OPENROWSET

你可能常常会需要运行一个ad hoc查询从远程OLE DB数据源提取数据，或者批量向SQLServer表导入数据。在这种情况下，你可以在T-SQL（Transact-SQL，微软对SQL的扩展）中用OPENROWSET函数给数据源传入一个连接串和查询来提取需要的数据。  你可以使用OPENROWSET函数从任何支持注册OLE DB的数据源获取数据，比如从SQLServer或Access的远程实例中提取数据。如果你用OPENROWSET从SQL Server实例中获取数据，该实例必须配置为允许adhoc分布式查询。
  要配置远程SQL Server实例支持ad hoc查询，需要使用系统 存储过程sp_configure先设置advanced options，再启用Ad Hoc Distributed Queries（ad hoc分布式查询）。请看下面的T-SQL脚本：
EXEC sp_configure ' show advanced options ' , 1 ;  
GO
RECONFIGURE ;
GO
EXEC sp_configure ' Ad Hoc Distributed Queries ' , 1
GO
RECONFIGURE ;
GO


  要注意的是，在运行完存储过程之后，你必须运行“RECONFIGURE”命令。
  一旦你配置好了远程SQL Server实例，你就可以对它使用OPENROWSET函数。这个函数可以在SELECT语句的FROM从句里使用。下面的例子显示了该函数的基本语法：
OPENROWSET ( ' provider ' , ' connection string ' , target)

  可以看到，这个函数有三个参数：　
  • rovider —— 某特定数据源支持的OLE DB提供者的人机友好名称（ProgID）。Provider的名字必须用单引号括起来。
  •Connection string —— 连接串。它是与具体提供者provider相关的字符串，包括连接到给字符串中指定的数据源所需要的细节信息。根据provider的不同，连接串信息需要用一对或多对单引号括起来。
  •Target —— target参数可以使一个数据库对象或者一个查询。
  Object —— 数据库对象的名字，比如表或者视图的名称。对象的完整名字必须提供，它们不需要用单引号括起来。
  Query —— query是从远程数据源提取数据的Select语句。Query必须用单引号括起来。
  下面的例子展示了OPENROWSET函数的用法：
SELECT Employees. *
FROM
OPENROWSET (
' SQLNCLI ' ,
' Server=SqlSrv1;Trusted_Connection=yes ' ,
' SELECT EmployeeID, FirstName, LastName, JobTitle
FROM AdventureWorks.HumanResources.vEmployee
ORDER BY LastName, FirstName '
) AS Employees

  注意该Select语句的FROM从句中使用了OPENROWSET函数和3个参数。第一个参数SQLNCLI是SQL Server OLE DB提供者的名称。

第二个参数是连接串。对于SQL Server提供者，整个连接串应该被单引号括起来，连接串内的每一组信息用分号分割。在上面的例子中，第一组信息指定了目标 服务器SqlSrv1，第二组信息指定了该连接可信任连接。在指定目标Server时，如果实例不是该Server的默认实例，则一定要在连接串中指定实例名。（注意：SQLNCLI提供者还支持其他参数。）  OPENROWSET函数的最后一个参数是实际执行的Select语句。注意SQL语句中使用了完整对象名来访问视图。
  这样我们就可以使用OPENROWSET函数了。函数返回一个结果集（我把它用AS命名为“Employees”），From使用该结果集的方式与使用其他普通查询的方式一样。
  我们在上面提到，你也可以从SQL Server以外的数据源提取数据。例如：下面的Select语句查询微软Access数据库的Employees表。
SELECT Employees. *
FROM
OPENROWSET (
' Microsoft.Jet.OLEDB.4.0 ' ,
' C:\Data\Employees.mdb ' ; ' admin ' ; '
' ,
' SELECT EmployeeID, FirstName, LastName, JobTitle
FROM Employees
ORDER BY LastName, FirstName '
) AS Employees

