ALTER TABLE (Transact-SQL)

發行項
07/05/2024

適用於：Microsoft Fabric 中的 SQL Server Azure SQL 資料庫 Azure SQL 受控執行個體 Azure Synapse Analytics Analytics Platform System （PDW）倉儲

改變、新增或卸除資料行和條件約束來修改資料表定義。 ALTER TABLE 也會重新指派和重建資料分割，或停用和啟用條件約束和觸發程序。

注意

目前， ALTER TABLE 在網狀架構倉儲中，僅支持條件約束和新增可為 Null 的數據行。請參閱 Fabric 中倉儲的語法。

重要

磁碟型資料表與記憶體最佳化資料表的 ALTER TABLE 語法不同。請使用下列連結來直接前往適合您資料表類型的語法區塊，以及前往適當的語法範例：

磁碟型資料表：
語法
範例
記憶體最佳化的資料表
語法
範例

如需語法慣例的詳細資訊，請參閱 Transact-SQL 語法慣例。

磁碟型資料表的語法

ALTER TABLE { database_name.schema_name.table_name | schema_name.table_name | table_name }
{
    ALTER COLUMN column_name
    {
        [ type_schema_name. ] type_name
            [ (
                {
                   precision [ , scale ]
                 | max
                 | xml_schema_collection
                }
            ) ]
        [ COLLATE collation_name ]
        [ NULL | NOT NULL ] [ SPARSE ]
      | { ADD | DROP }
          { ROWGUIDCOL | PERSISTED | NOT FOR REPLICATION | SPARSE | HIDDEN }
      | { ADD | DROP } MASKED [ WITH ( FUNCTION = ' mask_function ') ]
    }
    [ WITH ( ONLINE = ON | OFF ) ]
    | [ WITH { CHECK | NOCHECK } ]
  
    | ADD
    {
        <column_definition>
      | <computed_column_definition>
      | <table_constraint>
      | <column_set_definition>
    } [ ,...n ]
      | [ system_start_time_column_name datetime2 GENERATED ALWAYS AS ROW START
                [ HIDDEN ] [ NOT NULL ] [ CONSTRAINT constraint_name ]
            DEFAULT constant_expression [WITH VALUES] ,
                system_end_time_column_name datetime2 GENERATED ALWAYS AS ROW END
                   [ HIDDEN ] [ NOT NULL ][ CONSTRAINT constraint_name ]
            DEFAULT constant_expression [WITH VALUES] ,
                start_transaction_id_column_name bigint GENERATED ALWAYS AS TRANSACTION_ID START
                   [ HIDDEN ] NOT NULL [ CONSTRAINT constraint_name ]
            DEFAULT constant_expression [WITH VALUES],
                  end_transaction_id_column_name bigint GENERATED ALWAYS AS TRANSACTION_ID END
                   [ HIDDEN ] NULL [ CONSTRAINT constraint_name ]
            DEFAULT constant_expression [WITH VALUES],
                  start_sequence_number_column_name bigint GENERATED ALWAYS AS SEQUENCE_NUMBER START
                   [ HIDDEN ] NOT NULL [ CONSTRAINT constraint_name ]
            DEFAULT constant_expression [WITH VALUES],
                  end_sequence_number_column_name bigint GENERATED ALWAYS AS SEQUENCE_NUMBER END
                   [ HIDDEN ] NULL [ CONSTRAINT constraint_name ]
            DEFAULT constant_expression [WITH VALUES]
        ]
       PERIOD FOR SYSTEM_TIME ( system_start_time_column_name, system_end_time_column_name )
    | DROP
     [ {
         [ CONSTRAINT ][ IF EXISTS ]
         {
              constraint_name
              [ WITH
               ( <drop_clustered_constraint_option> [ ,...n ] )
              ]
          } [ ,...n ]
          | COLUMN [ IF EXISTS ]
          {
              column_name
          } [ ,...n ]
          | PERIOD FOR SYSTEM_TIME
     } [ ,...n ]
    | [ WITH { CHECK | NOCHECK } ] { CHECK | NOCHECK } CONSTRAINT
        { ALL | constraint_name [ ,...n ] }
  
    | { ENABLE | DISABLE } TRIGGER
        { ALL | trigger_name [ ,...n ] }
  
    | { ENABLE | DISABLE } CHANGE_TRACKING
        [ WITH ( TRACK_COLUMNS_UPDATED = { ON | OFF } ) ]
  
    | SWITCH [ PARTITION source_partition_number_expression ]
        TO target_table
        [ PARTITION target_partition_number_expression ]
        [ WITH ( <low_priority_lock_wait> ) ]

    | SET
        (
            [ FILESTREAM_ON =
                { partition_scheme_name | filegroup | "default" | "NULL" } ]
            | SYSTEM_VERSIONING =
                  {
                    OFF
                  | ON
                      [ ( HISTORY_TABLE = schema_name . history_table_name
                          [, DATA_CONSISTENCY_CHECK = { ON | OFF } ]
                          [, HISTORY_RETENTION_PERIOD =
                          {
                              INFINITE | number {DAY | DAYS | WEEK | WEEKS
                  | MONTH | MONTHS | YEAR | YEARS }
                          }
                          ]
                        )
                      ]
                  }
            | DATA_DELETION =
                {
                      OFF
                    | ON
                        [(  [ FILTER_COLUMN = column_name ]
                            [, RETENTION_PERIOD = { INFINITE | number {DAY | DAYS | WEEK | WEEKS
                                    | MONTH | MONTHS | YEAR | YEARS }}]
                        )]
                    }
    | REBUILD
      [ [PARTITION = ALL]
        [ WITH ( <rebuild_option> [ ,...n ] ) ]
      | [ PARTITION = partition_number
           [ WITH ( <single_partition_rebuild_option> [ ,...n ] ) ]
        ]
      ]
  
    | <table_option>
    | <filetable_option>
    | <stretch_configuration>
}
[ ; ]
  
-- ALTER TABLE options
  
<column_set_definition> ::=
    column_set_name XML COLUMN_SET FOR ALL_SPARSE_COLUMNS

<drop_clustered_constraint_option> ::=
    {
        MAXDOP = max_degree_of_parallelism
      | ONLINE = { ON | OFF }
      | MOVE TO
         { partition_scheme_name ( column_name ) | filegroup | "default" }
    }
<table_option> ::=
    {
        SET ( LOCK_ESCALATION = { AUTO | TABLE | DISABLE } )
    }
  
<filetable_option> ::=
    {
       [ { ENABLE | DISABLE } FILETABLE_NAMESPACE ]
       [ SET ( FILETABLE_DIRECTORY = directory_name ) ]
    }
  
<stretch_configuration> ::=
    {
      SET (
        REMOTE_DATA_ARCHIVE
        {
            = ON (<table_stretch_options>)
          | = OFF_WITHOUT_DATA_RECOVERY ( MIGRATION_STATE = PAUSED )
          | ( <table_stretch_options> [, ...n] )
        }
            )
    }
  
<table_stretch_options> ::=
    {
     [ FILTER_PREDICATE = { null | table_predicate_function } , ]
       MIGRATION_STATE = { OUTBOUND | INBOUND | PAUSED }
    }
  
<single_partition_rebuild__option> ::=
{
      SORT_IN_TEMPDB = { ON | OFF }
    | MAXDOP = max_degree_of_parallelism
    | DATA_COMPRESSION = { NONE | ROW | PAGE | COLUMNSTORE | COLUMNSTORE_ARCHIVE} }
    | ONLINE = { ON [( <low_priority_lock_wait> ) ] | OFF }
}
  
<low_priority_lock_wait>::=
{
    WAIT_AT_LOW_PRIORITY ( MAX_DURATION = <time> [ MINUTES ],
        ABORT_AFTER_WAIT = { NONE | SELF | BLOCKERS } )
}

