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SQL使用SELECT *排除列 FROM tableA？: 我们都知道要从表中select所有的列，我们可以使用 SELECT * FROM tableA 有没有一种方法来从表中排除列（s）而不指定所有的列？ SELECT * [except columnA] FROM tableA 我知道的唯一方法是手动指定所有列并排除不需要的列。这是非常耗时的，所以我正在寻找节省时间和精力的方法，以及如果表格有更多/更less的列，将来的维护。谢谢！

SQL连接：where子句与on子句: 读完之后，这不是显式与隐式SQL联接的重复。答案可能相关（甚至相同），但问题是不同的。它们之间有什么区别，应该怎么办？如果我理解正确，查询优化器应该能够交替使用。

如何创build一个SQL Server函数来将多个行从一个子查询连接到单个分隔的字段？: 为了说明，假设我有两个表格如下： VehicleID Name 1 Chuck 2 Larry LocationID VehicleID City 1 1 New York 2 1 Seattle 3 1 Vancouver 4 2 Los Angeles 5 2 Houston 我想写一个查询来返回以下结果： VehicleID Name Locations 1 Chuck New York, Seattle, Vancouver 2 Larry Los Angeles, Houston 我知道这可以使用服务器端游标，即： DECLARE @VehicleID int DECLARE @VehicleName varchar(100) DECLARE @LocationCity varchar(100) DECLARE @Locations varchar(4000) […]

SQLite的 – UPSERT *不*插入或replace: http://en.wikipedia.org/wiki/Upsert 在SQL Server中插入更新存储过程有没有一些聪明的方式来做到这一点，我没有想到的SQLite？基本上我想更新四列中的三个，如果logging存在，如果它不存在，我想插入logging与第四列的默认（NUL）值。 ID是一个主键，所以只有一个logging到UPSERT。（我试图避免SELECT的开销，以确定如果我需要更新或INSERT显然） build议？

优化GROUP BY查询以检索每个用户的最新logging: 我在Postgres 9.2中有下面的表格（简化forms） CREATE TABLE user_msg_log ( aggr_date DATE, user_id INTEGER, running_total INTEGER ); 它每个用户和每天最多包含一条logging。 300天内每天将会有大约50万条logging。每个用户的running_total总是在增加。我想在特定date之前有效地检索每个用户的最新logging。我的查询是： SELECT user_id, max(aggr_date), max(running_total) FROM user_msg_log WHERE aggr_date <= :mydate GROUP BY user_id 这是非常缓慢的。我也试过了： SELECT DISTINCT ON(user_id), aggr_date, running_total FROM user_msg_log WHERE aggr_date <= :mydate ORDER BY user_id, aggr_date DESC; 它有相同的计划，同样缓慢。到目前为止，我在user_msg_log（aggr_date）上有一个索引，但没有多大帮助。有没有其他的指标，我应该用来加快这一点，或者任何其他方式来实现我想要的？

SQL Server上的INSERT OR UPDATE解决scheme: 假设MyTable(KEY, datafield1, datafield2…)的表结构MyTable(KEY, datafield1, datafield2…) 。通常我想要更新现有logging，或者如果不存在，则插入新logging。主要有： IF (key exists) run update command ELSE run insert command 什么是最好的performance方式来写这个？

重构PL / pgSQL函数以返回各种SELECT查询的输出: 我写了一个函数，输出一个PostgreSQL SELECT查询很好地形成了文本forms。现在我不想输出一个文本了，但实际上运行生成的SELECT语句对数据库并返回结果 – 就像查询本身一样。我到目前为止： CREATE OR REPLACE FUNCTION data_of(integer) RETURNS text AS $BODY$ DECLARE sensors varchar(100); — holds list of column names type varchar(100); — holds name of table result text; — holds SQL query — declare more variables BEGIN — do some crazy stuff result := 'SELECT\r\nDatahora,' || sensors || '\r\n\r\nFROM\r\n' || […]

SQL根据ID匹配从一个表更新到另一个表: 我有一个数据库帐号和卡号。我将这些匹配到一个文件来更新任何卡号到帐号，所以我只使用帐号。我创build了一个链接表和账户/卡数据库的视图来返回表ID和相关的账号，现在我需要更新那些账号与账号相匹配的logging。这是Sales_Import表，需要更新帐号字段： LeadID AccountNumber 147 5807811235 150 5807811326 185 7006100100007267039 这是RetrieveAccountNumber表，我需要从哪里更新： LeadID AccountNumber 147 7006100100007266957 150 7006100100007267039 我尝试了下面，但到目前为止没有运气： UPDATE [Sales_Lead].[dbo].[Sales_Import] SET [AccountNumber] = (SELECT RetrieveAccountNumber.AccountNumber FROM RetrieveAccountNumber WHERE [Sales_Lead].[dbo].[Sales_Import]. LeadID = RetrieveAccountNumber.LeadID) 它将卡号更新为帐号，但帐号被NULLreplace

LATERAL和PostgreSQL中的子查询之间有什么区别？: 由于Postgres具有执行LATERAL连接的function，因此我一直在阅读，因为我目前正在为我的团队进行复杂的数据转储，导致大量低效的子查询，使整个查询花费四分钟或更长时间。我明白， LATERALjoin可能会帮助我，但即使从Heap Analytics阅读这样的文章之后，我仍然不太理解。什么是LATERAL连接的用例？ LATERAL连接和子查询有什么区别？

哪个更快/最好？ SELECT *或SELECT column1，colum2，column3等: 我听说SELECT *在编写SQL命令时通常是不好的做法，因为SELECT专门需要的列效率更高。如果我需要SELECT表中的每一列，我应该使用 SELECT * FROM TABLE 要么 SELECT column1, colum2, column3, etc. FROM TABLE 在这种情况下效率真的很重要吗？如果你真的需要所有的数据，我会认为SELECT *会在内部更加优化，但是我没有真正理解数据库。我很想知道这种情况下的最佳做法。更新：我可能应该指定唯一的情况，我真的想做一个SELECT *是当我从一个表中select数据，我知道所有的列将永远需要检索，即使添加新的列。鉴于我已经看到的反应，但这仍然是一个坏主意， SELECT *不应该用于更多的技术原因，我曾经经历过。