模拟实现SQL Server字段列显示的数据类型

Posted 2020-08-09 剑走江湖

本文目录列表：

1、SQL Server表设计视图中的数据类型列展示效果

2、模拟实现类似的数据类型显示效果

3、测试效果

4、总结语

5、参考清单列表

 

1、SQL Server表设计视图中的数据类型列展示效果

 

在SQL Server 2012的表设计视图中可以看到如下图的效果：

如上图所示红色矩形框圈住的数据类型列中展示的效果，特别针对用户定义数据类型也显示了其基本数据类型。

 

这种针对字段列显示的数据类型效果很直接，很容易看到其数据类类型是什么，甚至看能看到精度或小数位，最重要的是显示了用户定义数据类型的基本数据类型。有时候在数据库设计中往往定义通用的用户定义数据类型，如身份证，手机号码，性别，名称等等通用的用户定义数据类型。

 

有时候将表字段列导出来保存doc、excel以及html，针对字段列的数据类型显示往往需要4个字段列来展示，如下图所示：

上图所示的就不太很直观的看出该字段的数据类型的详细信息，特别该字段列的数据类型为用户定义的数据类型时，更无从看出来它的基本数据类型。

 

注意：在SQL Server中sysname数据定义数据类型默认是系统定义的，在表设计视图中找不到该该数据类型，只能通过DDL命令来定义属于sysname的字段列。

 

2、模拟实现类似的数据类型显示效果

 

为了将字段列显示的数据类型展示的更有清晰简单，本人就模拟SQL Server 表设计视图中的字段列的展示效果的实现功能。

 

实现一个标量函数，支持将基本数据类型大小写的功能，具体的T-SQL代码如下：

IF OBJECT_ID(N‘[dbo].[ufn_GetDisplayDataTypeName]‘, ‘FN‘) IS NOT NULL
BEGIN
    DROP FUNCTION [dbo].[ufn_GetDisplayDataTypeName];
END
GO
 
--==================================
-- 功能: 获取字段列显示的数据类型名称
-- 说明: 支持用户定义类型，可以运行于SQL Server 2005+
-- 创建: yyyy-MM-dd hh:mm-hh:mm XXX 创建内容描述
-- 修改: yyyy-MM-dd hh:mm-hh:mm XXX 修改内容描述
--==================================
CREATE FUNCTION [dbo].[ufn_GetDisplayDataTypeName]
(     
     @intUserTypeID AS INT                -- 用户类型ID
    ,@sntMaxLength AS SMALLINT            -- 最大字节长度
    ,@tntPrecision AS TINYINT            -- 精度
    ,@tntScale AS TINYINT               -- 小数位
    ,@bitIsUpperDisplay AS BIT = 0        -- 是否大写显示（默认小写显示）
) RETURNS NVARCHAR(270)
AS
BEGIN
    SET @bitIsUpperDisplay = ISNULL(@bitIsUpperDisplay, 0);
 
    DECLARE
         @nvcDataTypeName AS NVARCHAR(128)
        ,@nvcBaseDataTypeName AS NVARCHAR(128)
        ,@nvcSuffixDisplayName AS NVARCHAR(14)
    SELECT
         @nvcDataTypeName = N‘‘
        ,@nvcBaseDataTypeName = N‘‘
        ,@nvcSuffixDisplayName = N‘‘
 
    SELECT
         @nvcDataTypeName = [name]
        ,@nvcBaseDataTypeName = (CASE WHEN (@nvcDataTypeName = N‘sysname‘ OR [is_user_defined] = 1) THEN TYPE_NAME([system_type_id]) ELSE @nvcDataTypeName END)
    FROM 
        [sys].[types]
    WHERE 
        [user_type_id] = @intUserTypeID;
 
   SET @nvcDataTypeName = (CASE WHEN @nvcDataTypeName <> @nvcBaseDataTypeName THEN @nvcDataTypeName + N‘:‘ ELSE N‘‘ END);
 
   SET @nvcBaseDataTypeName = CASE @bitIsUpperDisplay WHEN 1 THEN UPPER(@nvcBaseDataTypeName) ELSE @nvcBaseDataTypeName END;
 