  你可能注意到了，这次的provider不同于我们在访问SQL Server时使用的Provider。在本例中，Provider是Microsoft.Jet.OLEDB.4.0（注意：对于Access 2007，有新的Provider可用）。
  连接串与前面例子中的写法也不一样。整个连接串从头到尾分成了三部分，每一部分都被单引号单独括起来，各部分之间用分号分割。
  第一部分指定了Access数据库文件的路径和文件名，后面紧跟着是用户账号admin（Access数据库内部的管理员账号）。第三部分是一个空字符串，是Access数据库的密码。因为admin账号没有设定密码，所以使用空字符串。如果该账号设置了密码，应该把密码写在第三部分。
  整个连接串与后面用来从Access数据库查询数据的Select语句用逗号“，”隔开。（我在Access中使用的Employees表是从SQL Server的vEmployee视图导入的）
  这就是从Access数据库查询数据要做的全部事情。你的查询会返回一个结果集，该结果集与访问本地SQL Server数据库时得到的结果集类似。
  你也可以使用OPENROWSET函数从多个数据源中查询数据。例如：下面的例子我使用inner join（内连接）从远程SQL Server实例和Access数据库查询数据。
SELECT e1.EmployeeID, e2.FirstName, e2.LastName, e1.JobTitle
FROM
OPENROWSET (
' SQLNCLI ' ,
' Server=SqlSrv1;Trusted_Connection=yes; ' ,
' SELECT EmployeeID, FirstName, LastName, JobTitle
FROM AdventureWorks.HumanResources.vEmployee '
) AS e1  
INNER
JOIN
OPENROWSET (
' Microsoft.Jet.OLEDB.4.0 ' ,
' C:\Data\Employees.mdb ' ; ' admin ' ; '
' ,
' SELECT EmployeeID, FirstName, LastName, JobTitle
FROM Employees '
) AS e2
ON e1.EmployeeID = e2.EmployeeID
ORDER
BY e2.LastName, e2.FirstName

  注意：外层的Select语句从两个表返回数据——从SQL Server返回员工ID和工作头衔，从Access数据库返回姓和名。由于你可以得到可靠的连接查询，尽管你是从本地SQL Server实例连接表中查询的数据，你可以处理这些数据。
  现在我们来看看OPENROWSET函数的另一个重要功能——批量导入。为了举例需要，我在AdventureWorks数据库中用下面的脚本创建了表Employees并导入数据。
USE AdventureWorks
GO
IF
OBJECT_ID (N ' Employees ' , N ' U ' ) IS
NOT
NULL
DROP
TABLE dbo.Employees
GO
SELECT EmployeeID, FirstName, LastName, JobTitle  
INTO Employees
FROM HumanResources.vEmployee
GO
ALTER
TABLE Employees
ADD ResumeFile VARBINARY ( MAX ) NULL
GO


  注意：我没有把ResumeFile列的数据导入，它的数据类型是VARBINARY(MAX)。我会用下面的Update语句把Employee1.docx文件作为二进制数据批量导入到该列。
USE AdventureWorks
GO
UPDATE Employees  
SET ResumeFile = (
SELECT
*
FROM
OPENROWSET ( BULK
' C:\Data\Employee1.docx ' , SINGLE_BLOB)  
AS ResumeContent)
WHERE EmployeeID =
1


  可以看到，OPENROWSET函数提供了BULK选项，你可以用它来导入数据。要使用BULK选项，需要指定你想要导入的文件，并指定导入方式。既然我想把文件以二进制形式导入，我在上面的例子中使用了SINGLE_BLOB选项。当然，如果该列支持字符型数据，我也可以用SINGLE_CLOB或者SINGLE_NCLOB选项指定数据 存储为字符类型格式。此外，在使用OPENROWSET函数批量导入数据功能时，你也可以使用格式化的文件，不过关于格式化文件的用法超出了本文讨论的范围。