更改列数据类型时保留SQL索引
我有一个smalldatetime列，需要将其更改为datetime列。这将是安装过程的一部分，因此它不能是手动过程。不幸的是，该列具有一些索引，并且对它的约束不是非null。索引与性能有关，仅需要使用新数据类型保留索引。是否可以写一条语句使我在保留相关信息的同时仍更改列数据类型？如果是这样，该怎么办？
问题答案：
您无法使用适当的索引，唯一约束，外键约束或检查约束将数据类型从smalldatetime更改为datetime。您必须先将它们全部删除，然后再更改类型。然后：
alter table T alter column TestDate datetime not null
然后重新创建仍然适用的约束和索引。
生成放置和创建的一些不同方法：
1）如果为所有索引和约束都指定了明确的名称，则安装程序可以在每种环境（开发，测试，用户接受测试，性能测试等，生产环境）中运行静态脚本。
要生成此显式脚本，您可以：a）使用SSMS（或与SQL Server
2000，企业管理器一起）编写create和drop语句的脚本。b）在您的源代码存储库中进行工作，以发现依赖对象的名称和定义，并将适当的静态脚本放在一起。c）尝试运行alter语句。看看它失败了。查找定义并手写放置并创建。（个人而言，这对于编写drop非常有用，而不是那么擅长创建。）
2）如果未为所有索引和约束都指定显式名称，则安装程序将必须在数据字典中查询适当的名称，并使用动态SQL以正确的顺序运行drop，然后再使用alter
column语句和然后，以正确的顺序在alter列之后创建。
如果您知道没有约束，而只有索引，这将变得更加简单。
可能有些工具或库已经知道如何执行此操作。
同样，如果这是一个打包的应用程序，则可能无法确保本地DBA尚未添加索引。
注意：如果存在唯一约束，它将建立一个索引，您将无法使用DROP INDEX删除该索引。
-
问题内容： 我们需要将某些列的数据类型从int更改为bigint。不幸的是，其中一些表很大，大约有7-10百万行（但不宽）。 Alter表alter列将永远保留在这些表上。有没有更快的方法来实现这一目标？ 问题答案： 巧合的是，大约3个小时前，我不得不做一些非常相似的事情。该表是3500万行，它相当宽，并且花了很多时间才能做到这一点： 这就是我最终得到的结果： 这次，这些陈述几乎是即时的。（在速度
-
问题内容： 在Access中（使用接近2 gb的数据库工作）的设计模式下尝试将数据类型从文本更改为数字时，我始终收到“磁盘空间不足或内存不足”的错误，因此我找到了一种解决方法，基本上是通过创建一个新列，将数据类型设置为此处的数字，将旧列的内容复制到其中，删除旧列，然后将新列重命名为旧列的名称。 我听说ALTER TABLE也可以用来更改数据类型。 有人可以给我一个示例，说明如何使用ALTER TA
-
我正在开发SQL Server 2012： 我有一个主键列为的表。我需要将其更改为GUID。 我是否要更改表并将int列作为主键删除？ 添加GUID列并将其设置为主列，然后删除旧的INT列？ 非常感谢。
-
问题内容： 我正在使用hibernate作为持久层。存在于同一表中的2个实体通过单表继承策略扩展了一个超类。 我有一个ID为4的B实例。如何将此实例的类型更改为C并保留其ID（4）？ 上面的代码因 有可能吗？ 问题答案： Hibernate尝试使持久性尽可能地透明-这意味着它尝试遵循与普通Java对象相同的原则。现在，用Java改写您的问题，您将获得： 如何将B类的实例转换为（不兼容的）C类的实例
-
如何在PySpark中更改嵌套列的datatype？对于rxample，如何将value的数据类型从string更改为int？ 参考：如何在pyspark中将Dataframe列从String类型更改为Double类型
-
问题内容： 我想将表示为列表列表的表转换为。作为一个极其简化的示例： 将列转换为适当类型的最佳方法是什么（在这种情况下，将列2和3转换为浮点数）？有没有一种方法可以在转换为DataFrame时指定类型？还是先创建DataFrame然后遍历各列以更改各列的类型更好？理想情况下，我想以动态方式执行此操作，因为可以有数百个列，并且我不想确切指定哪些列属于哪种类型。我可以保证的是，每一列都包含相同类型的值