female</Gender><Age>32</Age><Salary>55k</Salary><Phone>123-123</Phone></data>
<data><Name>Another Name</Name><Gender>Male</Gender><Age>45</Age><Salary>75k</Salary><Phone>555-1212</Phone></data>
</Properties>')

;with cte as (
      Select ID
            ,RN   = Row_Number() over (Partition By ID Order By (Select Null))
            ,Data = m.query('.') 
      From   @table AS t
      Cross Apply t.Data.nodes('/Properties/data') AS A(m)
 )
Select ID
      ,RN
      ,Name   = Data.value('(data/Name)[1]'  ,'nvarchar(500)')
      ,Gender = Data.value('(data/Gender)[1]','nvarchar(500)')
      ,Age    = Data.value('(data/Age)[1]'   ,'nvarchar(500)')
      ,Salary = Data.value('(data/Salary)[1]','nvarchar(500)')
      ,Phone  = Data.value('(data/Phone)[1]' ,'nvarchar(500)')
 From  cte

戻り値

ID  RN  Name            Gender  Age     Salary  Phone
1   1   novel           Female  32      55k     123-123
1   2   Another Name    Male    45      75k     555-1212
于 2016-12-05T23:56:58.910 に答える