   SET @nvcSuffixDisplayName = (CASE
        WHEN @nvcBaseDataTypeName = N‘char‘ THEN QUOTENAME(RTRIM(CAST(@sntMaxLength AS VARCHAR(4))), N‘)‘)
        WHEN @nvcBaseDataTypeName = N‘varchar‘ THEN (CASE WHEN @sntMaxLength = -1 THEN N‘(MAX)‘  ELSE QUOTENAME(RTRIM(CAST(@sntMaxLength AS VARCHAR(4))), N‘)‘) END)
        WHEN @nvcBaseDataTypeName = N‘nchar‘ THEN QUOTENAME(RTRIM(CAST(@sntMaxLength / 2 AS VARCHAR(4))), N‘)‘)
        WHEN @nvcBaseDataTypeName = N‘nvarchar‘ THEN (CASE WHEN @sntMaxLength = -1 THEN N‘(MAX)‘  ELSE QUOTENAME(RTRIM(CAST(@sntMaxLength / 2 AS VARCHAR(4))), N‘)‘) END)
        WHEN @nvcBaseDataTypeName = N‘binary‘ THEN QUOTENAME(RTRIM(CAST(@sntMaxLength AS VARCHAR(4))), N‘)‘)
        WHEN @nvcBaseDataTypeName = N‘varbinary‘ THEN (CASE WHEN @sntMaxLength = -1 THEN N‘(MAX)‘  ELSE QUOTENAME(RTRIM(CAST(@sntMaxLength / 2 AS VARCHAR(4))), N‘)‘) END)
        WHEN @nvcBaseDataTypeName IN (N‘numeric‘, N‘decimal‘) THEN QUOTENAME(RTRIM(CAST(@tntPrecision AS VARCHAR(4))) + N‘,‘ + RTRIM(CAST(@tntScale AS VARCHAR(4))), N‘)‘)
        WHEN @nvcBaseDataTypeName IN (N‘time‘, N‘datetime2‘, N‘datetimeoffset‘) THEN QUOTENAME(RTRIM(CAST(@tntScale AS VARCHAR(4))), N‘)‘)
        ELSE N‘‘ END);
 
    RETURN @nvcDataTypeName + @nvcBaseDataTypeName + @nvcSuffixDisplayName;
END
GO

 

3、测试效果

 

演示上面标量函数的展示效果，以下定义若干用户定义数据类型来验证标量函数dbo.ufn_GetDisplayDataTypeName的效果。

 

以下准备要验证效果的数据如下：

CREATE TYPE [dbo].[fd_udt_digest] FROM [NVARCHAR](255) NULL
GO
 
CREATE TYPE [dbo].[fd_udt_id] FROM [CHAR](15) NOT NULL
GO
 
CREATE TYPE [dbo].[fd_udt_username] FROM [NVARCHAR](20) NULL
GO
 
CREATE TYPE [dbo].[UFemail] FROM [VARCHAR](100) NULL
GO
 
CREATE TYPE [dbo].[UFFlag] FROM [CHAR](1) NULL
GO
 
CREATE TYPE [dbo].[UFhyperlink] FROM [VARCHAR](100) NULL
GO
 
CREATE TYPE [dbo].[UFMedia] FROM [IMAGE] NULL
GO
 
CREATE TYPE [dbo].[UFreference] FROM [VARCHAR](30) NULL
GO
 
CREATE TYPE [dbo].[UFtext] FROM [NTEXT] NULL
GO
 
CREATE TYPE [dbo].[UFUID] FROM [UNIQUEIDENTIFIER] NULL
GO
 
CREATE TYPE [dbo].[userdecimal] FROM [DECIMAL](28, 6) NOT NULL
GO
 
CREATE TYPE [dbo].[udtProduct] AS TABLE 
(
     ProductID INT NOT NULL
    ,UnitPrice DECIMAL(9, 2) NOT NULL 
    ,Quantity INT NOT NULL
    PRIMARY KEY ([ProductID] ASC)
)
GO
 
CREATE TABLE [dbo].[ScaleDataTypeTable](
    [ColDecimal] [NUMERIC](18, 2) NULL,
    [ColNumeric] [NUMERIC](9, 2) NULL,
    [ColFloat] [FLOAT] NULL,
    [ColReal] [REAL] NULL,
    [ColTime] [TIME](5) NOT NULL,
    [ColDateTime2] [DATETIME2](3) NULL,
    [ColDateTimeOffset] [DATETIMEOFFSET](5) NULL,
    [ColSqlVariant] [SQL_VARIANT] NULL,
    [ColMoney] [MONEY] NULL,
    [ColSmallMoney] [SMALLMONEY] NULL,
    [Col1] [dbo].[fd_udt_digest] NULL,
    [Col2] [dbo].[fd_udt_id] NULL,
    [Col3] [dbo].[fd_udt_username] NULL,
    [Col4] [dbo].[UFemail] NULL,
    [Col5] [dbo].[UFFlag] NULL,
    [Col6] [dbo].[UFhyperlink] NULL,
    [Col7] [dbo].[UFMedia] NULL,
    [Col8] [dbo].[UFreference] NULL,
    [Col9] [dbo].[UFtext] NULL,
    [Col10] [dbo].[UFUID] NULL,
    [Col11] [dbo].[userdecimal] NULL,
    [Col12] HIERARCHYID NULL,
    [Col13] GEOMETRY NULL,
    [Col14] GEOGRAPHY NOT NULL,
    [Col15] CHAR(10) NOT NULL,
    [Col16] VARCHAR(25) NOT NULL,
    [Col16Max] VARCHAR(MAX) NOT NULL,
    [Col17] NCHAR(16) NOT NULL,
    [Col18] NVARCHAR(32) NOT NULL,
    [Col18Max] NVARCHAR(MAX) NOT NULL,
    [ColBigint] BIGINT NOT NULL,
    [ColInt] INT NOT NULL,
    [ColSmallint] INT NOT NULL,
    [ColTinyint] TINYINT NOT NULL,
    [ColBit] BIT NOT NULL,
    [Col19] DECIMAL(9,7) NOT NULL,
    [Col20] MONEY NOT NULL,
    [Col21] SMALLMONEY NOT NULL,
    [Col22] TIMESTAMP NOT NULL,    
    [Col24] UNIQUEIDENTIFIER NOT NULL,
    [Col25] IMAGE NOT NULL,
    [Col26] TEXT NOT NULL,
    [Col27] NTEXT NOT NULL,
    [Col28] BINARY(8) NOT NULL,
    [Col29] VARBINARY(8) NOT NULL,
    [Col29Max] VARBINARY(MAX) NOT NULL,
    [ColMxml] XML NULL,
    [Col30] DATE NOT NULL,
    [Col31] DATETIME NOT NULL,
    [Col32] SMALLDATETIME NOT NULL
) ON [PRIMARY];
 
