用replace函數，將分號或者 @ 符號， 替換為你的其他分隔符。
REPLACE
用第三個表達式替換第一個字元串表達式中出現的所有第二個給定字元串表達式。
語法
REPLACE ( ''string_replace1'' , ''string_replace2'' , ''string_replace3'' )
參數
''string_replace1''
待搜索的字元串表達式。string_replace1 可以是字元數據或二進制數據。
''string_replace2''
待查找的字元串表達式。string_replace2 可以是字元數據或二進制數據。
''string_replace3''
替換用的字元串表達式。string_replace3 可以是字元數據或二進制數據。
返回類型
如果 string_replace（1、2 或 3）是支持的字元數據類型之一，則返回字元數據。如果 string_replace（1、2 或 3）是支持的 binary 數據類型之一，則返回二進制數據。
示例
下例用 xxx 替換 abcdefghi 中的字元串 cde。
SELECT REPLACE(''abcdefghicde'',''cde'',''xxx'')GO
下面是結果集：
------------abxxxfghixxx(1 row(s) affected)
⑵ SQL數據記錄中的數據如何按統一的時間列進行拆分
select 時間,max(decode(id,1,id,null)) as id1,
max(decode(id,1,value,null)) as value1,
max(decode(id,2,id,null)) as id2,
max(decode(id,2,value,null)) as value2
from table_name
group by 時間
order by 1
⑶ 資料庫分割如何進行操作
不知道你說的資料庫分割是什麼意思？是要分表嗎？如果是的話，那麼程序可能是要改動的。不是你簡單把數據分出去就那麼簡單。
分割的策略要根據你應用的具體情況來分析，是橫向分，還是縱向分，是按應用分，還是按數據的其他屬性分，都要好好考慮。那些海量數據的應用，一般都有一個統一的DAO數據訪問層，不知道你們有沒有。
如果這些條件都不具備，我建議還是先分析分析到底負載高的問題出在哪兒。用事件探察器看看，性能瓶頸在那兒。
按說1700w,數據也不算太多。除非這個表是個 事務表，要頻繁操作。如果問題處在查詢上，那麼不如檢查檢查應用，一是在索引上下功夫，二是做緩存。應該有所改觀。
⑷ sql資料庫分割
直接分卷壓縮
⑸ SQL如何進行表的拆分
1.復製表結構及數據到新表
create table 新表 select * from 舊表 where ...
2.只復製表結構到新表
create table 新表 select * from 舊表 where 1=2 (即:讓where條件不成立)
3.復制舊表的數據到新表(假設兩個表結構一樣)
insert into 新表 select * from 舊表
4.復制舊表的數據到新表(假設兩個表結構不一樣)
insert into 新表(欄位1,欄位2,.......) select 欄位1,欄位2,...... from 舊表.
⑹ sql資料庫表的拆分
參考語句：
select code,
sum(case when play_id=1 then cnt else 0 end ) play_id01,
sum(case when play_id=2 then cnt else 0 end ) play_id02,
sum(case when play_id=3 then cnt else 0 end ) play_id03
form 表
group by code
⑺ SQL中如何將數據數據列為「所屬期」類型為numeric的數據按年份拆分
select convert(datetime ,所屬期,120) from table
⑻ sql語句查詢，怎麼把不同年份和月份的數據，按年 月來分組。
將你的日期欄位格式化為年月格式：DATE_FORMAT(date, '%Y-%m')，然後再用格式化的日期分組即可
⑼ MSSQL數據按日、月、年統計如何設計
最簡單的方法是就用兩列，一列是日期，一列是當日數據
日期 數據值
20170421 100
20170422 300
類似上邊這樣
這樣的話，可以統計你所說的年月日的數據
⑽ 如何將sql資料庫文件分割
利用軟體：「SQLDumpSplitter.exe」
將導出的數據備份文件切割，可以自定義每個文件的大小，這個軟體有一個好處是不會把每條記錄分開，保證了每條記錄的完整性，但是如果一個表中插入的數據較多，那麼會把插入操作分成好幾個，放在不同的小文件當中。
所以如果導入過程當中遇到 data node 參數需要改動的問題時，首先得刪除表記錄，再重新導，不免會出現重復記錄的情況。
SQLDumpSplitter在切割數據文件的同時會把資料庫表結構也獨立保存起來，方便進行資料庫初始化操作。