Concatenazione di stringhe di SQL Server con Null

Sto creando una colonna calcolata tra i campi di cui alcuni sono potenzialmente nulli.

Il problema è che se uno qualsiasi di questi campi è nullo, l'intera colonna calcolata sarà nullo. Capisco dalla documentazione Microsoft che questo è previsto e può essere disattivato tramite l'impostazione SET CONCAT_NULL_YIELDS_NULL. Tuttavia, non voglio modificare questo comportamento predefinito perché non conosco le sue implicazioni su altre parti di SQL Server.

C'è un modo per me di controllare se una colonna è nulla e solo aggiungere il suo contenuto all'interno della formula della colonna calcolata se non è nulla?

Puoi usare ISNULL(....)

SET @Concatenated = ISNULL(@Column1, '') + ISNULL(@Column2, '')

Se il valore della colonna / espressione è effettivamente NULL, verrà invece utilizzato il secondo valore specificato (qui: stringa vuota).

Da SQL Server 2012 è tutto molto più semplice con la CONCATfunzione.

Viene considerata NULLcome una stringa vuota

DECLARE @Column1 VARCHAR(50) = 'Foo',
        @Column2 VARCHAR(50) = NULL,
        @Column3 VARCHAR(50) = 'Bar';


SELECT CONCAT(@Column1,@Column2,@Column3); /*Returns FooBar*/

Usa COALESCE . Invece di your_columnusare COALESCE(your_column, ''). Ciò restituirà la stringa vuota invece di NULL.

Uso

SET CONCAT_NULL_YIELDS_NULL  OFF 

e la concatenazione di valori null in una stringa non risulterà in null.

Tieni presente che questa è un'opzione deprecata, evita di utilizzare. Vedere la documentazione per maggiori dettagli.

Puoi anche usare CASE: il mio codice sotto controlla sia i valori nulli che le stringhe vuote e aggiunge un separatore solo se c'è un valore da seguire:

SELECT OrganisationName, 
'Address' = 
CASE WHEN Addr1 IS NULL OR Addr1 = '' THEN '' ELSE Addr1 END + 
CASE WHEN Addr2 IS NULL OR Addr2 = '' THEN '' ELSE ', ' + Addr2 END + 
CASE WHEN Addr3 IS NULL OR Addr3 = '' THEN '' ELSE ', ' + Addr3 END + 
CASE WHEN County IS NULL OR County = '' THEN '' ELSE ', ' + County END 
FROM Organisations 

Volevo solo contribuire a questo se qualcuno cerca aiuto con l'aggiunta di separatori tra le stringhe, a seconda che un campo sia NULL o meno.

Quindi nell'esempio della creazione di un indirizzo di una riga da campi separati

Indirizzo1 , Indirizzo2 , Indirizzo3 , Città , PostCode

nel mio caso, ho la seguente colonna calcolata che sembra funzionare come voglio:

case 
    when [Address1] IS NOT NULL 
    then (((          [Address1]      + 
          isnull(', '+[Address2],'')) +
          isnull(', '+[Address3],'')) +
          isnull(', '+[City]    ,'')) +
          isnull(', '+[PostCode],'')  
end

Spero che aiuti qualcuno!

ISNULL(ColumnName, '')

Ho avuto molti problemi anche con questo. Non sono riuscito a farlo funzionare utilizzando gli esempi di casi sopra, ma questo fa il lavoro per me:

Replace(rtrim(ltrim(ISNULL(Flat_no, '') + 
' ' + ISNULL(House_no, '') + 
' ' + ISNULL(Street, '') + 
' ' + ISNULL(Town, '') + 
' ' + ISNULL(City, ''))),'  ',' ')

Sostituisci corregge i doppi spazi causati dalla concatenazione di singoli spazi senza nulla tra di loro. r / ltrim elimina gli spazi alle estremità.

In Sql Server:

insert into Table_Name(PersonName,PersonEmail) values(NULL,'xyz@xyz.com')

PersonName is varchar(50), NULL is not a string, because we are not passing with in single codes, so it treat as NULL.

Codice dietro:

string name = (txtName.Text=="")? NULL : "'"+ txtName.Text +"'";
string email = txtEmail.Text;

insert into Table_Name(PersonName,PersonEmail) values(name,'"+email+"')

Questo esempio ti aiuterà a gestire vari tipi durante la creazione di istruzioni di inserimento

select 
'insert into doc(Id, CDate, Str, Code, Price, Tag )' + 
'values(' +
      '''' + convert(nvarchar(50), Id) + ''',' -- uniqueidentifier
    + '''' + LEFT(CONVERT(VARCHAR, CDate, 120), 10) + ''',' -- date
    + '''' + Str+ ''',' -- string
    + '''' + convert(nvarchar(50), Code)  + ''',' -- int
    + convert(nvarchar(50), Price) + ',' -- decimal
    + '''' + ISNULL(Tag, '''''') + '''' + ')'  -- nullable string

 from doc
 where CDate> '2019-01-01 00:00:00.000'