GO
 
CREATE TABLE [dbo].[UpdateDataTable]
(
    UpdateDataTableId INT NOT NULL,
    [Col23] ROWVERSION NOT NULL,
    [Colname] sysname NOT NULL
) ON [PRIMARY];
GO

 

基本数据类型小写展示的效果的T-SQL代码和效果截图如下：

SELECT 
     T2.[name] AS [table_name]
    ,[T1].[name] AS [column_name]
    ,TYPE_NAME([T1].[user_type_id]) AS [column_datatype]
    ,[dbo].[ufn_GetDisplayDataTypeName]([T1].[user_type_id], [T1].[max_length], [T1].[precision], [T1].[scale], 0) AS [column_display_datatype]
    ,[T1].[max_length]
    ,[T1].[precision]
    ,[T1].[scale]
 
FROM 
    [sys].[all_columns] AS T1
    INNER JOIN [sys].[all_objects] AS T2
        ON [T1].[object_id] = [T2].[object_id]
WHERE 
    [T2].[name] IN (N‘ScaleDataTypeTable‘, N‘UpdateDataTable‘)
    --AND EXISTS (SELECT 1 FROM [sys].[types] WHERE ([name] = N‘sysname‘ OR [is_user_defined] = 1) AND [user_type_id] = [T1].[user_type_id]);
GO

 

 

基本数据类型大写展示的效果的T-SQL代码和效果截图如下：

SELECT 
     T2.[name] AS [table_name]
    ,[T1].[name] AS [column_name]
    ,TYPE_NAME([T1].[user_type_id]) AS [column_datatype]
    ,[dbo].[ufn_GetDisplayDataTypeName]([T1].[user_type_id], [T1].[max_length], [T1].[precision], [T1].[scale], 1) AS [column_display_datatype]
    ,[T1].[max_length]
    ,[T1].[precision]
    ,[T1].[scale]
 
FROM 
    [sys].[all_columns] AS T1
    INNER JOIN [sys].[all_objects] AS T2
        ON [T1].[object_id] = [T2].[object_id]
WHERE 
    [T2].[name] IN (N‘ScaleDataTypeTable‘, N‘UpdateDataTable‘)
    --AND EXISTS (SELECT 1 FROM [sys].[types] WHERE ([name] = N‘sysname‘ OR [is_user_defined] = 1) AND [user_type_id] = [T1].[user_type_id]);
GO

 

 

4、总结语

 

这个功能刚开始自己使用了2个标量函数，针对sys.types每次查询最多调用四次；第二版本则集中到一个标量函数中，还是针对sys.types每次查询最多调用4次；第三版则重构和优化为sys.types每次查询最多2次；第4版本继续重构代码将函数返回的结果分为三个部分的联结，这样重构更简单明了；最后一版本增加了针对基本数据类型的大小写功能。

 

都说代码重构，这个功能的实现我确实感受到了重构和优化的效果，以上五个版本下来，有确实感觉到真正做好一件事情确实要好好的思考和动手实践的，不然很容易要么头脑迟钝要么眼高手低等不好的习惯养成的。近来一直在看数据库和商业智能方便的数据集，更印证了知道的越多，不知道和迫切想了解的就更多。如何将理论更好的指导实践以及实践更好的印证理论的可行性，需要更多的身体力行。

 

尽量要求自己每周至少发一篇博文和大家一起讨论学习进步。虽然自己也在转载和记录工作中或是自己动手实践的东西，有时候真的感觉时间有些不够用，需要更多的汲取其他优秀人员的技能和理论，才能谨慎的写下自己的所思所想，如果不周或认知不正确的地方也请各位海涵。近来学习到的东西太多，才发现之前发布的的东西有不正确的地方，慢慢地我根据现有的认知来更正。

 

5、参考清单列表

无。