sqlserver跨表

计算列是什么？如何实现跨表计算列功能？

在SQL Server中，计算列是根据其他列中的指定表达式计算得出的值。而实现跨表计算列功能，可以使用函数来实现。具体的步骤如下：

1.创建函数，例如上面提到的dbo.Get_RowCount函数，该函数有一个参数uid，返回该uid在adver表中的行数。

2.在需要计算列的表中，使用ALTER TABLE语句添加计算列，例如上面提到的sumclo列，该列使用函数dbo.Get_RowCount计算。

3.在查询数据时，直接查询计算列，即可得到跨表计算得出的值。

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sql server跨服务器查询

SQL Server跨服务器查询是指在一个SQL Server数据库中执行查询操作来访问另外一个SQL Server数据库中的数据。这种查询可以在不同的物理服务器上的不同数据库之间进行。

实现跨服务器查询主要依赖于SQL Server的分布式查询功能。下面是实现跨服务器查询的步骤：

1. 配置服务器链路：首先需要在源服务器和目标服务器之间创建一个服务器链路。这可以通过使用sp_addlinkedserver系统存储过程在源服务器上创建一个目标服务器的链接来实现。链路名称和目标服务器的地址都需要被指定。

2. 配置远程登录：为了能够在源服务器和目标服务器之间进行通信，需要在目标服务器上配置远程登录。这可以通过使用sp_addlinkedsrvlogin系统存储过程来实现。

3. 编写查询语句：在源服务器上编写查询语句，使用四段名来引用目标服务器上的表。四段名由服务器名称、数据库名称、模式名称和表名称组成。

4. 执行查询：最后，在源服务器上执行查询语句。查询将会在源服务器上执行，并且通过服务器链路将查询结果传输到目标服务器上。

需要注意以下几点：

- 执行跨服务器查询可能会影响性能，尤其是当涉及到大量数据传输时。
- 对于连接到其他数据库管理系统的SQL Server，可能需要使用其他函数和方法进行连接和查询。
- 需要在网络连接可靠性和安全性方面特别注意。

总之，SQL Server跨服务器查询允许我们在不同的SQL Server数据库之间获取数据，并且通过服务器链路实现数据传输和通信。这对于需要在多个数据库之间共享数据的业务场景非常有用。

python 实现sqlserver跨多表查询

在Python中可以使用pyodbc模块实现连接SQL Server数据库，使用SQL语句进行跨多表查询。具体操作步骤如下：

1.安装pyodbc模块

使用pip命令安装pyodbc模块：`pip install pyodbc`

2.连接SQL Server数据库

使用pyodbc.connect()方法连接SQL Server数据库，需要指定数据库的连接信息，例如：

import pyodbc

server = 'localhost'
database = 'testdb'
username = 'username'
password = 'password'
cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER='+server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+ password)

3.编写SQL语句

编写SQL语句进行跨多表查询，例如：

SELECT *
FROM table1
JOIN table2 ON table1.id = table2.id
JOIN table3 ON table2.id = table3.id
WHERE table1.name = 'xxx'

4.执行SQL语句并获取结果

使用pyodbc的cursor对象执行SQL语句，并使用fetchall()方法获取查询结果，例如：

cursor = cnxn.cursor()
cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchall()
for row in result:
    print(row)