我们都知道,要从表中选择所有列,可以使用
SELECT * FROM tableA
是否有一种方法可以在不指定所有列的情况下从表中排除列?
SELECT * [except columnA] FROM tableA
我所知道的唯一方法是手动指定所有列并排除不需要的列。这真的很耗时,所以我正在寻找方法来节省时间和精力,以及未来的维护表应该有更多/更少的列。
我们都知道,要从表中选择所有列,可以使用
SELECT * FROM tableA
是否有一种方法可以在不指定所有列的情况下从表中排除列?
SELECT * [except columnA] FROM tableA
我所知道的唯一方法是手动指定所有列并排除不需要的列。这真的很耗时,所以我正在寻找方法来节省时间和精力,以及未来的维护表应该有更多/更少的列。
当前回答
如果您有许多列,而您只想排除其中一列。您可以使用下面的命令 从表中选择* exclude(列名)
其他回答
DECLARE @Columns NVARCHAR(MAX)='',@SQL NVARCHAR(MAX)
SELECT @Columns=CASE WHEN @Columns='' THEN name ELSE @Columns+','+name END
FROM sys.columns
WHERE object_ID=(sELECT id FROM sysobjects WHERE name='TheTableName') and NAME!='WithoutColumnName'
SELECT @SQL='SELECT '+@Columns+' FROM dbo.TheTableName'
EXEC sp_execute @SQL
如果您正在使用SQL Server Management Studio,那么请执行以下操作:
输入所需的表名并选择它 按Alt + F1 O /p表示表中的列。 选择所需的列 复制并粘贴这些在您的选择查询 触发查询。
享受。
右键单击对象资源管理器中的表,选择前1000行
它会列出所有列,而不是*。然后删除不需要的列。应该比你自己打快多了。
然后,当你觉得这有点太多的工作,获得Red Gate的SQL提示,并从tbl输入ssf,转到*并再次单击选项卡。
我这样做了,它工作得很好(版本5.5.41):
# prepare column list using info from a table of choice
SET @dyn_colums = (SELECT REPLACE(
GROUP_CONCAT(`COLUMN_NAME`), ',column_name_to_remove','')
FROM `INFORMATION_SCHEMA`.`COLUMNS` WHERE
`TABLE_SCHEMA`='database_name' AND `TABLE_NAME`='table_name');
# set sql command using prepared columns
SET @sql = CONCAT("SELECT ", @dyn_colums, " FROM table_name");
# prepare and execute
PREPARE statement FROM @sql;
EXECUTE statement;
解决这个问题的最好方法是使用视图,您可以创建具有所需列的视图并从中检索数据
example
mysql> SELECT * FROM calls;
+----+------------+---------+
| id | date | user_id |
+----+------------+---------+
| 1 | 2016-06-22 | 1 |
| 2 | 2016-06-22 | NULL |
| 3 | 2016-06-22 | NULL |
| 4 | 2016-06-23 | 2 |
| 5 | 2016-06-23 | 1 |
| 6 | 2016-06-23 | 1 |
| 7 | 2016-06-23 | NULL |
+----+------------+---------+
7 rows in set (0.06 sec)
mysql> CREATE VIEW C_VIEW AS
-> SELECT id,date from calls;
Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)
mysql> select * from C_VIEW;
+----+------------+
| id | date |
+----+------------+
| 1 | 2016-06-22 |
| 2 | 2016-06-22 |
| 3 | 2016-06-22 |
| 4 | 2016-06-23 |
| 5 | 2016-06-23 |
| 6 | 2016-06-23 |
| 7 | 2016-06-23 |
+----+------------+
7 rows in set (0.00 sec)