SQL Server中如何生成连续数字,有哪些实现方式
Admin 2022-07-02 群英技术资讯 990 次浏览
需求是使用sqlserver根据指定的数字和表生成一串连续的数字,类似于oracle中ROWNUM的功能,具体实现如下:
SELECT ROWNUM number_list FROM 表名 WHERE ROWNUM <= 10;
1.使用MASTER…spt_values方式
SELECT number FROM MASTER..spt_values WHERE TYPE = 'P' AND number > 0 AND number <= 10;
spt_values是master数据库中的一张系统表,number的数值范围是0~2047
2.使用String_Split函数实现
select row_number() over (order by (select 1)) from String_Split(space(6),' ')
String_Split是SQLServer 2016的新函数,这个方法只对2016及后续版本有效。
(我的数据库版本是2008,此方式未验证)
3.使用top+ROW_NUMBER () OVER方式实现
SELECT TOP 10 ROW_NUMBER () OVER ( ORDER BY (SELECT 1)) number_list FROM (SELECT TOP 10 * FROM 表名) t;
第一种方式对数据库版本无要求,但是取值范围有限制0~2047;
第二种方式对数据库版本有要求,要在2016及之上;
第三种方式对数据库版本无要求,只要表里的数据量大于要生成的数字即可;
补充知识:数据库生成测试数据(SQL实现)
需求
项目中偶尔会有造数据进行测试的情况,根据常见的数据特征,我这里假设数据某表Table_X含4个字段,每个字段的要求如下,需要造出5000条数据。
以上需求看上去非常简单,但比较具有代表性,复杂需求也是由小需求排列组合而成。
功能准备
随机数
造数的核心功能是生成随机数,SQL Server下有RAND()系统函数可以生成0到1之间的小数,利用它可以生成固定区间 [Min,Max] 的小数:Min + (Max - Min) * RAND(),另外CHECKSUM(NEWID())也可以生成一串比较大的整数(9位或10位数居多),再配合ABS取绝对值和取模运算,就可以很好的控制所生成随机数的范围了。
区间随机数函数
为了SQL写起来方便,可事先创建一个自定义函数,用来生成区间随机数:
CREATE VIEW vwRand AS SELECT RAND() AS RandValue GO CREATE FUNCTION dbo.Random_Range ( @Min DECIMAL(22,5) ,@Max DECIMAL(22,5) )RETURNS DECIMAL(22,5) -- return value between @Min and @Max BEGIN DECLARE @Result DECIMAL(22,5); SELECT @Result = @Min + (@Max - @Min) * RandValue FROM vwRand; RETURN @Result END GO
这里先创建了一个视图,然后在函数体内引用,是因为SQL Server不支持直接在函数体中引用RAND函数,会报错Invalid use of a side-effecting operator ‘rand' within a function.。
列表选择
如果是从少量的枚举数值中选择,可以使用CHOOSE函数。
若从大量候选项中选择,可将数据导入含自增列的数据库表后,通过标量子查询进行选择。
造数SQL
SELECT TOP 5000 ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 100 + 1 AS Col_A ,dbo.Random_Range(5000, 10000) AS Col_B ,ISNULL(CHOOSE(ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 3 + 1, 'S', 'M', 'L', 'XL', 'XXL'), 'M') AS Col_C ,DATEADD(DAY, dbo.Random_Range(0, DATEDIFF(DAY, '20000101', '20201231')), '20000101') AS Col_D FROM sys.all_columns
说明
实际需求可能字段非常多,但基本都可以用以上写法,修改参数即可;
SQL的功能毕竟有限,基本只适合从固定列表中随机选择,以及生成随机数值性数据的场景;
若要造出更符合业务领域特性的数据,比如批量生成城市名、邮箱、人名、手机号、地址等数据,用纯SQL就会有点吃力了,下一篇将介绍如何用python的faker库生成测试数据。
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