注意

如需詳細資訊，請參閱

記憶體最佳化資料表的語法

ALTER TABLE { database_name.schema_name.table_name | schema_name.table_name | table_name }
{
    ALTER COLUMN column_name
    {
        [ type_schema_name. ] type_name
            [ (
                {
                   precision [ , scale ]
                }
            ) ]
        [ COLLATE collation_name ]
        [ NULL | NOT NULL ]
    }

    | ALTER INDEX index_name
    {
        [ type_schema_name. ] type_name
        REBUILD
        [ [ NONCLUSTERED ] WITH ( BUCKET_COUNT = bucket_count )
        ]
    }

    | ADD
    {
        <column_definition>
      | <computed_column_definition>
      | <table_constraint>
      | <table_index>
      | <column_index>
    } [ ,...n ]
  
    | DROP
     [ {
         CONSTRAINT [ IF EXISTS ]
         {
              constraint_name
          } [ ,...n ]
        | INDEX [ IF EXISTS ]
      {
         index_name
       } [ ,...n ]
          | COLUMN [ IF EXISTS ]
          {
              column_name
          } [ ,...n ]
          | PERIOD FOR SYSTEM_TIME
     } [ ,...n ]
    | [ WITH { CHECK | NOCHECK } ] { CHECK | NOCHECK } CONSTRAINT
        { ALL | constraint_name [ ,...n ] }

    | { ENABLE | DISABLE } TRIGGER
        { ALL | trigger_name [ ,...n ] }
  
    | SWITCH [ [ PARTITION ] source_partition_number_expression ]
        TO target_table
        [ PARTITION target_partition_number_expression ]
        [ WITH ( <low_priority_lock_wait> ) ]
    
}
[ ; ]

-- ALTER TABLE options

< table_constraint > ::=
 [ CONSTRAINT constraint_name ]
{
   {PRIMARY KEY | UNIQUE }
     {
       NONCLUSTERED (column [ ASC | DESC ] [ ,... n ])
       | NONCLUSTERED HASH (column [ ,... n ] ) WITH ( BUCKET_COUNT = bucket_count )
     }
    | FOREIGN KEY
        ( column [ ,...n ] )
        REFERENCES referenced_table_name [ ( ref_column [ ,...n ] ) ]
    | CHECK ( logical_expression )
}

<column_index> ::=
  INDEX index_name
{ [ NONCLUSTERED ] | [ NONCLUSTERED ] HASH WITH (BUCKET_COUNT = bucket_count)}

<table_index> ::=
  INDEX index_name
{[ NONCLUSTERED ] HASH (column [ ,... n ] ) WITH (BUCKET_COUNT = bucket_count)
  | [ NONCLUSTERED ] (column [ ASC | DESC ] [ ,... n ] )
      [ ON filegroup_name | default ]
  | CLUSTERED COLUMNSTORE [WITH ( COMPRESSION_DELAY = {0 | delay [Minutes]})]
      [ ON filegroup_name | default ]
}

Azure Synapse Analytics 和平行處理資料倉儲的語法

-- Syntax for Azure Synapse Analytics and Parallel Data Warehouse

ALTER TABLE { database_name.schema_name.source_table_name | schema_name.source_table_name | source_table_name }
{
    ALTER COLUMN column_name
        {
            type_name [ ( precision [ , scale ] ) ]
            [ COLLATE Windows_collation_name ]
            [ NULL | NOT NULL ]
        }
    | ADD { <column_definition> | <column_constraint> FOR column_name} [ ,...n ]
    | DROP { COLUMN column_name | [CONSTRAINT] constraint_name } [ ,...n ]
    | REBUILD {
            [ PARTITION = ALL [ WITH ( <rebuild_option> ) ] ]
          | [ PARTITION = partition_number [ WITH ( <single_partition_rebuild_option> ] ]
      }
    | { SPLIT | MERGE } RANGE (boundary_value)
    | SWITCH [ PARTITION source_partition_number
        TO target_table_name [ PARTITION target_partition_number ] [ WITH ( TRUNCATE_TARGET = ON | OFF )
}
[;]

<column_definition>::=
{
    column_name
    type_name [ ( precision [ , scale ] ) ]
    [ <column_constraint> ]
    [ COLLATE Windows_collation_name ]
    [ NULL | NOT NULL ]
}

<column_constraint>::=
    [ CONSTRAINT constraint_name ]
    {
        DEFAULT constant_expression
        | PRIMARY KEY NONCLUSTERED (column_name [ ,... n ]) NOT ENFORCED -- Applies to Azure Synapse Analytics only
        | UNIQUE (column_name [ ,... n ]) NOT ENFORCED -- Applies to Azure Synapse Analytics only
    }
<rebuild_option > ::=
{
    DATA_COMPRESSION = { COLUMNSTORE | COLUMNSTORE_ARCHIVE }
        [ ON PARTITIONS ( {<partition_number> [ TO <partition_number>] } [ , ...n ] ) ]
    | XML_COMPRESSION = { ON | OFF }
        [ ON PARTITIONS ( {<partition_number> [ TO <partition_number>] } [ , ...n ] ) ]
}

<single_partition_rebuild_option > ::=
{
    DATA_COMPRESSION = { COLUMNSTORE | COLUMNSTORE_ARCHIVE }
}

注意

Azure Synapse Analytics 中的無伺服器 SQL 集區僅支援外部和暫存資料表。

Fabric 中倉儲的語法

-- Syntax for Warehouse om Microsoft Fabric:

ALTER TABLE { database_name.schema_name.table_name | schema_name.table_name | table_name }
{
  ADD  { column_name <data_type> [COLLATE collation_name] [ <column_options> ] } [ ,...n ]
| ADD { <column_constraint> FOR column_name} [ ,...n ]
| DROP { [CONSTRAINT] constraint_name } [ ,...n ]
}
[ ; ]

<column_options> ::=
[ NULL ] -- default is NULL

<data type> ::=
datetime2 ( n )
| date
| time ( n )
| float [ ( n ) ]
| real [ ( n ) ]
| decimal [ ( precision [ , scale ] ) ]
| numeric [ ( precision [ , scale ] ) ]
| bigint
| int
| smallint
| bit
| varchar [ ( n ) ]
| char [ ( n ) ]
| varbinary [ ( n ) ]
| uniqueidentifier

<column_constraint>::=
    [ CONSTRAINT constraint_name ]
    {
       PRIMARY KEY NONCLUSTERED (column_name [ ,... n ]) NOT ENFORCED
        | UNIQUE NONCLUSTERED (column_name [ ,... n ]) NOT ENFORCED
    | FOREIGN KEY
        ( column [ ,...n ] )
        REFERENCES referenced_table_name [ ( ref_column [ ,...n ] ) ] NOT ENFORCED
    }

引數

database_name

建立資料表的資料庫名稱。

schema_name

資料表所屬的結構描述名稱。

table_name

要改變的資料表名稱。如果資料表不在目前資料庫中，或未包含在目前使用者擁有的結構描述內，則您必須明確指定該資料庫和結構描述。

ALTER COLUMN

指定將要變更或改變的具名資料行。

修改後的資料行不能是：

資料類型為 timestamp 的資料行。
資料表的 ROWGUIDCOL。
計算資料行，或用於計算資料行。

用於 CREATE STATISTICS 陳述式所產生的統計資料。使用者需要先執行 DROP STATISTICS 來卸除統計資料，ALTER COLUMN 才能成功。執行此查詢，以取得使用者所建立所有統計資料及資料表的統計資料行。

SELECT s.name AS statistics_name
       ,c.name AS column_name
       ,sc.stats_column_id
FROM sys.stats AS s
INNER JOIN sys.stats_columns AS sc
     ON s.object_id = sc.object_id AND s.stats_id = sc.stats_id
INNER JOIN sys.columns AS c
     ON sc.object_id = c.object_id AND c.column_id = sc.column_id
WHERE s.object_id = OBJECT_ID('<table_name>');

