يبدو أنك ترغب في إزالة الأحرف غير القياسية من سلسلة نصية محددة في SQL. يمكنك استخدام الدالة REPLACE() لاستبدال هذه الأحرف بالفراغ أو بأي قيمة أخرى. إليك كيفية تطبيق ذلك في استعلام SQL:
sqlSELECT DISTINCT
CASE
WHEN SORT_CODE + CAST(REPLICATE('0', 8 - LEN(ACCOUNT_NUMBER)) + ACCOUNT_NUMBER AS CHAR(8))
+ '0' + '17' --to be replaced by a check for a specific type
+ CAST(REPLICATE('0', 11 - LEN(REPLACE(CURRENT_CHARGE_INCL, '.', ''))) + REPLACE(CURRENT_CHARGE_INCL, '.', '') AS CHAR(11))
+ CAST(LEFT(LAST_NAME, 10) + REPLICATE(' ', 18) AS CHAR(18)) + UPPER(CAST(TRADING_NAME + REPLICATE(' ', 18) AS CHAR(18)))
WHEN '.' THEN ' '
WHEN '&' THEN ' '
WHEN ',' THEN ' '
ELSE DD_line
END AS DD_LINE
FROM your_table_name;
يرجى استبدال your_table_name
بالجدول الخاص بك. هذا الاستعلام يقوم بفحص القيم المستخرجة من الحقول الخاصة بك واستبدال أي من الأحرف غير القياسية (مثل “.” أو “&” أو “,”) بالفراغ.
المزيد من المعلومات
بالتأكيد، يمكنني توضيح المزيد من المعلومات حول استخدام الدالة REPLACE() في SQL لإزالة الأحرف غير القياسية من سلسلة نصية:
-
الاستخدام الأساسي: تستخدم دالة REPLACE() لاستبدال القيم في سلسلة نصية بقيمة جديدة. على سبيل المثال، REPLACE(‘hello, world’, ‘,’, ”) سيحل محل الفاصلة بالفراغ لينتج ‘hello world’.
-
استخدام REPLACE() لإزالة الأحرف غير القياسية: يمكنك استخدام REPLACE() لإزالة الأحرف غير القياسية من سلسلة نصية. على سبيل المثال، REPLACE(‘abc!@#123’, ‘!@#’, ”) سيزيل الأحرف غير القياسية ‘!@#’ لينتج ‘abc123’.
-
معالجة القيم الناتجة: يمكنك دمج REPLACE() مع تحويلات أخرى لمعالجة القيم الناتجة. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في تحويل الحروف الكبيرة إلى صغيرة بعد إزالة الأحرف غير القياسية، يمكنك استخدام LOWER() مع REPLACE().
sqlSELECT LOWER(REPLACE('ABC!@#123', '!@#', '')) AS cleaned_string;
هذا الاستعلام سينتج ‘abc123’ بعد إزالة الأحرف غير القياسية وتحويل الأحرف إلى صغيرة.
- معالجة الأحرف الخاصة: يجب الانتباه إلى أن بعض الأحرف الخاصة قد تكون محجوزة في SQL وتتطلب معاملات خاصة. على سبيل المثال، لإزالة الأحرف مثل ‘%’ يجب استخدام مزدوجين (مثل ‘%%’) لتمثيلها بشكل صحيح.
هذه بعض المعلومات التي قد تفيدك في استخدام REPLACE() لإزالة الأحرف غير القياسية في SQL.