工作和学习中常常会遇到一行要分割成多行数据的情况，在此整理一下做下对比。
单行拆分
如果表数据只有一行，则可以直接在原表上直接使用connect by+正则的方法,比如：
select regexp_substr('444.555.666','[^.]+',1,level) col
from dual
connectbylevel<= regexp_count('444.555.666','\.')+1
输出结果：
COL
----
444
555
666
多行拆分
如果数据表存在多行数据需要拆分，也可以在原表上使用connect+正则的方法：
方法一
with t as
(select'111.222.333' col
from dual
unionall
select'444.555.666' col
from dual)
select regexp_substr(col,'[^.]+',1,level)
from t
connectbylevel<= regexp_count(col,'\.\')+1
and col =prior col
andprior dbms_random.value >0
结果：
---------
111
222
333
444
555
666
方法二
使用构造的最大行数值关联原表：
with t as
(select'111.222.333' col
from dual
unionall
select'444.555.666' col
from dual)
select regexp_substr(col,'[^.]+',1, lv)
from t,(selectlevel lv from dual connectbylevel<10) b
where b.lv <= regexp_count(t.col,'\.\')+1
这种方法设置第二个数据集的时候要小于可能的最大值，然后两数据集做关联，在做大数据量拆分的时候，这个数值设置得当，拆分行数相对一致的情况下，效率比方法一直接connect by要高。
方法三
使用table函数：
with t as
(select'111.222.333' col
from dual
unionall
select'444.555.666' col
from dual)
selectcolumn_value
from t,
table(cast(multiset
(select regexp_substr(col,'[^.]+',1,level) dd
from dual
connectbylevel<= regexp_count(t.col,'\.\')+1)as
sys.odcivarchar2list)) a
结果：
COLUMN_VALUE
-------------
111
222
333
444
555
666
这个方法输出的列名是固定的，column_value依赖于sys.odcivarchar2list这个类型的输出，该方法对于大数据量的拆分效率比第二个方法好。
方法四
with t as
(select'111.222.333' col
from dual
unionall
select'444.555.666' col
from dual)
select regexp_substr(col,'[^.]+',1,trim(column_value))
from t,
xmltable(concat('1 to ',regexp_count(t.col,'\.\')+1)) a ;
注意：大数据量的拆分时，谨慎使用正则的方法去做，可以使用substr+instr的方式替换正则。
如果以上方法的效率仍然不理想，可考虑使用plsql块。