SQL - 合并两个表，每个表都有一些唯一的列

Question

有两组病历数据(两张表)，一组是1999-2003年，另一组是2004-2009年。每个都有 >100 列； Table_A 有 ~8 个唯一列，Table_B ~ 25 个唯一列(相互比较)。我的目标是:

1. 包含 1999-2009 年所有数据的单个表
2. 对于一个表中不在另一个表中的行，只需为该列设置一个 NULL 值。例如如果A表有Diagnostic_Category_12，而B表没有，则该值为A表的原始值，B表为NULL

我见过一种手动执行此操作的方法: Unioning Two Tables With Different Number Of Columns

但是，此数据集中的列太多，无法逐一输入 - 我只想自动创建列并根据需要插入 NULL 值。

我正在使用 SQL Server 2008R2。

Answer 1

更聪明地工作，而不是更努力地工作。

我建议您通过查询模式来构建一些 SQL...这样您就不会因手写而错过任何东西。您可以像这样生成脚本(只需将 @tableName1 和 @tableName2 值替换为适当的表名):

declare
 @tableName1 sysname = 'myfirsttablename'
,@tableName2 sysname = 'mysecondtablename'
,@select varchar(max) = 'select';

declare @columns table
(
     Id int identity(1,1)
    ,ColumName nvarchar(128)
    ,ExistsInTable1 bit
    ,ExistsInTable2 bit
);

-- Get a column listing with flags for their existence in each table
insert @columns
select distinct
 quotename(c.Column_Name)
,iif(c2.Table_Name is null, 0, 1)
,iif(c3.Table_Name is null, 0, 1)
from Information_Schema.Columns as c
    left join Information_Schema.Columns as c2
    on c2.Column_Name = c.Column_Name
    and c2.Table_Name = @tableName1
    left join Information_Schema.Columns as c3
    on c3.Column_Name = c.Column_Name
    and c3.Table_Name = @tableName2 
where c.Table_Name in (@tableName1, @tableName2);

-- Build the select statement for the 1sttable (using null where the column is absent)
select
 @select += char(10) + iif(c.Id = 1, ' ', ',') 
+ iif(c.ExistsInTable1 = 1, c.ColumName, 'null') + ' as ' + c.ColumName
from @columns as c
order by c.Id;

set @select += '
from ' + quotename(@tableName1) + '
union all
select';

-- Build the select statement for the 2ndtable (using null where the column is absent)
select
 @select += char(10) + iif(c.Id = 1, ' ', ',') 
+ iif(c.ExistsInTable2 = 1, c.ColumName, 'null') + ' as ' + c.ColumName
from @columns as c
order by c.Id;

set @select += '
from ' + quotename(@tableName2);

-- Print or execute your sql.
print(@select); -- or exec(@select);

生成 SQL 后，我建议您:

1. 验证您的结果并根据需要调整您的查询。
2. 将最终确定的 SQL 放在存储过程中，而不是为每个请求即时生成它。