注意

ALTER COLUMN 會自動卸除查詢最佳化工具自動產生的統計資料。

在 PRIMARY KEY 或 [FOREIGN KEY] REFERENCES 條件約束中使用。
在 CHECK 或 UNIQUE 條件約束中使用。不過，允許變更用於 CHECK 或 UNIQUE 條件約束的可變長度資料行長度。
與預設定義相關聯。不過，如果資料類型未變更，則會變更資料行的長度、有效位數或小數位數。

text、ntext 與 image 資料行的資料類型只能透過以下方式來變更：

text 變更為 varchar(max) 、nvarchar(max) 或 xml
ntext 變更為 varchar(max) 、nvarchar(max) 或 xml
image 變更為 varbinary(max)

某些資料類型變更可能會使資料變更。例如，如果將 nchar 或 nvarchar 資料行變更為 char 或 varchar，則可能會轉換擴充字元。如需詳細資訊，請參閱 CAST 和 CONVERT。減少資料行的有效位數或小數位數，可能會使資料截斷。

注意

資料分割資料表之資料行的資料類型不能變更。

索引中所包含之資料行的資料類型無法變更，除非資料行是 varchar、nvarchar 或 varbinary 資料類型，且新大小等於或大於舊大小。

主索引鍵條件約束中包含的資料行無法從 NOT NULL 變更為 NULL。

當使用 Always Encrypted (不含安全記憶體保護區) 時，若經修改的資料行已使用 'ENCRYPTED WITH' 加密，則您可以將資料類型變更為相容資料類型 (例如將 INT 變更為 BIGINT)，但您無法變更加密設定。

當使用具有安全記憶體保護區的 Always Encrypted 時，如果保護資料行的資料行加密金鑰 (以及新的資料行加密金鑰 (若您有變更金鑰)) 支援記憶體保護區計算 (已使用啟用記憶體保護區的資料行主要金鑰進行加密)，您便可以變更任何加密設定。如需詳細資料，請參閱具有安全記憶體保護區的 Always Encrypted。

當您修改數據行時，資料庫引擎藉由在系統數據表中新增數據列，並將前一個數據行修改標示為卸除數據行，以追蹤每個修改。在極少數的情況下，您修改數據行太多次，資料庫引擎可能會達到記錄大小限制。如果發生這種情況，您會收到錯誤 511 或 1708。若要避免這些錯誤，請定期重建數據表上的叢集索引，或減少數據行修改的數目。

column_name

要改變、新增或卸除的資料欄名稱。 Column_name 最多為 128 個字元。針對以 timestamp 資料類型建立的新資料行，您可以省略 column_name。如果您沒有為 timestamp 資料類型資料行指定任何 column_name，則會使用 timestamp 這個名稱。

注意

在變更資料表中的所有現有資料行之後會新增新資料行。

[ type_schema_name. ] type_name

所改變資料行的新資料類型，或是所新增資料行的資料類型。您無法為資料分割資料表的現有資料行指定 type_name。 type_name 可以是下列類型之一：

SQL Server 系統資料類型。
基於 SQL Server 系統資料類型的別名資料類型。必須先以 CREATE TYPE 陳述式建立別名資料類型，之後才能在資料表定義中使用它們。
.NET Framework 使用者定義型別及其所屬的結構描述。使用者定義型別是使用 CREATE TYPE 陳述式來建立，之後才能在資料表定義中使用它們。

以下是已更改之資料行的 type_name 準則：

前一個資料類型必須可隱含轉換至新資料類型。
type_name 不可以是 timestamp。
ALTER COLUMN 的 ANSI_NULL 預設值一律開啟；如果未指定，資料行可為 Null。
ALTER COLUMN 的 ANSI_PADDING 填補一律為 ON。
如果修改的資料行是識別欄位，new_data_type 必須是支援識別屬性的資料類型。
SET ARITHABORT 的目前設定會被忽略。如果 ARITHABORT 設為 ON，ALTER TABLE 就會執行作業。

注意

如果未指定 COLLATE 子句，則變更資料行的資料類型會使資料庫的預設定序發生定序變更。

有效位數

所指定資料類型的有效位數。如需有關有效位數值的詳細資訊，請參閱有效位數、小數位數和長度。

scale

所指定資料類型的小數位數。如需有關有效小數位數值的詳細資訊，請參閱有效位數、小數位數和長度。

max

只適用於 varchar、nvarchar 與 varbinary 資料類型，可用來儲存 2^31-1 位元組的字元、二進位資料與 Unicode 資料。

xml_schema_collection

適用於：SQL Server (SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

只適用於 xml 資料類型，可用來將 XML 結構描述與該類型產生關聯。將 L 資料行鍵入結構描述集合之前，您必須先使用 CREATE XML SCHEMA COLLECTION 在資料庫中建立結構描述集合。

COLLATE <定序名稱

指定變更資料行的新定序。若未指定，就會將資料庫的預設定序指派給資料行。定序名稱可以是 Windows 定序名稱或 SQL 定序名稱。如需清單和詳細資訊，請參閱 Windows 定序名稱和 SQL Server 定序名稱。

COLLATE 子句會變更 char、varchar、nchar 與 nvarchar 資料類型之資料行的定序。若要變更使用者定義別名資料類型資料行的定序，請使用另外的 ALTER TABLE 陳述式，將資料行變更為 SQL Server 系統資料類型。然後變更其定序，並將資料行變更回別名資料類型。

如果存在下列一或多個條件，則 ALTER COLUMN 不能有定序變更：

如果 CHECK 條件約束、FOREIGN KEY 條件約束或計算資料行參考變更的資料行。
如果在資料行上建立任何索引、統計資料或全文檢索索引。如果資料行定序變更了，在變更的資料行上自動建立的統計資料就會卸除。
如果結構描述繫結檢視或函數參考資料行。

如需詳細資訊，請參閱 COLLATE。

NULL | NOT NULL

指定資料行是否接受 Null 值。只有在不允許 Null 值的資料行指定了預設值，或資料表為空白的情況下，才能使用 ALTER TABLE 新增這些資料行。只有當您也指定PERSISTED時，才可以為計算數據行指定NOT NULL。如果新資料行允許 Null 值，且您未指定預設值，則資料表每個資料列的新資料行都會包含 Null 值。如果新資料行允許 Null 值，且您使用該新資料行新增預設定義，您即可以使用 WITH VALUES，將預設值儲存在資料表每個現有資料列的新資料行中。

如果新資料行不允許 Null 值，且資料表並非空白，則您必須使用新資料行新增 DEFAULT 定義。而且，這個新資料行會在現有資料列的各個新資料行中自動載入預設值。

您可以在 ALTER COLUMN 中指定 NULL，來強制 NOT NULL 資料行允許 NULL 值 (但不包括 PRIMARY KEY 條件約束中的資料行)。只有在資料行沒有包含 Null 值的情況下，您才能在 ALTER COLUMN 中指定 NOT NULL。必須先將 Null 值更新為某些值，才能允許 ALTER COLUMN NOT NULL，例如：

UPDATE MyTable SET NullCol = N'some_value' WHERE NullCol IS NULL;
ALTER TABLE MyTable ALTER COLUMN NullCOl NVARCHAR(20) NOT NULL;

當您建立或改變一份含有 CREATE TABLE 或 ALTER TABLE 陳述式的資料表時，資料庫和工作階段設定會影響且可能會覆寫資料行定義中使用之資料類型的 Null 屬性。請務必一律針對非計算資料行明確將資料行定義為 NULL 或 NOT NULL。

如果您新增具有使用者定義資料類型的資料行，務必使用與此使用者定義資料類型相同的 Null 屬性來定義此資料行。並且，為此資料行指定預設值。如需詳細資訊，請參閱 CREATE TABLE。

注意

如果使用 ALTER COLUMN 指定 NULL 或 NOT NULL，則必須同時指定 new_data_type [(有效位數 [, 小數位數 ])]。如果資料類型、有效位數及小數位數沒有變更，請指定目前的資料行值。

[ {ADD | DROP} ROWGUIDCOL ]

