SQL Server数据库中批量替换数据的方法

数据库 SQL Server
本文我们对SQL Server数据库中批量替换数据的方法进行了总结,希望能够对您有所帮助。

SQL Server数据库操作中,我们可能会根据某写需要去批量替换数据,那么如何批量修改替换数据呢?本文我们就介绍这一部分内容,接下来就让我们一起来了解一下吧。

方法一:

这种是最常用的,因为很多大段的内容都使用text ntext等数据类型,而我们通常也是替换里面的内容,varchar和nvarchar类型是支持replace,所以如果你的text不超过8000可以先转换成前面两种类型再使用replace,替换text ntext 数据类型字段的语句。

复制代码如下:

update 表名 set 字段名=replace(cast(与前面一样的字段名 as varchar(8000)) ,’原本内容’,'想要替换成什么’)

方法二:

替换其他数据类型字段的语句,实际应用中不常见,复制代码 代码如下:

update [表名] set 字段名 = replace(与前面一样的字段名,’原本内容’,'想要替换成什么’)

需要补充的几点:

1.如何批量替换ntext字段里面的数据,问题描述:我想把数据库中News表中的字段content中的一些字符批量替换。我的content字段是ntext类型的。我想替换的字段是content字段,我想把里面的www.jb51.net替换成http://www.jb51.net,替换方法是:

 

  1. update News  
  2. set content = replace(cast(content as varchar(8000)),  
  3. ‘www.jb51.net’,  
  4. ‘http://www.jb51.net’) 

 

2。如何批量替换varchar和nvarchar类型

varchar和nvarchar类型是支持replace,所以如果你的text/ntext不超过8000/4000可以先转换成前面两种类型再使用replace。

update 表名

set text类型字段名=replace(convert(varchar(8000),text类型字段名),’要替换的字符’,'替换成的值’)

update 表名

set ntext类型字段名=replace(convert(nvarchar(4000),ntext类型字段名),’要替换的字符’,'替换成的值’)

不过上面的方法,对于text或ntext字段超过8000的时候就不能用了,一般可以用asp程序来实现,先读取内容替换后,保存到数据库中。

关于SQL Server数据库中批量替换数据的方法的相关知识就介绍到这里了,希望本次的介绍能够对您有所收获!

【编辑推荐】

  1. 初学SQL Server数据库的一些常用操作总结
  2. 初学SQL Server笔记之修改表结构的示例代码
  3. SQL Server批量修改字段的数据类型的代码实例
  4. SQL Server数据库字段说明的添加修改删除示例
  5. SQL Server 2005数据库中设置自动编号字段实例解析
责任编辑:赵鹏 来源: lianlian.webll.cn
相关推荐

2009-03-23 10:32:47

SQLServer数据库数据类型

2010-09-14 09:53:52

sql server还

2009-03-19 09:44:07

SQL Server数据库迁移数据库

2011-08-15 16:58:34

SQL Server远程查询批量导入数据

2010-07-15 17:28:50

SQL Server

2009-03-30 10:56:58

SQL Server数据库死锁数据库

2011-03-30 15:36:31

SQL Server

2010-10-26 15:54:02

连接oracle数据库

2011-08-15 15:53:51

SQL Server数批量操作

2011-04-13 15:44:12

SQL Server数函数

2011-08-10 09:12:44

SQL Server插入图像存储过程

2011-07-28 14:31:47

SQL Server数存储过程

2010-07-08 11:05:14

SQL Server数

2010-07-08 15:55:25

SQL Server

2010-06-17 13:34:47

SQL Server数

2011-08-04 15:55:25

SQL Server数

2011-03-28 14:29:46

SQL Server数主键列

2010-09-03 11:00:47

SQL删除

2010-11-08 16:04:06

SQL SERVER连

2010-11-08 14:02:40

SQL Server系
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号