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SQL सर्वर में तालिका बनाने के लिए कथन बनाएँ का उपयोग करें - SQL सर्वर / T- SQL ट्यूटोरियल भाग 34

परिदृश्य:

नीचे कॉलम के साथ ग्राहक से संबंधित कुछ जानकारी के साथ आपको एक एक्सेल फ़ाइल प्रदान की जाती है
प्रथम नाम,
अंतिम नाम,
आयु,
फ़ोन नंबर,
जन्म का डेटा ,
सेक्स

और आपको SQL सर्वर डेटाबेस में तालिका बनाने और नई बनाई गई तालिका में डेटा सहेजने के लिए कहा जाता है।

समाधान:

हम SQL सर्वर डेटाबेस में टेबल बनाने के लिए क्रिएट स्टेटमेंट का उपयोग कर सकते हैं। नीचे स्टेटमेंट बनाएं

टेबल टेबल_नाम बनाएं (कॉलम_वननाम डेटा टाइप (यदि आवश्यक हो तो आकार), कॉलम_टूनाम डेटाटाइप (यदि आवश्यक हो तो आकार), कॉलम_थ्रीनाम डेटा टाइप (यदि आवश्यक हो तो आकार), कॉलम_फोरनाम डेटा टाइप (यदि आवश्यक हो तो आकार))
अगर हम अपनी उपरोक्त आवश्यकता के साथ तालिका बनाना चाहते हैं, तो हमारा स्टेटमेंट बनाएं be

Create Table Customer
(FirstName VARCHAR(50),
LastName VARCHAR(50),
Age SmallInt,
PhoneNumber CHAR(9),
DOB Date,
Sex CHAR(1)
)

उपरोक्त क्रिएट स्टेटमेंट में ध्यान देने योग्य कुछ बिंदु हैं। मैंने तालिका नाम के साथ स्कीमा नाम का उपयोग नहीं किया है। यदि आप तालिका नाम के साथ स्कीमा नाम प्रदान नहीं करेंगे, तो इसे डीबीओ स्कीमा के साथ बनाया जाएगा। मान लीजिए कि हमारे पास बिक्री स्कीमा है और हम बिक्री स्कीमा में ग्राहक बनाना चाहते हैं। हमारा क्रिएट स्टेटमेंट होगा


Create Table Sales.Customer
(FirstName VARCHAR(50),
LastName VARCHAR(50),
Age TinyInt,
PhoneNumber CHAR(9),
DOB Date,
Sex CHAR(1)
)

वर्चर(50) प्रथम नाम और उपनाम के लिए: यह हमें वर्णों को संग्रहीत करने देगा और अधिकतम संख्या 50 होगी।
आयु के लिए TinyInt: यह हमें 0 से 255 के बीच पूर्णांक मान संग्रहीत करने देगा।
CHAR(9) PhoneNumber के लिए: चार हमें वर्णों को संग्रहीत करने देगा, जैसा कि हम जानते हैं कि हमें 9 वर्णों को संग्रहीत करने की आवश्यकता है, हमने चार (9) का उपयोग किया।
जन्म तिथि के लिए तिथि: जन्म तिथि कॉलम में, हम तारीख को स्टोर करने में सक्षम होंगे क्योंकि हमारे पास डेटा प्रकार =तारीख है।
सेक्स के लिए चार (1): जैसा कि हम सेक्स के लिए एम या एफ को स्टोर करना चाहते हैं, चार हमें सिंगल कैरेक्टर स्टोर करने जा रहा है।

  1. Database
  2.   
  3. Mysql
  4.   
  5. Oracle
  6.   
  7. Sqlserver
  8.   
  9. PostgreSQL
  10.   
  11. Access
  12.   
  13. SQLite
  14.   
  15. MariaDB
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