適用於：SQL Server (SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

指定將 ROWGUIDCOL 屬性新增至指定的資料行，或從指定的資料行卸除該屬性。 ROWGUIDCOL 指出資料行是資料列 GUID 資料行。您只能將每個資料表的一個 uniqueidentifier 資料行設為 ROWGUIDCOL 資料行。並且，您只能將 ROWGUIDCOL 屬性指派給 uniqueidentifier 資料行。您不能將 ROWGUIDCOL 指派給使用者定義資料類型的資料行。

ROWGUIDCOL 不強制使用儲存在資料行中之值的唯一性，且不針對插入資料表中的新資料列自動產生值。若要為每個資料行產生唯一值，請在 INSERT 陳述式上使用 NEWID 或 NEWSEQUENTIALID 函式。或者，您也可以將 NEWID 或 NEWSEQUENTIALID 函式指定為資料行的預設值。

[ {ADD | DROP} PERSISTED ]

指定將 PERSISTED 屬性加入至指定的資料行，或從指定的資料行卸除該屬性。該資料行必須是使用具決定性運算式定義的計算資料行。就指定為 PERSISTED 的資料行而言，當計算資料行相依的任何其他資料行更新時，資料庫引擎實際上會將計算值儲存在資料表並將值更新。將計算資料行標示為 PERSISTED，就可以在定義於具決定性 (但不是精確) 運算式上的計算資料行上建立索引。如需詳細資訊，請參閱計算資料行的索引。

當要建立或變更計算資料行上的索引或索引檢視表時，SET QUOTED_IDENTIFIER 必須為 ON。如需詳細資訊，請參閱 SET QUOTED_IDENTIFIER (Transact-SQL) (機器翻譯)。

作為資料分割資料表之資料分割資料行的任何計算資料行，都必須明確標示為 PERSISTED。

DROP NOT FOR REPLICATION

適用於：SQL Server (SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

指定當複寫代理程式執行插入作業時，識別欄位中的值會累加。只有在 column_name 是識別欄位時，您才能指定這個子句。

SPARSE

指出此資料行是疏鬆資料行。疏鬆資料行的儲存體會針對 Null 值最佳化。您無法將疏鬆資料行設定為 NOT NULL。當您將數據行從疏鬆轉換成非剖析，或從非剖析轉換成疏鬆時，此選項會在命令執行期間鎖定數據表。您可能必須使用 REBUILD 子句來回收任何節省的空間。如需有關疏鬆資料行的其他限制和詳細資訊，請參閱使用疏鬆資料行。

ADD MASKED WITH ( FUNCTION = ' mask_function ')

適用於：SQL Server (SQL Server 2016 (13.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

指定動態資料遮罩。 mask_function 是遮罩函式的名稱並具備適當的參數。可用的函數有三個：

default()
email()
partial()
random()

需要 ALTER ANY MASK 權限。

若要卸除遮罩，請使用 DROP MASKED。如需函式參數，請參閱動態資料遮罩。

新增和卸除遮罩需要 ALTER ANY MASK 權限。

WITH ( ONLINE = ON | OFF) <適用於改變資料行>

適用於：SQL Server (SQL Server 2016 (13.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

資料表仍可使用時，允許執行多個改變資料行動作。預設是 OFF。您可以在線上針對資料類型、資料行長度或有效位數、Null 屬性、疏鬆度和定序來改變資料行。

線上改變資料行可讓使用者所建立和自動統計資料於 ALTER COLUMN 作業期間參考改變的資料行，其讓查詢如往常執行。在作業結束時會卸除參考資料行的自動統計，使用者建立的統計資料亦同時失效。作業完成之後，使用者必須手動更新使用者產生的統計資料。如果資料行是任何統計資料或索引的篩選運算式一部分，則您無法執行改變資料行的作業。

線上改變資料行的作業正在執行時，可能與資料行相依的所有作業 (索引、檢視等) 都會因相應的錯誤而封鎖或失敗。此行為可確保線上改變資料行不會因作業執行時導入的相依性之故而失敗。
當非叢集索引參考資料行時，便不支援改變的資料行以線上作業形式從 NOT NULL 變為 NULL。
當檢查條件約束參考資料行，以及 ALTER 作業限制資料行的精確度 (數值或日期時間) 時，即不支援線上 ALTER 作業。
WAIT_AT_LOW_PRIORITY 選項不能與線上改變資料行搭配使用。
ALTER COLUMN ... ADD/DROP PERSISTED 不支援線上改變資料行。
ALTER COLUMN ... ADD/DROP ROWGUIDCOL/NOT FOR REPLICATION 不會受到線上改變資料行的影響。
已啟用變更追蹤，或是屬於合併式複寫發行者的線上改變資料行不支援改變資料表。
線上改變資料行不支援改變自或改變成 CLR 資料類型。
線上改變資料行不支援改變成具有不同於目前結構描述集合的 XML 資料類型。
線上改變資料行不會減少針對何時可以改變資料行之限制。索引及統計等參考資料，可能會導致改變失敗。
線上改變資料行不支援同時修改多個資料行。
線上改變資料行並不會對系統版本設定的時態表產生影響。無論為 ONLINE 選項指定何值，ALTER 資料行都不會以線上方式執行。

線上改變資料行具有與線上索引重建類似的需求、限制和功能，包括：

當資料表包含舊版的 LOB 或 filestream 資料行或資料表具有資料行存放區索引時，不支援線上索引重建。相同的限制適用於線上改變資料行。
與原始資料行和新建立的隱藏資料行相比較，要改變現有資料行需要兩倍的空間配置。
改變資料行線上作業期間的鎖定策略是遵循用於線上索引建立相同的鎖定模式。

WITH CHECK | WITH NOCHECK

指定是否要依照剛剛新增或重新啟用的 FOREIGN KEY 或 CHECK 條件約束，來驗證資料表中的資料。如果您未指定，則會假設 WITH CHECK 為新條件約束，並假設 WITH NOCHECK 為重新啟用的條件約束。

如果您不希望依照現有資料來確認新的 CHECK 或 FOREIGN KEY 條件約束，請使用 WITH NOCHECK。除了極少數的狀況外，我們建議您不要這麼做。新條件約束會在以後的所有資料更新中評估。 WITH NOCHECK 在新增條件約束時抑制的任何條件約束違規可能會導致更新失敗，如果未來更新使用不符合該條件約束的資料來更新資料列。查詢最佳化工具不考量定義為 WITH NOCHECK 的條件約束。使用重新啟用 ALTER TABLE table WITH CHECK CHECK CONSTRAINT ALL這些條件約束之前，會忽略這些條件約束。如需詳細資訊，請參閱使用 INSERT 和 UPDATE 陳述式停用外部索引鍵條件約束 (機器翻譯)。

ALTER INDEX index_name

指定要變更或改變之 index_name 的貯體計數。

語法 ALTER TABLE ...只有記憶體最佳化資料表支援 ADD/DROP/ALTER INDEX。

重要

在未使用 ALTER TABLE 陳述式的情況下，記憶體最佳化資料表上的索引就不支援 CREATE INDEX、DROP INDEX、ALTER INDEX 與 PAD_INDEX 陳述式。

ADD

指定加入一個或多個資料行定義、計算資料行定義或資料表條件約束。或者，會新增系統用於系統版本設定的資料行。您可以對記憶體最佳化資料表新增索引。

注意

在變更資料表中的所有現有資料行之後會新增新資料行。

重要

在未使用 ALTER TABLE 陳述式的情況下，記憶體最佳化資料表上的索引就不支援 CREATE INDEX、DROP INDEX、ALTER INDEX 與 PAD_INDEX 陳述式。

PERIOD FOR SYSTEM_TIME ( system_start_time_column_name, system_end_time_column_name )

適用於：SQL Server (SQL Server 2017 (14.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

指定資料行的名稱，系統會使用這個資料行來記載某一筆記錄的有效時間週期。您可以指定現有的資料行或建立新的資料行，作為 ADD PERIOD FOR SYSTEM_TIME 引數的一部分。使用 datetime2 的資料類型來設定資料行，並將其定義為 NOT NULL。如果您將期間資料行定義為 NULL，會發生錯誤。您可以為 system_start_time 和 system_end_time 資料行定義 column_constraint 及/或指定資料行的預設值。請參閱下列系統版本設定範例中的範例 A，此範例示範 system_end_time 資料行如何使用預設值。

