在SQL Server中动态修改数据表结构

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
简介:
因为需要编写一个统计字段和统计内容都不确定的报表,需要对报表结构进行动态验证,根据业务需要调整报表的数据结构,我通过一下的存储过程来实现的。以下代码在SQL Server 2000 + SP4中调试通过。
if exists(select * from sysobjects where lower(name)=lower('up_AddCol4Obbr') and xtype='P')
 drop procedure up_AddCol4Obbr 
go
create procedure up_AddCol4Obbr
 @strTable nvarchar(100),
 @strColName nvarchar(100),
 @strType nvarchar(100)
as
begin
 declare @strSQL nvarchar(1000)
 if not exists(select * from syscolumns where lower(name)=lower(@strColName) and id in (select id from sysobjects where lower(name)=lower(@strTable) ))
 begin  
  select @strSQL = N'alter table ' + @strTable + ' add ' + @strColName + ' ' + @strType
  exec sp_executesql @strSQL
 end
 else
 begin
  select @strSQL = N'alter table ' + @strTable + ' alter column ' + @strColName + ' ' + @strType
  exec sp_executesql @strSQL
 end
end
go
if exists(select * from sysobjects where lower(name)=lower('up_CheckCols4Obbr') and xtype='P')
 drop procedure up_CheckCols4Obbr 
go
create procedure up_CheckCols4Obbr
as
begin
 declare @nColCnts smallint, @nShopCnts smallint, @nCol smallint, @nShop smallint
 declare @strColName nvarchar(30), @strType nvarchar(50), @strTable nvarchar(50)
 select @nColCnts = count(*) from u_obbc
 select @nShopCnts = count(*) from u_obbs
 select @nCol=1, @nShop=1, @strTable='U_OBBR'
 while @nCol< =@nColCnts
 begin
  select @strColName = 'TC' + right('00'+cast(@nCol as nvarchar(10)),2)
  select @strType = dType from joyouext.dbo.u_obbc where colId = @nCol
  exec up_AddCol4Obbr @strTable, @strColName, @strType
  select @nCol = @nCol + 1
 end
 while @nShop< =@nShopCnts
 begin
  set @nCol=1
  while @nCol< =@nColCnts
  begin
   select @strColName = 'BC' + right('00'+cast(@nShop as nvarchar(10)),2) + right('00'+cast(@nCol as nvarchar(10)),2)
   select @strType = dType from joyouext.dbo.u_obbc where colId = @nCol
 
   exec up_AddCol4Obbr @strTable, @strColName, @strType
 
   select @nCol = @nCol + 1
  end
  select @nShop = @nShop + 1
 end 
end
go


本文转自foresun  51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/foresun/44182,如需转载请自行联系原作者
相关文章
|
4月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
简介:本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享,介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展,包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向,助力构建高效实时AI管道。
789 43
|
4月前
|
SQL 人工智能 JSON
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
本文整理自阿里云的高级技术专家、Apache Flink PMC 成员李麟老师在 Flink Forward Asia 2025 新加坡[1]站 —— 实时 AI 专场中的分享。将带来关于 Flink 2.1 版本中 SQL 在实时数据处理和 AI 方面进展的话题。
284 0
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
|
5月前
|
SQL
SQL如何只让特定列中只显示一行数据
SQL如何只让特定列中只显示一行数据
|
9月前
|
SQL 自然语言处理 数据库
【Azure Developer】分享两段Python代码处理表格(CSV格式)数据 : 根据每列的内容生成SQL语句
本文介绍了使用Python Pandas处理数据收集任务中格式不统一的问题。针对两种情况:服务名对应多人拥有状态(1/0表示),以及服务名与人名重复列的情况,分别采用双层for循环和字典数据结构实现数据转换,最终生成Name对应的Services列表(逗号分隔)。此方法高效解决大量数据的人工处理难题,减少错误并提升效率。文中附带代码示例及执行结果截图,便于理解和实践。
227 4
|
5月前
|
SQL
SQL中如何删除指定查询出来的数据
SQL中如何删除指定查询出来的数据
|
5月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
SQL如何对不同表的数据进行更新
本文介绍了如何将表A的Col1数据更新到表B的Col1中,分别提供了Microsoft SQL和MySQL的实现方法,并探讨了多表合并后更新的优化方式,如使用MERGE语句提升效率。适用于数据库数据同步与批量更新场景。
|
7月前
|
SQL 数据挖掘 关系型数据库
【SQL 周周练】一千条数据需要做一天,怎么用 SQL 处理电表数据(如何动态构造自然月)
题目来自于某位发帖人在某 Excel 论坛的求助,他需要将电表缴费数据按照缴费区间拆开后再按月份汇总。当时用手工处理数据,自称一千条数据就需要处理一天。我将这个问题转化为 SQL 题目。
240 12
|
6月前
|
SQL DataWorks 数据管理
SQL血缘分析实战!数据人必会的3大救命场景
1. 开源工具:Apache Atlas(元数据管理)、Spline(血缘追踪) 2. 企业级方案:阿里DataWorks血缘分析、腾讯云CDW血缘引擎 3. 自研技巧:在ETL脚本中植入版本水印,用注释记录业务逻辑变更 📌 重点总结:
|
7月前
|
SQL 数据采集 资源调度
【SQL 周周练】爬取短视频发现数据缺失,如何用 SQL 填充
爬虫爬取抖音和快手的短视频数据时,如果遇到数据缺失的情况,如何使用 SQL 语句完成数据的补全。
171 5
|
10月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
基于SQL Server / MySQL进行百万条数据过滤优化方案
对百万级别数据进行高效过滤查询,需要综合使用索引、查询优化、表分区、统计信息和视图等技术手段。通过合理的数据库设计和查询优化,可以显著提升查询性能,确保系统的高效稳定运行。
434 9