下面是一个函数，它将完成问题的目标，即分割字符串并访问项目X:

CREATE FUNCTION [dbo].[SplitString]
(
   @List       VARCHAR(MAX),
   @Delimiter  VARCHAR(255),
   @ElementNumber INT
)
RETURNS VARCHAR(MAX)
AS
BEGIN

       DECLARE @inp VARCHAR(MAX)
       SET @inp = (SELECT REPLACE(@List,@Delimiter,'_DELMTR_') FOR XML PATH(''))

       DECLARE @xml XML
       SET @xml = '<split><el>' + REPLACE(@inp,'_DELMTR_','</el><el>') + '</el></split>'

       DECLARE @ret VARCHAR(MAX)
       SET @ret = (SELECT
              el = split.el.value('.','varchar(max)')
       FROM  @xml.nodes('/split/el[string-length(.)>0][position() = sql:variable("@elementnumber")]') split(el))

       RETURN @ret

END

用法:

SELECT dbo.SplitString('Hello John Smith', ' ', 2)

结果:

John

通过delimeter函数得到字符串的n个部分:

create function GetStringPartByDelimeter (
    @value as nvarchar(max),
    @delimeter as nvarchar(max),
    @position as int
) returns NVARCHAR(MAX) 
AS BEGIN
    declare @startPos as int
    declare @endPos as int
    set @endPos = -1
    while (@position > 0 and @endPos != 0) begin
        set @startPos = @endPos + 1
        set @endPos = charindex(@delimeter, @value, @startPos)

        if(@position = 1) begin
            if(@endPos = 0)
                set @endPos = len(@value) + 1

            return substring(@value, @startPos, @endPos - @startPos)
        end

        set @position = @position - 1
    end

    return null
end

以及用法:

select dbo.GetStringPartByDelimeter ('a;b;c;d;e', ';', 3)

返回:

c

使用STRING_SPLIT的现代方法需要SQL Server 2016及以上版本。

DECLARE @string varchar(100) = 'Hello John Smith'

SELECT
    ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY value) AS RowNr,
    value
FROM string_split(@string, ' ')

结果:

RowNr   value
1       Hello
2       John
3       Smith

现在可以从行号中得到第n个元素。

你可以在SQL用户定义函数解析带分隔符的字符串中找到有用的解决方案(来自代码项目)。

你可以使用这个简单的逻辑:

Declare @products varchar(200) = '1|20|3|343|44|6|8765'
Declare @individual varchar(20) = null

WHILE LEN(@products) > 0
BEGIN
    IF PATINDEX('%|%', @products) > 0
    BEGIN
        SET @individual = SUBSTRING(@products,
                                    0,
                                    PATINDEX('%|%', @products))
        SELECT @individual

        SET @products = SUBSTRING(@products,
                                  LEN(@individual + '|') + 1,
                                  LEN(@products))
    END
    ELSE
    BEGIN
        SET @individual = @products
        SET @products = NULL
        SELECT @individual
    END
END

可以利用Number表进行字符串解析。

创建一个物理数字表:

    create table dbo.Numbers (N int primary key);
    insert into dbo.Numbers
        select top 1000 row_number() over(order by number) from master..spt_values
    go

创建具有1000000行的测试表

    create table #yak (i int identity(1,1) primary key, array varchar(50))

    insert into #yak(array)
        select 'a,b,c' from dbo.Numbers n cross join dbo.Numbers nn
    go

创建函数

    create function [dbo].[ufn_ParseArray]
        (   @Input      nvarchar(4000), 
            @Delimiter  char(1) = ',',
            @BaseIdent  int
        )
    returns table as
    return  
        (   select  row_number() over (order by n asc) + (@BaseIdent - 1) [i],
                    substring(@Input, n, charindex(@Delimiter, @Input + @Delimiter, n) - n) s
            from    dbo.Numbers
            where   n <= convert(int, len(@Input)) and
                    substring(@Delimiter + @Input, n, 1) = @Delimiter
        )
    go

使用情况(在我的笔记本电脑上40秒内输出3mil行)

    select * 
    from #yak 
    cross apply dbo.ufn_ParseArray(array, ',', 1)

清理

    drop table dbo.Numbers;
    drop function  [dbo].[ufn_ParseArray]

这里的性能并不惊人，但在100万行表上调用函数并不是最好的主意。如果将字符串拆分到多行，我会避免使用该函数。

在我看来，你们把事情搞得太复杂了。只需要创建一个CLR UDF就可以了。

using System;
using System.Data;
using System.Data.SqlClient;
using System.Data.SqlTypes;
using Microsoft.SqlServer.Server;
using System.Collections.Generic;

public partial class UserDefinedFunctions {
  [SqlFunction]
  public static SqlString SearchString(string Search) {
    List<string> SearchWords = new List<string>();
    foreach (string s in Search.Split(new char[] { ' ' })) {
      if (!s.ToLower().Equals("or") && !s.ToLower().Equals("and")) {
        SearchWords.Add(s);
      }
    }

    return new SqlString(string.Join(" OR ", SearchWords.ToArray()));
  }
};