使用這個引數與 SET SYSTEM_VERSIONING 引數，將現有資料表變成時態表。如需詳細資訊，請參閱時態表和開始使用 Azure SQL Database 中的時態表。

自 SQL Server 2017 (14.x) 起，使用者可以使用 HIDDEN 旗標來標記一或兩個期間資料行，隱含隱藏這些資料行，使 SELECT * FROM <table_name> 不會針對這些資料行傳回任何值。根據預設，不會隱藏期間資料行。為了方便我們使用，隱藏的資料行必須明確包含在所有會直接參考時態表的查詢中。

DROP

指定卸除一或多個資料行定義、計算資料行定義或資料表條件約束，或卸除系統將用於系統版本設定的資料行。

注意

在總帳資料表中卸除的資料行只會虛刪除。卸除的數據行會保留在總賬數據表中，但它會藉由將中的數據行設定dropped_ledger_table為，標示為已卸除的數據行sys.tables1。卸除總賬數據表的總賬檢視也會藉由將中的數據行dropped_ledger_viewsys.tables設定1為已卸除。卸除的總賬數據表、其歷程記錄數據表和總賬檢視會藉由新增前置詞（MSSQL_DroppedLedgerTable、 MSSQL_DroppedLedgerHistory、 MSSQL_DroppedLedgerView）並將 GUID 附加至原始名稱來重新命名。

CONSTRAINT constraint_name

指定從資料表中移除 constraint_name。可以列出多個條件約束。

透過查詢 sys.check_constraint、sys.default_constraints、sys.key_constraints 和 sys.foreign_keys 目錄檢視表，您可以判斷條件約束的使用者定義名稱，或系統提供的名稱。

如果 XML 索引存在於資料表上，則不能卸除 PRIMARY KEY 條件約束。

INDEX index_name

指定從資料表中移除 index_name。

語法 ALTER TABLE ...只有記憶體最佳化資料表支援 ADD/DROP/ALTER INDEX。

重要

在未使用 ALTER TABLE 陳述式的情況下，記憶體最佳化資料表上的索引就不支援 CREATE INDEX、DROP INDEX、ALTER INDEX 與 PAD_INDEX 陳述式。

COLUMN column_name

指定從資料表移除 constraint_name 或 column_name。可以列出多個資料行。

當資料行符合下列條件時，則無法將其卸除：

無論是以索引鍵資料行或以 INCLUDE 的形式，用於索引中
用於 CHECK、FOREIGN KEY、UNIQUE 或 PRIMARY KEY 條件約束。
與使用 DEFAULT 關鍵字定義的預設值建立關聯，或者繫結到預設物件。
繫結至規則。

注意

卸除資料行不會回收資料行的磁碟空間。當資料表的資料列大小接近或已超出限制時，您可能需要回收卸除之資料行的磁碟空間。指您可以在資料表上建立叢集索引，或利用 ALTER INDEX 重建現有的叢集索引來回收空間。如需有關卸除 LOB 資料類型之影響的詳細資訊，請參閱此 CSS 部落格文章 \(英文\)。

PERIOD FOR SYSTEM_TIME

適用於：SQL Server (SQL Server 2016 (13.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

卸除系統將用於系統版本設定的資料行。

WITH <drop_clustered_constraint_option>

指定設定一個或多個卸除叢集條件約束選項。

MAXDOP = max_degree_of_parallelism

適用於：SQL Server (SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

只針對作業持續時間覆寫 max degree of parallelism 設定選項。如需詳細資訊，請參閱設定 max degree of parallelism 伺服器組態選項。

請利用 MAXDOP 選項來限制執行平行計畫所用的處理器數目。最大值是 64 個處理器。

max_degree_of_parallelism 可以是下列其中一個值：

1

隱藏平行計畫的產生。
>1

將平行索引作業所用的最大處理器數目限制為指定的數目。
0 （預設值）根據目前的系統工作負載，使用實際處理器數目或更少數目。

如需詳細資訊，請參閱設定平行索引作業。

注意

SQL Server 的所有版本都無法使用平行索引作業。如需詳細資訊，請參閱版本與 SQL Server 2022 支援的功能。

ONLINE = { ON |OFF } <適用於drop_clustered_constraint_option>

指定在索引作業期間，查詢和資料修改是否能夠使用基礎資料表和相關聯的索引。預設值為 OFF。您可以將 REBUILD 用作 ONLINE 作業執行。

開啟
索引作業持續期間不會保留長期資料表鎖定。在索引作業的主要階段期間，來源資料表上只保留意圖共用 (IS) 鎖定。此行為使得基礎資料表和索引的查詢或更新能夠繼續運作。作業開始時，只會在短時間內保留來源物件的共用 (S) 鎖定。作業結束時，如果正在建立非叢集索引，則會在短時間內在來源上取得 S (共用) 鎖定。或者，在線上建立或卸除叢集索引，以及正在重建叢集索引或非叢集索引時，會取得 SCH-M (結構描述修改) 鎖定。建立本機暫存資料表的索引時，ONLINE 不可設為 ON。只可使用單一執行緒的堆積重建作業。

若要執行 SWITCH 或線上索引重建的 DDL，則特定資料表上執行的所有進行中封鎖交易都必須完成。執行時，SWITCH 或重建作業會阻止新交易啟動，且可能會大幅影響工作負載輸送量並暫時延遲對基礎資料表的存取。

OFF
在索引作業期間會套用資料表鎖定。建立、重建或卸除叢集索引的離線索引作業，或重建或卸除非叢集索引的離線索引作業，會取得資料表的結構描述修改 (Sch-M) 鎖定。此鎖定可防止所有使用者在作業持續期間存取基礎資料表。建立非叢集索引的離線索引作業會取得資料表的共用 (S) 鎖定。此鎖定可避免對基礎資料表進行更新，但仍可執行讀取作業，如 SELECT 陳述式。允許多執行緒的堆積重建作業。

如需詳細資訊，請參閱線上索引作業如何運作。

注意

SQL Server 不一定每個版本都提供線上索引作業。如需詳細資訊，請參閱版本與 SQL Server 2022 支援的功能。

移至 { partition_scheme_name（column_name [ ,...n ] | filegroup |“default” }

適用於：SQL Server (SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

指定目前在叢集索引分葉層級中之資料列所要移往的位置。資料表會移至新位置。此選項只適用於建立叢集索引的條件約束。

注意

在此內容中，default 不是關鍵字。它是預設檔案群組的識別碼，必須加以分隔，如 MOVE TO "default" 或 MOVE TO [default]。如果指定了 "default"，則目前工作階段的 QUOTED_IDENTIFIER 選項就必須是 ON。這是預設值。如需詳細資訊，請參閱 SET QUOTED_IDENTIFIER。

{ CHECK | NOCHECK } CONSTRAINT

指定 constraint_name 為已啟用或已停用。這個選項只能搭配 FOREIGN KEY 和 CHECK 條件約束使用。指定NOCHECK時，會停用條件約束，而且不會根據條件約束條件驗證數據行的未來插入或更新。不能停用 DEFAULT、PRIMARY KEY 及 UNIQUE 條件約束。

ALL
指定利用 NOCHECK 選項停用所有條件約束，或利用 CHECK 選項啟用所有條件約束。

{ ENABLE | DISABLE } TRIGGER

指定 trigger_name 為已啟用或已停用。觸發程序停用時，仍然會為資料表定義。不過，在針對資料表執行 INSERT、UPDATE 或 DELETE 陳述式時，在重新啟用觸發程序之前不會執行觸發程序中的動作。

