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
connect by level <= regexp_count('444.555.666', '\.') + 1
输出结果：
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
union all
select '444.555.666' col
from dual)
select regexp_substr(col, '[^.]+', 1, level)
from t
connect by level <= regexp_count(col, '\.\') + 1
and col = prior col
and prior dbms_random.value > 0
结果：
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
union all
select '444.555.666' col
from dual)
select regexp_substr(col, '[^.]+', 1, lv)
from t, (select level lv from dual connect by level < 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
union all
select '444.555.666' col
from dual)
select column_value
from t,
table(cast(multiset
(select regexp_substr(col, '[^.]+', 1, level) dd
from dual
connect by level <= regexp_count(t.col, '\.\') + 1) as
sys.odcivarchar2list)) a
结果：
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。
另外需注意，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。