sys_user表里存了用户id，用户名，一个id一个用户名；meeting_record表里存了111,222.333.444类型的用户id，我要把meeting_record表里的用户id翻译成用户名

好的，可以使用以下 SQL 语句将 `meeting_record` 表格中的逗号分隔的用户 ID 字符串转换为逗号分隔的用户名字符串：

SELECT GROUP_CONCAT(u.user_name) AS user_names
FROM meeting_record m
JOIN sys_user u ON FIND_IN_SET(u.user_id, m.user_ids) > 0
WHERE m.meeting_id = 123;

其中，`sys_user` 表格是存储用户名和用户 ID 的表格，`meeting_record` 表格是存储会议记录的表格，`user_ids` 是存储逗号分隔的用户 ID 字符串的列名，`meeting_id` 是会议记录的 ID。

这个 SQL 语句会将 `meeting_record` 表格中的 `user_ids` 列中的逗号分隔的用户 ID 字符串拆分成单个 ID，然后在 `sys_user` 表格中查找对应的用户名，最后将所有用户名使用逗号连接成一个字符串，并将其命名为 `user_names`。最后通过 `WHERE` 子句指定要查询的会议记录的 ID。

你可以将 `123` 替换成需要查询的会议记录的 ID，然后执行这个 SQL 语句就可以得到逗号分隔的用户名字符串。

相关问题

sys_user表里存了用户id，用户名，一个id一个用户名；meeting_record表里存了111,222.333.444类型的用户id，我要把meeting_record表里的用户id翻译成用户名；达梦数据库实现

好的，那么在达梦数据库中，你可以使用以下 SQL 语句实现将 `meeting_record` 表格中的逗号分隔的用户 ID 字符串转换为逗号分隔的用户名字符串：

SELECT WMSYS.WM_CONCAT(u.user_name) AS user_names
FROM meeting_record m
JOIN sys_user u ON REGEXP_LIKE(m.user_ids, '(^|,)' || u.user_id || '(,|$)')
WHERE m.meeting_id = 123;

其中，`sys_user` 表格是存储用户名和用户 ID 的表格，`meeting_record` 表格是存储会议记录的表格，`user_ids` 是存储逗号分隔的用户 ID 字符串的列名，`meeting_id` 是会议记录的 ID。

这个 SQL 语句使用了 `REGEXP_LIKE` 函数和正则表达式来实现查找逗号分隔的用户 ID 字符串中是否包含指定的用户 ID。`WMSYS.WM_CONCAT` 函数可以将查询结果中的多个用户名连接成一个字符串，使用逗号分隔。最后通过 `WHERE` 子句指定要查询的会议记录的 ID。

你可以将 `123` 替换成需要查询的会议记录的 ID，然后执行这个 SQL 语句就可以得到逗号分隔的用户名字符串。

SELECT t_sys_org_structure.ID FROM t_sys_user INNER JOIN t_sys_data_perm_user ON t_sys_user.user_id = t_sys_data_perm_user.user_id AND t_sys_user.del_flag = 0 INNER JOIN t_sys_data_perm ON t_sys_data_perm_user.data_perm_id = t_sys_data_perm.data_perm_id AND t_sys_data_perm.del_flag = 0 INNER JOIN t_sys_data_perm_org ON t_sys_data_perm.data_perm_id = t_sys_data_perm_org.data_perm_id INNER JOIN t_sys_org_structure ON t_sys_org_structure.id = t_sys_data_perm_org.org_structure_id AND t_sys_org_structure.del_flag = 0 WHERE t_sys_user.user_id = '1' and t_sys_org_structure.if_show = 1 and t_sys_org_structure.status = 1 上面这个SQL太慢，帮我优化一下

为了优化这个SQL查询的性能，你可以尝试以下几个步骤：

1. 索引优化：确保表中的所有连接条件和过滤条件都有适当的索引。在这个查询中，确保以下列有索引：t_sys_user.user_id、t_sys_data_perm_user.user_id、t_sys_data_perm_user.data_perm_id、t_sys_data_perm_org.data_perm_id、t_sys_data_perm_org.org_structure_id、t_sys_org_structure.id。

2. JOIN 顺序优化：根据数据量和数据分布情况，调整 JOIN 子句的顺序，将先过滤结果较少的表放在前面。这样可以减少后续 JOIN 的数据量。

3. EXISTS 替代 INNER JOIN：考虑使用 EXISTS 子查询代替 INNER JOIN 来提高性能。在这个查询中，可以将 t_sys_data_perm_org 的 INNER JOIN 替换为一个 EXISTS 子查询。

下面是优化后的 SQL 查询：

SELECT t_sys_org_structure.ID
FROM t_sys_org_structure
WHERE t_sys_org_structure.if_show = 1
AND t_sys_org_structure.status = 1
AND EXISTS (
SELECT 1
FROM t_sys_user
INNER JOIN t_sys_data_perm_user ON t_sys_user.user_id = t_sys_data_perm_user.user_id AND t_sys_user.del_flag = 0
INNER JOIN t_sys_data_perm ON t_sys_data_perm_user.data_perm_id = t_sys_data_perm.data_perm_id AND t_sys_data_perm.del_flag = 0
WHERE t_sys_user.user_id = '1'
AND t_sys_data_perm.data_perm_id = t_sys_data_perm_org.data_perm_id
);

请注意，优化的效果取决于数据库的架构、数据量和数据分布情况。建议在使用之前先在测试环境中进行性能测试和验证。