关于SQLServer2005的学习笔记——XML的处理

在
SQLServer2005
中对
XML

的处理功能显然增强了很多，提供了
query(),value(),exist(),modify(),nodes()
等函数。

关于
xml
，难以理解的不是
SQLServer
提供的函数，而是对
xml
本身的理解，看似很简单的文件格式，处理起来却是非常困难的。本文只是初探一下而已。

详见
SQLServer
联机帮助：

主题	说明
query() 方法（ xml 数据类型）	此方法用于对 XML 实例进行查询。
value() 方法（ xml 数据类型）	此方法用于从 XML 实例检索 SQL 类型的值。
exist() 方法（ xml 数据类型）	此方法用于确定查询是否返回非空结果。
modify() 方法（ xml 数据类型）	此方法用于指定 XML DML 语句以执行更新。
nodes() 方法（ xml 数据类型）	此方法用于将 XML 拆分成多行以将 XML 文档的组成部分传播到行集中。

闲话少说，首先创建一个包含
xml
类型的数据表，其次创建一个
xml
文件，在服务端把
xml
文件内容加载该数据表中。

CREATE TABLE VisioXML ( ID INT, Doc XML ); GO 创建一个名为 xxx.xml 的文件，内容如下 /* <ROOT> <ROW> <ID>1</ID> <NAME SEX="MALE">WBQ</NAME> </ROW> <ROW> <ID>2</ID> <NAME SEX="FEMALE">CZH</NAME> </ROW> </ROOT> */ INSERT INTO VisioXML(ID,Doc) SELECT 4,* FROM OPENROWSET(BULK 'e:/xxx.xml',SINGLE_BLOB) AS x;

--
以下为
value()
和
query()
的用法

--SELECT * FROM VisioXML WHERE ID=4 SELECT Doc.value('(/ROOT/ROW[1]/ID/text())[1]','int') RootRowID1, -- 第一行 ID 的值，并且转换为 int 类型 Doc.value('(/ROOT/ROW[2]/ID/text())[1]','int') RootRowID2, -- 第二行 ID 的值，并且转换为 int 类型 Doc.value('(/ROOT/ROW[1]/NAME/text())[1]','varchar(20)') RootRowNAME1, -- 第一行 NAME 的值，并且转换为 VARCHAR 类型 Doc.value('(/ROOT/ROW[1]/NAME/@SEX)[1]','varchar(20)') RootRowNAME1SEX, -- 第一行 NAME 中 SEX 属性的值，并且转换为 VARCHAR 类型 Doc.query('/ROOT') Root, --ROOT 下的所有 XML 内容，类型为 XML Doc.query('/ROOT/ROW[1]') RootRow1, --ROOT 下第一行所有的 XML 内容，类型为 XML Doc.query('/ROOT/ROW[2]') RootRow2 --ROOT 下第二行所有的 XML 内容，类型为 XML FROM VisioXML WHERE ID=4

--
以下为
exist()
函数在两种环境下的用法

SELECT Doc.exist('/ROOT/ROW[1]/NAME[(@SEX cast as xs:string?) = xs:string("MALE")]') Row1EQStringMale, Doc.exist('/ROOT/ROW[1]/NAME[(@SEX cast as xs:string?) = "MALE"]') Row1EQMale, Doc.exist('/ROOT/ROW[1]/ID[(text()[1] cast as xs:float?) = xs:float(1)]') Row1EQfloat1, Doc.exist('/ROOT/ROW[2]/ID[(text()[1] cast as xs:float?) = 2]') Row1EQ1 FROM VisioXML WHERE ID=4 SELECT ID,Doc FROM VisioXML WHERE ID=4 AND Doc.exist('/ROOT/ROW[1]/NAME[(@SEX)]')=1 -- 第一行 NAME 中存在 SEX 属性 --AND Doc.exist('/ROOT/ROW[1]/NAME[not(@SEX)]')=1 -- 第一行 NAME 中不存在 SEX 属性 --AND Doc.exist('/ROOT/ROW[1][not(ID/*)]')=1 -- 第一行不存在 ID 字段 --AND Doc.exist('/ROOT/ROW[1][(ID/*)]')=1 -- 第一行存在 ID 字段