ALL
指定資料表中的所有觸發程序為已啟用或已停用。

trigger_name
指定要停用或啟用的觸發程序名稱。

{ ENABLE | DISABLE } CHANGE_TRACKING

適用於：SQL Server (SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

指定資料表是要啟用還是停用變更追蹤。預設會停用變更追蹤。

只有當資料庫啟用了變更追蹤時，才能使用此選項。如需詳細資訊，請參閱 ALTER DATABASE SET 選項。

若要啟用變更追蹤，資料表必須具有主索引鍵。

WITH （ TRACK_COLUMNS_UPDATED = { ON |OFF }

適用於：SQL Server (SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

指定資料庫引擎是否追蹤哪些變更追蹤的資料行已更新。預設值是 OFF。

SWITCH [ PARTITION source_partition_number_expression ] TO [ schema_name. ] target_table [ PARTITION target_partition_number_expression ]

適用於：SQL Server (SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

利用下列其中一種方式切換資料區塊：

將資料表的所有資料當做分割區重新指派給已存在的分割區資料表。
將分割區從某一分割區資料表切換到另一分割區資料表。
將分割區資料表之一個分割區中的所有資料，重新指派給現有的非分割區資料表。

如果 table 是資料分割資料表，您必須指定 source_partition_number_expression。如果 target_table 已分割，您必須指定 target_partition_number_expression。將作為資料分割之資料表的資料重新指派給已存在資料分割資料表，或將資料分割從某一資料分割資料表切換到另一資料分割資料表時，目標資料分割必須存在，且必須為空白。

重新指派一個資料分割的資料來形成單一資料表時，目標資料表必須已經存在，且必須為空白。來源資料表或資料分割和目標資料表或資料分割必須位於相同檔案群組。對應的索引或索引資料分割區也必須位於相同檔案群組。切換分割區還有許多其他限制。 table 和 target_table 不可以相同。 target_table 可以是多部分識別碼。

source_partition_number_expression 和 target_partition_number_expression 都是可以參考變數和函式的常數運算式。其中包括使用者定義型別變數與使用者定義函數。無法參考 Transact-SQL 運算式。

具備叢集資料行存放區索引的資料分割資料表，其行為類似資料分割堆積：

主索引鍵必須包含資料分割索引鍵。
唯一索引必須包含資料分割索引鍵。但是，包括具有現有唯一索引資料的分割索引鍵，會變更其唯一性。
若要切換資料分割，所有非叢集索引都必須包括資料分割索引鍵。

針對使用複寫時的 SWITCH 限制，請參閱複寫資料分割資料表和索引。

非叢集數據行存放區索引是以 SQL Server 2016 （13.x）之前所建置的唯讀格式，並在 V12 版之前針對 SQL 資料庫建置。執行任何 PARTITION 作業之前，您必須將非叢集資料行存放區索引重新編製成最新格式 (可以更新的格式)。

限制

如果兩個數據表都以相同的方式分割，包括非叢集索引，而且目標數據表沒有任何非叢集索引，您可能會收到 4907 錯誤。

範例輸出：

Msg 4907, Level 16, State 1, Line 38
'ALTER TABLE SWITCH' statement failed. The table 'MyDB.dbo.PrtTable1' has 4 partitions while index 'MS1' has 6 partitions.

SET （ FILESTREAM_ON = { partition_scheme_name filestream_filegroup_name | |“default” |“NULL” }）

適用於：SQL Server (SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本)。 Azure SQL Database 不支援 FILESTREAM。

指定 FILESTREAM 資料存放的位置。

具有 SET FILESTREAM_ON 子句的 ALTER TABLE 只有在資料表沒有任何 FILESTREAM 資料行時才會成功。您可以使用第二個 ALTER TABLE 陳述式來新增 FILESTREAM 資料行。

如果您指定 partition_scheme_name，則會套用 CREATE TABLE 的規則。請確保資料表已針對資料列資料進行分割，且其資料分割配置所使用的資料分割函數和資料行與 FILESTREAM 資料分割配置相同。

filestream_filegroup_name 會指定 FILESTREAM 檔案群組的名稱。檔案群組必須要有一個使用 CREATE DATABASE 或 ALTER DATABASE 陳述式針對此檔案群組定義的檔案，否則會引發錯誤。

"default"會使用 DEFAULT 屬性集指定 FILESTREAM 檔案群組。如果沒有任何 FILESTREAM 檔案群組，就會引發錯誤。

"NULL" 會指定將資料表 FILESTREAM 檔案群組的所有參考移除。首先必須卸除所有的 FILESTREAM 資料行。使用 SET FILESTREAM_ON = "NULL" 來刪除與資料表相關聯的所有 FILESTREAM 資料。

SET （ SYSTEM_VERSIONING = { OFF |ON [ （ HISTORY_TABLE = schema_name . history_table_name [ ， DATA_CONSISTENCY_CHECK = { ON |OFF } ] ] ] } ）

適用於：SQL Server (SQL Server 2016 (13.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

停用或啟用資料表的系統版本設定。為啟用資料表的系統版本設定，系統會確認資料類型、可 Null 性條件約束、主索引鍵條件約束是否符合系統版本設定的各需求。系統會在另外的記錄資料表中，記錄系統版本設定資料表中每筆記錄的歷程記錄。如果未使用 HISTORY_TABLE 引數，此記錄資料表的名稱會是 MSSQL_TemporalHistoryFor<primary_table_object_id>。如果記錄數據表不存在，系統會產生符合目前數據表架構的新記錄數據表、建立兩個數據表之間的連結，並讓系統記錄數據表中目前數據表中每個記錄的歷程記錄。如果您使用 HISTORY_TABLE 引數來建立連結，並使用現有的記錄資料表，則系統會在目前資料表和指定資料表之間建立連結。建立現有記錄資料表的連結時，您可以選擇執行資料一致性檢查。這個資料一致性檢查可確保現有的記錄不會重疊。預設會執行資料一致性檢查。在以 SYSTEM_VERSIONING = ON 子句定義的資料表上使用 PERIOD FOR SYSTEM_TIME，將現有資料表變成時態表。如需相關資訊，請參閱 Temporal Tables。

HISTORY_RETENTION_PERIOD = { INFINITE | number {DAY | DAYS | WEEK | WEEKS | MONTH | MONTHS | YEAR | YEARS} }

適用於：SQL Server 2017 (14.x) 和 Azure SQL Database。

為時態表中的歷程記錄資料指定有限或無限保留期。如果省略，會使用無限保留期。

DATA_DELETION

適用範圍： 「僅限」Azure SQL Edge

根據資料庫內的資料表，啟用保留原則式清除舊的或過時資料。如需詳細資訊，請參閱啟用和停用資料保留 (機器翻譯)。必須指定下列參數才能啟用資料保留。

FILTER_COLUMN = { column_name }
指定應用來判斷資料表中資料列是否已淘汰的資料行。允許針對篩選資料行使用下列資料類型。

Date
Datetime
DateTime2
SmallDateTime
DateTimeOffset

RETENTION_PERIOD = { INFINITE | number {DAY | DAYS | WEEK | WEEKS | MONTH | MONTHS | YEAR | YEARS }}
指定資料表的保留期間原則。保留期間是使用正整數值和日期部分單位的組合來指定。

SET ( LOCK_ESCALATION = { AUTO | TABLE | DISABLE } )

適用於：SQL Server (SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

指定資料表鎖定擴大的允許方法。

AUTO
此選項允許 SQL Server 資料庫引擎選取適用於資料表結構描述的鎖定擴大細微性。

如果資料表為資料分割，則允許鎖定擴大使用堆積或 B 型樹狀結構 (HoBT) 資料粒度。亦即，允許升級至磁碟分割層級。鎖定升級至 HoBT 層級之後，之後就不會將鎖定呈報至 TABLE 數據粒度。
如果資料表未分割，則會對 TABLE 資料粒度執行鎖定擴大。

TABLE
不論資料表是否已分割，鎖定擴大都會在資料表層級的資料粒度上完成。 TABLE 為預設值。

DISABLE
在大多數情況下都避免使用鎖定擴大，但並非完全不允許資料表層級的鎖定。例如，當您在可序列化隔離等級下掃描沒有任何叢集索引的資料表時，資料庫引擎必須採用資料表鎖定以保護資料完整性。

