金仓数据库字段_kingbase数据库建表及插数据

本文详细介绍了如何在金仓数据库中创建表,包括不同数据类型的字段设置,并提供了插入数据的示例,包括使用存储过程进行批量插入。此外,还涉及到主从表关系的建立和主键自增的配置。

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kingbase数据库建表及插数据

一、建表

CREATE TABLE   KB表名(

T_ID                  bigint,

T_NUMERIC     numeric(10,5),

T_DATE             date,

T_TIMESTAMP    timestamp,

T_VARCHAR    varchar(20),

T_CHAR    char(20),

T_CLOB  clob,

T_TEXT text,

T_BLOB  blob,

T_XML xml,

T_REAL real,

T_BIT  bit(2000),

T_BOOL  bool,

PRIMARY KEY (T_ID)

);

二、插入数据

CREATE PROCEDURE  PRO_KB表名() as

DECLARE

v_id integer :=1;

i_date bigint  :=200101010000;

I_time bigint  :=200101010000;

v_date  date;

v_time  timestamp;

BEGIN

FOR i IN 1..10 LOOP

SELECT to_date(to_char(i_date),'yyyymmddhh24miss') into v_date from dual;

SELECT to_timestamp(to_char(i_time),'yyyymmddhh24miss') into v_time from dual;

INSERT INTO KB表名 VALUES (

v_id,v_id,v_date,v_time,concat('a@项目',v_id),'您好',

'1010101010101','1010101010101','58354F2150','1010101010101',

atan2(1,v_id),B'101011101010110'::bit(2000),'1'

);

v_id := v_id+1;

i_date := i_date+10000;

i_time := i_time+1;

END LOOP;

END;

CALL PRO_KB表名();

DROP PROCEDURE PRO_KB表名;

三、主从表

CONSTRAINT PK_从表() FOREIGN KEY(从表外键字段) REFERENCES 主表(主键字段)

四、主键自增

CREATE TABLE KB_AUTO(

t_bigint bigint IDENTITY(1,1),

t_integer integer,

PRIMARY KEY(t_bigint)

);

CREATE PROCEDURE  PRO_KB_AUTO() as

DECLARE

v_id integer :=1;

BEGIN

FOR i IN 1..10 LOOP

INSERT INTO KB_AUTO (t_integer)  VALUES(v_id);

v_id := v_id+1;

END LOOP;

END;

CALL PRO_KB_AUTO();

DROP PROCEDURE PRO_KB_AUTO;

五、操作界面

<think>嗯,用户的问题是关于金仓数据库如何合并多张的目标字段生成新。用户可能正在做数据迁移或报整合的工作,需要将分散在不同中的特定字段集中到一张新里。从用户提到的引用来看,他们之前似乎遇到过跨数据库兼容性问题,现在特别关注人大金仓的解决方案。 用户引用的资料提到SQL Server的FOR XML PATH和MySQL的GROUP_CONCAT,这说明用户需要的是字符串聚合功能。不过金仓数据库作为PostgreSQL衍生品,应该使用string_agg函数更合适。但用户需求是"合并多张的目标字段生成新",这其实包含两个层面:结构合并和数据聚合。 我注意到用户需求描述有些模糊点:"合并"具体指横向连接还是纵向聚合?"目标字段"是相同结构字段还是不同字段?根据常规场景推断,用户更可能需要的是将多个同构数据union到一起,或是将多个异构字段join成新。 考虑到金仓数据库的语法特性,我决定提供三种典型场景的解决方案: 1. 同结构纵向合并是最基础的需求,用UNION ALL就能解决 2. 多关联横向合并更符合"目标字段"的描述,这里展示LEFT JOIN的用法 3. 字段聚合虽然用户没明确要求,但引用[1]提到过字符串合并需求,所以补充string_agg的示例 特别要注意的是,用户提到从SQL Server迁移过来,所以需要强调金仓数据库的语法差异点: - 字段拼接用||而不是+ - 字符串聚合用string_agg而不是STUFF/FOR XML - 时用CREATE TABLE AS这种PostgreSQL风格语法 在示例中我特意加入人大金仓特有的KES数据库名称引用,这样用户搜索官方文档时更容易定位。对于迁移场景,还提醒了数据类型转换的注意事项,因为SQL Server的nvarchar到金仓的varchar可能出问题。 用户可能还会遇到性能问题,所以补充了索引议。最后用两个相关问题引导用户补充需求细节,毕竟"合并多张"这个操作在不同业务场景下差异很大。</think>根据您的需求,在人大金仓(KingbaseES)数据库中合并多张的目标字段生成新,可通过以下步骤实现: --- ### **方案步骤** #### **1. 创结构** ```sql -- 创,定义目标字段 CREATE TABLE new_table AS SELECT t1.field1, t2.field2, t3.field3 FROM table1 t1 LEFT JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id LEFT JOIN table3 t3 ON t1.id = t3.id WHERE 1=0; -- 仅复制结构,不复制数据 ``` #### **2. 合并数据插入** ```sql -- 插入关联后的目标字段 INSERT INTO new_table (field1, field2, field3) SELECT t1.field1, t2.field2, t3.field3 FROM table1 t1 LEFT JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id LEFT JOIN table3 t3 ON t1.id = t3.id; ``` #### **3. 字段聚合场景(如合并多个值)** 若需将关联的多条记录合并为单个字段(如用逗号分隔),使用 **`string_agg()`** 函数: ```sql -- 示例:将同一ID的多个field2值合并 SELECT t1.id, t1.field1, string_agg(t2.field2, ',') AS merged_field2 -- 用逗号分隔合并值 FROM table1 t1 LEFT JOIN table2 t2 ON t1.id = t2.id GROUP BY t1.id, t1.field1; ``` --- ### **关键语法说明** 1. **多关联** 使用 `JOIN` 关联,通过 `ON` 指定关联条件(如 `t1.id = t2.id`)。 2. **字段合并函数** - `string_agg(字段, 分隔符)`:将多行数据合并为单个字符串(兼容PostgreSQL语法,人大金仓支持[^2])。 - 替代方案:若需更复杂处理,可结合 `ARRAY_AGG()` 或自定义函数。 3. **数据插入** `INSERT INTO ... SELECT` 语句实现查询结果直接插入。 --- ### **注意事项** 1. **字段冲突** 若多有同名字段,使用别名区分(如 `t1.name AS table1_name`)。 2. **性能优化** - 对大关联操作,确保关联字段有索引。 - 分批插入数据:通过 `WHERE` 分批次处理(如按时间范围)。 3. **数据类型兼容** 检查不同字段数据类型是否一致,必要时用 `CAST()` 转换(如 `CAST(t1.num AS VARCHAR)`)。 --- ### **完整示例** ```sql -- 创存储合并结果 CREATE TABLE merged_data ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR, merged_comment TEXT ); -- 合并数据:将同一用户的评论聚合 INSERT INTO merged_data (id, name, merged_comment) SELECT u.id, u.name, string_agg(c.comment, '; ') AS all_comments -- 用分号分隔评论 FROM users u LEFT JOIN comments c ON u.id = c.user_id GROUP BY u.id, u.name; ``` --- ### **迁移兼容性提示** - **人大金仓与SQL Server差异** 金仓的 `string_agg()` 对应 SQL Server 的 `STRING_AGG()`,语法类似[^1]。 - **避免数据库专属语法** 若需兼容多数据库,可将聚合逻辑移至应用层处理。 ---
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