管理 xmlagg 的空值

Question

我有以下结构的查询：

SELECT 'SELECT ' || col_list || ' from schema.table;' from( Select table_name,  rtrim(xmlagg(xml element(e,  Case when datatype in ('blob', 'timestamp') then null else column_name end , ', ').extract('//text()') order by c_id).getclobval(), ', ' ) col_list from all_tab_cols where schema ='schema' and table in ('t1', 't2') group by table_name)

当前两列、第四列和第六列是 blob 或时间戳类型时，这会给我输出：

SELECT ,  ,  third_col, , fifth_col, from schema.table;

如何修改查询以使其提供：

SELECT third_col,  fifth_col from schema.table;

这个生成的 select 语句进一步存储为 spark 数据帧中的一行（我使用的是 Scala）。因此，如果我们可以通过正则表达式或替换子字符串来修改查询，那也可以解决，我也愿意接受这些建议，但如果我不必以这种方式侵入并管理它，我将不胜感激在查询方面本身。

Answer 1

我认为您过于复杂了；根本不包括这些列，通过在where 子句中过滤掉它们：

...
  from all_tab_cols
  where owner = 'schema'
  and table_name in ('t1', 't2')
  and data_type != 'BLOB'
  and data_type not like 'TIMESTAMP%'
  group by table_name
)

然后您可以删除 case 表达式。

你也可以简化一下：

select 'SELECT '
  || rtrim(xmlagg(xmlelement(e, column_name, ', ').extract('//text()') order by column_id).getclobval(), ', ' )
  || ' FROM ' || owner || '.' || table_name || ';'
from all_tab_cols
where owner = 'schema'
and table_name in ('t1', 't2')
and data_type != 'BLOB'
and data_type not like 'TIMESTAMP%'
group by owner, table_name;

db<>fiddle