REBUILD

REBUILD WITH 語法可用來重建整個資料表，包括已分割區之資料表中的所有分割區。如果資料表有叢集索引，則 REBUILD 選項會重建叢集索引。 REBUILD 可以執行為 ONLINE 作業。

REBUILD PARTITION 語法可用來重建已分割區之資料表中的單一分割區。

PARTITION = ALL

適用於：SQL Server (SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

在變更分割區壓縮設定時重建所有分割區。

REBUILD WITH ( <rebuild_option> )

所有選項都適用於具有叢集索引的資料表。如果資料表沒有叢集索引，則只有其中一些選項會影響堆積結構。

當特定壓縮設定並非使用 REBUILD 作業來指定時，就會使用資料分割的目前壓縮設定。若要傳回目前設定，請查詢 data_compression 目錄檢視表中的 sys.partitions 資料行。

如需重新編製選項的完整描述，請參閱 ALTER TABLE index_option。

DATA_COMPRESSION

適用於：SQL Server (SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

針對指定的資料表、分割區編號或分割區範圍指定資料壓縮選項。選項如下：

NONE 不壓縮資料表或指定的分割區。此選項不適用於資料行存放區資料表。

ROW 使用資料列壓縮來壓縮資料表或指定的分割區。此選項不適用於資料行存放區資料表。

PAGE 使用頁面壓縮來壓縮資料表或指定的分割區。此選項不適用於資料行存放區資料表。

COLUMNSTORE
適用於：SQL Server (SQL Server 2014 (12.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

只適用於資料行存放區資料表。 COLUMNSTORE 指定解壓縮之前以 COLUMNSTORE_ARCHIVE 選項壓縮的分割區。還原資料時，資料會繼續以用於所有資料行存放區資料表的資料行存放區壓縮來壓縮。

COLUMNSTORE_ARCHIVE
適用於：SQL Server (SQL Server 2014 (12.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

只適用於資料行存放區資料表，這些資料表會與叢集資料行存放區索引一起儲存。 COLUMNSTORE_ARCHIVE 將進一步將指定的分割區壓縮成較小的大小。使用此選項進行封存，或是其他需要較少儲存體且可負擔更多時間來儲存和擷取的狀況。

若要同時重建多個分割區，請參閱 index_option。如果資料表沒有叢集索引，變更資料壓縮將會重建堆積和非叢集索引。如需與壓縮有關的詳細資訊，請參閱資料壓縮。

ALTER TABLE REBUILD PARTITION WITH DATA COMPRESSION = ROW 或 PAGE 不允許在 Microsoft Fabric 的 SQL 資料庫上。

XML_COMPRESSION

適用於：SQL Server 2022 (16.x) 和更新版本、Azure SQL 資料庫，以及 Azure SQL 受控執行個體。

指定資料表中任何 xml 資料類型資料行的 XML 壓縮選項。選項如下：

開啟
使用 xml 資料類型的資料行會壓縮。

OFF
使用 xml 資料類型的資料行不會壓縮。

ONLINE = { ON |OFF } <適用於single_partition_rebuild_option>

指定在索引作業期間，查詢和資料修改是否能夠使用基礎資料表的單一資料分割，以及相關聯的索引。預設值為 OFF。您可以將 REBUILD 用作 ONLINE 作業執行。

開啟
索引作業持續期間不會保留長期資料表鎖定。在索引重建開始時，需要對資料表進行 S 鎖定，而在線上索引重建結束時，需要對資料表進行 Sch-M 鎖定。雖然這兩個鎖定是短暫的中繼資料鎖定，但 Sch-M 鎖定必須等候所有封鎖交易完成。在等候期間，Sch-M 鎖定會在存取相同的資料表時，封鎖此鎖定之後所有其他等候的交易。

注意

線上重新編製索引可設定 low_priority_lock_wait 選項，如本節稍後所述。

OFF
在索引作業期間會套用資料表鎖定。這可防止所有使用者在作業持續期間存取基礎資料表。

column_set_name XML COLUMN_SET FOR ALL_SPARSE_COLUMNS

適用於：SQL Server (SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

資料行集的名稱。資料行集是不具類型的 XML 表示，可將資料表的所有疏鬆資料行結合到結構化輸出中。如果資料表已包含疏鬆資料行，資料行集無法新增至該資料表中。如需資料行集的詳細資訊，請參閱使用資料行集。

{ ENABLE | DISABLE } FILETABLE_NAMESPACE

適用於：SQL Server (SQL Server 2012 (11.x) 和更新版本)。

啟用或停用 FileTable 的系統定義條件約束。只能用於 FileTable。

SET ( FILETABLE_DIRECTORY = directory_name )

適用於：SQL Server (SQL Server 2012 (11.x) 和更新版本)。 Azure SQL Database 不支援 FILETABLE。

指定 Windows 相容的 FileTable 目錄名稱。在資料庫的所有 FileTable 目錄名稱之間，此名稱必須是唯一的。不論 SQL 定序設定為何，唯一性比較不區分大小寫。只能用於 FileTable。

REMOTE_DATA_ARCHIVE

適用於：SQL Server (SQL Server 2017 (14.x) 和更新版本)。

啟用或停用資料表的 Stretch Database。如需詳細資訊，請參閱 Stretch Database。

重要

Stretch Database 在 SQL Server 2022 (16.x) 及 Azure SQL 資料庫中已被取代。資料庫引擎的未來版本將移除此功能。請避免在新的開發工作中使用這項功能，並規劃修改目前使用這項功能的應用程式。

啟用資料表的 Stretch Database

當您透過指定 ON 來啟用資料表的 Stretch 時，您也必須指定 MIGRATION_STATE = OUTBOUND 來立即開始移轉資料或指定 MIGRATION_STATE = PAUSED 來延後移轉資料。預設值是 MIGRATION_STATE = OUTBOUND。如需如何為資料表啟用 Stretch 的詳細資訊，請參閱為資料表啟用 Stretch Database。

必要條件。為資料表啟用 Stretch 之前，您必須在伺服器和資料庫上啟用 Stretch。如需詳細資訊，請參閱 Enable Stretch Database for a database。

權限。為資料庫或資料表啟用 Stretch 時，需要 db_owner 權限。為資料表啟用 Stretch 時，也需要資料表的 ALTER 權限。

為資料表停用 Stretch Database

當您為資料表停用 Stretch 時，有兩個選項可用於已移轉至 Azure 的遠端資料。如需詳細資訊，請參閱停用 Stretch Database 並帶回遠端資料。

若要停用資料表的 Stretch，並將資料表的遠端資料從 Azure 複製到 SQL Server，請執行下列命令。無法取消此命令。
```
ALTER TABLE <table_name>
   SET ( REMOTE_DATA_ARCHIVE ( MIGRATION_STATE = INBOUND ) ) ;
```

這項操作會產生資料傳輸成本，且無法取消。如需詳細資訊，請參閱資料傳輸定價詳細資料。

將所有遠端資料從 Azure 複製回 SQL Server 後，即會針對資料表停用 Stretch。

若要停用資料表的 Stretch，並放棄遠端資料，請執行下列命令。

ALTER TABLE <table_name>
   SET ( REMOTE_DATA_ARCHIVE = OFF_WITHOUT_DATA_RECOVERY ( MIGRATION_STATE = PAUSED ) ) ;

當您停用資料表的 Stretch Database 之後，資料移轉將會停止，而查詢結果將不再包含來自遠端資料表的結果。

停用 Stretch 並不會移除遠端資料表。若您想要刪除遠端資料庫，則必須使用 Azure 入口網站將其卸除。

[ FILTER_PREDICATE = { null | predicate } ]

適用於：SQL Server (SQL Server 2017 (14.x) 和更新版本)。

您現在可以指定一個篩選述詞，以選取要從同時包含歷史資料和目前資料的資料表中移轉哪些資料列。此述詞必須呼叫確定性內嵌資料表值函式。如需詳細資訊，請參閱為資料表啟用 Stretch Database 和使用篩選函式選取要移轉的資料列 - Stretch Database。

