用replace函数，将分号或者 @ 符号， 替换为你的其他分隔符。
REPLACE
用第三个表达式替换第一个字符串表达式中出现的所有第二个给定字符串表达式。
语法
REPLACE ( ''string_replace1'' , ''string_replace2'' , ''string_replace3'' )
参数
''string_replace1''
待搜索的字符串表达式。string_replace1 可以是字符数据或二进制数据。
''string_replace2''
待查找的字符串表达式。string_replace2 可以是字符数据或二进制数据。
''string_replace3''
替换用的字符串表达式。string_replace3 可以是字符数据或二进制数据。
返回类型
如果 string_replace（1、2 或 3）是支持的字符数据类型之一，则返回字符数据。如果 string_replace（1、2 或 3）是支持的 binary 数据类型之一，则返回二进制数据。
示例
下例用 xxx 替换 abcdefghi 中的字符串 cde。
SELECT REPLACE(''abcdefghicde'',''cde'',''xxx'')GO
下面是结果集：
------------abxxxfghixxx(1 row(s) affected)
⑵ SQL数据记录中的数据如何按统一的时间列进行拆分
select 时间,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 时间
order by 1
⑶ 数据库分割如何进行操作
不知道你说的数据库分割是什么意思？是要分表吗？如果是的话，那么程序可能是要改动的。不是你简单把数据分出去就那么简单。
分割的策略要根据你应用的具体情况来分析，是横向分，还是纵向分，是按应用分，还是按数据的其他属性分，都要好好考虑。那些海量数据的应用，一般都有一个统一的DAO数据访问层，不知道你们有没有。
如果这些条件都不具备，我建议还是先分析分析到底负载高的问题出在哪儿。用事件探察器看看，性能瓶颈在那儿。
按说1700w,数据也不算太多。除非这个表是个 事务表，要频繁操作。如果问题处在查询上，那么不如检查检查应用，一是在索引上下功夫，二是做缓存。应该有所改观。
⑷ sql数据库分割
直接分卷压缩
⑸ SQL如何进行表的拆分
1.复制表结构及数据到新表
create table 新表 select * from 旧表 where ...
2.只复制表结构到新表
create table 新表 select * from 旧表 where 1=2 (即:让where条件不成立)
3.复制旧表的数据到新表(假设两个表结构一样)
insert into 新表 select * from 旧表
4.复制旧表的数据到新表(假设两个表结构不一样)
insert into 新表(字段1,字段2,.......) select 字段1,字段2,...... from 旧表.
⑹ sql数据库表的拆分
参考语句：
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中如何将数据数据列为“所属期”类型为numeric的数据按年份拆分
select convert(datetime ,所属期,120) from table
⑻ sql语句查询，怎么把不同年份和月份的数据，按年 月来分组。
将你的日期字段格式化为年月格式：DATE_FORMAT(date, '%Y-%m')，然后再用格式化的日期分组即可
⑼ MSSQL数据按日、月、年统计如何设计
最简单的方法是就用两列，一列是日期，一列是当日数据
日期 数据值
20170421 100
20170422 300
类似上边这样
这样的话，可以统计你所说的年月日的数据
⑽ 如何将sql数据库文件分割
利用软件：“SQLDumpSplitter.exe”
将导出的数据备份文件切割，可以自定义每个文件的大小，这个软件有一个好处是不会把每条记录分开，保证了每条记录的完整性，但是如果一个表中插入的数据较多，那么会把插入操作分成好几个，放在不同的小文件当中。
所以如果导入过程当中遇到 data node 参数需要改动的问题时，首先得删除表记录，再重新导，不免会出现重复记录的情况。
SQLDumpSplitter在切割数据文件的同时会把数据库表结构也独立保存起来，方便进行数据库初始化操作。