將多個資料表合併為一個資料表
在SQL Server 中處理資料時,有時需要將多個資料表中的資料合併為一個資料表單一、統一的資料集。這可以使用合併操作來實現,該操作允許您將不同表中的行追加到目標表中。但是,如果表具有不同的列結構,則產生的合併表可能會有填充或未對齊的資料。
現有解決方案和限制
提供的解決方案嘗試解決此問題透過使用Merge 循環將來自多個具有不同列結構的未知表的DataTable 組合起來來解決此問題。雖然此方法有效,但它可能很乏味,並且可能會導致數據不一致。
使用LINQ 的替代方法
為了克服這些限制,可以使用使用LINQ(語言)的替代方法綜合查詢)是可用:
public static DataTable MergeAll(this IList<datatable> tables, String primaryKeyColumn) { if (!tables.Any()) throw new ArgumentException("Tables must not be empty", "tables"); if(primaryKeyColumn != null) foreach(DataTable t in tables) if(!t.Columns.Contains(primaryKeyColumn)) throw new ArgumentException("All tables must have the specified primarykey column " + primaryKeyColumn, "primaryKeyColumn"); if(tables.Count == 1) return tables[0]; DataTable table = new DataTable("TblUnion"); table.BeginLoadData(); // Turns off notifications, index maintenance, and constraints while loading data foreach (DataTable t in tables) { table.Merge(t); // same as table.Merge(t, false, MissingSchemaAction.Add); } table.EndLoadData(); if (primaryKeyColumn != null) { // since we might have no real primary keys defined, the rows now might have repeating fields // so now we're going to "join" these rows ... var pkGroups = table.AsEnumerable() .GroupBy(r => r[primaryKeyColumn]); var dupGroups = pkGroups.Where(g => g.Count() > 1); foreach (var grpDup in dupGroups) { // use first row and modify it DataRow firstRow = grpDup.First(); foreach (DataColumn c in table.Columns) { if (firstRow.IsNull(c)) { DataRow firstNotNullRow = grpDup.Skip(1).FirstOrDefault(r => !r.IsNull(c)); if (firstNotNullRow != null) firstRow[c] = firstNotNullRow[c]; } } // remove all but first row var rowsToRemove = grpDup.Skip(1); foreach(DataRow rowToRemove in rowsToRemove) table.Rows.Remove(rowToRemove); } } return table; }</datatable>
用法
要使用MergeAll方法,請傳遞DataTable 清單並可選擇指定公用主鍵列名稱:
var tables = new[] { tblA, tblB, tblC }; DataTable TblUnion = tables.MergeAll("c1");
LINQ 的優點方法
- 透過消除手動循環的需要來簡化合併過程。
- 允許在列不同時主鍵的可選規範來合併行。
- 自動組合和調整重複主鍵的資料值rows.
注意:此解決方案要求所有表都具有唯一的主鍵列名稱(如果指定)。
以上是如何在 SQL Server 中有效率地合併多個具有不同列結構的資料表?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

在C 中使用XML是因為它提供了結構化數據的便捷方式,尤其在配置文件、數據存儲和網絡通信中不可或缺。 1)選擇合適的庫,如TinyXML、pugixml、RapidXML,根據項目需求決定。 2)了解XML解析和生成的兩種方式:DOM適合頻繁訪問和修改,SAX適用於大文件或流數據。 3)優化性能時,TinyXML適合小文件,pugixml在內存和速度上表現好,RapidXML處理大文件優異。

C#和C 的主要區別在於內存管理、多態性實現和性能優化。 1)C#使用垃圾回收器自動管理內存,C 則需要手動管理。 2)C#通過接口和虛方法實現多態性,C 使用虛函數和純虛函數。 3)C#的性能優化依賴於結構體和並行編程,C 則通過內聯函數和多線程實現。

C 中解析XML數據可以使用DOM和SAX方法。 1)DOM解析將XML加載到內存,適合小文件,但可能佔用大量內存。 2)SAX解析基於事件驅動,適用於大文件,但無法隨機訪問。選擇合適的方法並優化代碼可提高效率。

C 在遊戲開發、嵌入式系統、金融交易和科學計算等領域中的應用廣泛,原因在於其高性能和靈活性。 1)在遊戲開發中,C 用於高效圖形渲染和實時計算。 2)嵌入式系統中,C 的內存管理和硬件控制能力使其成為首選。 3)金融交易領域,C 的高性能滿足實時計算需求。 4)科學計算中,C 的高效算法實現和數據處理能力得到充分體現。

C 沒有死,反而在許多關鍵領域蓬勃發展:1)遊戲開發,2)系統編程,3)高性能計算,4)瀏覽器和網絡應用,C 依然是主流選擇,展現了其強大的生命力和應用場景。

C#和C 的主要區別在於語法、內存管理和性能:1)C#語法現代,支持lambda和LINQ,C 保留C特性並支持模板。 2)C#自動內存管理,C 需要手動管理。 3)C 性能優於C#,但C#性能也在優化中。

在C 中處理XML數據可以使用TinyXML、Pugixml或libxml2庫。 1)解析XML文件:使用DOM或SAX方法,DOM適合小文件,SAX適合大文件。 2)生成XML文件:將數據結構轉換為XML格式並寫入文件。通過這些步驟,可以有效地管理和操作XML數據。

在C 中處理XML數據結構可以使用TinyXML或pugixml庫。 1)使用pugixml庫解析和生成XML文件。 2)處理複雜的嵌套XML元素,如書籍信息。 3)優化XML處理代碼,建議使用高效庫和流式解析。通過這些步驟,可以高效處理XML數據。


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