Динамическое преобразование оператора обновления для выбора

Question

Я хотел бы преобразовать оператор обновления для динамического выбора оператора в PL / SQL.

Например update temp set b='apple' where a=1 следует преобразовать в select count(*) from temp where a=1

Answer 1

Если ваш запрос динамический, вы можете попробовать следующее:

-- DATA PREPARATION
WITH MY_QUERY ( QRY ) AS (
    SELECT
        q'#update temp set b='apple' where a=1#'
    FROM
        DUAL
)
-- ACTUAL QUERY
SELECT
    'SELECT COUNT(*) FROM '
    || TABLENAME
    || ' '
    || WHERE_CLAUSE AS UPDATED_QUERY
FROM
    (
        SELECT
            REGEXP_SUBSTR(QRY, '[^ ]+', 1, 2) AS TABLENAME,
            REGEXP_SUBSTR(QRY, 'where (.)+$', 1, 1) AS WHERE_CLAUSE
        FROM
            MY_QUERY
    );


--
OUTPUT:
--
SELECT COUNT(*) FROM temp where a=1

Ваш запрос (String) заключен в альтернативную строку в кавычках (q '# .... #'), так как содержитцитаты.

db <> fiddle demo

Answer 2

Вам действительно нужно динамически изменять SQL, или вы просто хотите получить количество измененных строк?Если вам нужно только количество измененных строк, то SQL%ROWCOUNT может обеспечить следующее:

create table temp as
select 1 a, 'orange' b from dual;

declare
    v_sql varchar2(32767) := q'[update temp set b='apple' where a=1]';
begin
    execute immediate v_sql;
    dbms_output.put_line('Rows updated: '||sql%rowcount);
end;
/

Вывод:

Rows updated: 1

---

Если вам действительно нужно динамически изменить SQL,тогда ты в мире боли.Правильный синтаксический анализ SQL на 100% практически невозможен, если только вы не можете гарантировать, что ваш входной SQL будет соответствовать небольшому диапазону значений.

Если вам нужно проанализировать и переформатировать SQL, надеюсь, вы сможете использовать регулярные выражения, как в Tejashответ.Если вам нужно что-то более мощное, взгляните на мою программу с открытым исходным кодом PLSQL_LEXER .Если вам все еще нужно больше энергии, взгляните на Antlr.Но по мере того, как решения становятся более мощными, они экспоненциально усложняются.