重要

若您提供執行狀況不佳的篩選器述詞，資料移轉也無法順利執行。 Stretch Database 使用 CROSS APPLY 運算子，將篩選器述詞套用至資料表。

若您未指定篩選器述詞，則會遷移整個資料表。

當您指定篩選述詞時，也必須指定 MIGRATION_STATE。

MIGRATION_STATE = { OUTBOUND | INBOUND | PAUSED }

適用於：SQL Server (SQL Server 2017 (14.x) 和更新版本)。

指定 OUTBOUND 以將資料從 SQL Server 移轉至 Azure。
指定 INBOUND 以將資料表的遠端資料，從 Azure 複製回 SQL Server，然後停用資料表的 Stretch。如需詳細資訊，請參閱停用 Stretch Database 並帶回遠端資料。

這項操作會產生資料傳輸成本，且無法取消。
指定 PAUSED 以暫停或延後資料移轉。如需詳細資訊，請參閱暫停和繼續資料移轉 - Stretch Database。

WAIT_AT_LOW_PRIORITY

適用於：SQL Server (SQL Server 2014 (12.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

線上索引重建必須等候這個資料表的封鎖作業。 WAIT_AT_LOW_PRIORITY 表示線上索引重建作業將會等候低優先順序鎖定，讓其他作業在線上索引建立作業等候時繼續進行。省略 WAIT AT LOW PRIORITY 選項等同於 WAIT_AT_LOW_PRIORITY ( MAX_DURATION = 0 minutes, ABORT_AFTER_WAIT = NONE)。

MAX_DURATION = time [MINUTES ]
適用於：SQL Server (SQL Server 2014 (12.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

執行 DDL 命令時，SWITCH 或線上索引重建鎖定將會以低優先順序等候的等候時間 (以分鐘為單位指定的整數值)。如果作業封鎖時間長度達到在 MAX_DURATION 中指定的時間，則會執行其中一個 ABORT_AFTER_WAIT 動作。 MAX_DURATION 時間一律以分鐘為單位，且您可以省略 MINUTES 這個字。

ABORT_AFTER_WAIT = [NONE |SELF |BLOCKERS } ]

適用於：SQL Server (SQL Server 2014 (12.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

無
繼續等候一般 (標準) 優先權的鎖定。

SELF
結束目前正在執行的 SWITCH 或線上索引重建 DDL 作業，但不採取任何動作。

BLOCKERS
終止目前封鎖 SWITCH 或線上索引重建 DDL 作業的所有使用者交易，讓作業可以繼續。

需要 ALTER ANY CONNECTION 權限。

IF EXISTS

適用於：SQL Server (SQL Server 2016 (13.x) 和更新版本) 及 Azure SQL Database。

只有在已經存在的情況下，才有條件地卸除資料行或條件約束。

RESUMABLE = { ON | OFF}

適用於：SQL Server 2022 (16.x) 和更新版本。

指定 ALTER TABLE ADD CONSTRAINT 作業是否為可繼續的作業。若為 ON，則新增資料表條件約束作業為可繼續的作業。當時 OFF，無法繼續加入數據表條件約束作業。預設為 OFF。選項 RESUMABLE 可當作 ALTER TABLE table_constraint 中 ALTER TABLE index_option 的一部份。

MAX_DURATION 搭配 RESUMABLE = ON 使用時 (需要 ONLINE = ON)，會指出可繼續的線上新增條件約束作業在暫停之前的執行時間 (以分鐘為單位指定的一個整數值)。如果未指定，作業會繼續直到完成為止。

如需啟用和使用可繼續 ALTER TABLE ADD CONSTRAINT 作業的詳細資訊，請參閱可繼續的資料表新增條件約束 (機器翻譯)。

備註

若要加入新的資料列，請使用 INSERT。若要移除資料列，請使用 DELETE 或 TRUNCATE TABLE。若要變更現有資料列中的值，請使用 UPDATE。

如果參考資料表的程序快取中有任何執行計畫，ALTER TABLE 會加以標示，以便在下一次執行時重新編譯。

在 Microsoft Fabric 的 SQL 資料庫中，可以建立某些數據表功能，但不會鏡像到 Fabric OneLake。如需詳細資訊，請參閱網狀架構 SQL 資料庫鏡像的限制。

變更數據行的大小

您可以指定資料行資料類型的新大小，以變更資料行的長度、有效位數或小數位數。使用 ALTER COLUMN 子句。如果資料行中有資料存在，則新大小不得小於資料的最大大小。此外，除非資料行是 varchar、nvarchar 或 varbinary 資料類型，且索引不是 PRIMARY KEY 條件約束的結果，否則您不能在索引中定義資料行。請參閱標題為修改資料行定義一節中的範例。

鎖定和 ALTER TABLE

您在 ALTER TABLE 中指定的變更會立即實作。如果變更作業需要修改資料表中的資料列，ALTER TABLE 會更新資料列。 ALTER TABLE 會取得資料表上的結構描述修改 (SCH-M) 鎖定，以確保在變更期間沒有其他連線會參考資料表的中繼資料，除了在結束時需要短暫 SCH-M 鎖定的線上索引作業以外。在 ALTER TABLE...SWITCH 作業中，會同時在來源資料表與目標資料表上取得鎖定。對資料表所做的修改會記錄下來，且完全可復原。影響大型資料表中所有資料列的變更 (例如，卸除資料行或在某些 SQL Server 版本上新增含有預設值的 NOT NULL 資料行) 可能需要很長時間才能完成及產生多個記錄檔記錄。執行這些 ALTER TABLE 陳述式時，要像執行任何影響多個資料列的 INSERT、UPDATE 或 DELETE 陳述式時一樣小心。

適用於 Microsoft Fabric 中的倉儲。

ALTER TABLE 不能是明確交易的一部分。

分割區切換的 XEvents

下列 XEvent 與在線ALTER TABLE ... SWITCH PARTITION有關。

lock_request_priority_state
process_killed_by_abort_blockers
ddl_with_wait_at_low_priority

將 NOT NULL 資料行新增為在線作業

從 SQL Server 2012 (11.x) Enterprise Edition 開始，當預設值是「執行階段常數」時，新增含有預設值的 NOT NULL 資料行就是線上作業。這表示不管資料表中的資料列數目為何，作業幾乎立即完成，因為作業期間不會更新資料表中的現有資料列。相反地，預設值只會儲存在資料表的中繼資料內，且存取這些資料列的查詢會視需要查閱此值。此行為是自動的。不需要任何額外的語法，即可實作超越 ADD COLUMN 語法的線上作業。執行階段常數是一種運算式，會在執行階段針對資料表中的每個資料列產生相同的值，不論其決定性為何。例如，常數運算式 "My temporary data" 或系統函數 GETUTCDATETIME() 都是執行階段常數。相反地，NEWID() 或 NEWSEQUENTIALID() 函式不是執行階段常數，因為系統會針對資料表中的每個資料列產生唯一值。新增含有非執行階段常數之預設值的 NOT NULL 資料行一律以離線方式執行，且系統會在作業期間取得獨佔 (SCH-M) 鎖定。

當現有資料列參考中繼資料內儲存的值時，如果已插入任何新資料列但並未針對資料行指定另一個值，預設值就會儲存在資料列上。當您更新資料列 (即使沒有在 UPDATE 陳述式中指定實際的資料行) 或是重建資料表或叢集索引時，中繼資料內儲存的預設值會移至現有資料列。

類型為 varchar(max) 、nvarchar(max) 、varbinary(max) 、xml, text、ntext、image、hierarchyid、geometry、geography 或 CLR UDTS 的資料行，不可以在線上作業中新增。您無法在線上新增資料行，如果這樣做會導致最大可能的資料列大小超過 8,060 位元組限制。在此情況中，資料行會以離線作業的方式加入。

平行計畫執行

在 SQL Server 2012 （11.x） Enterprise Edition 和更新版本中，執行單一 ALTER TABLE ADD（索引型）CONSTRAINT 或 DROP（叢集索引）CONSTRAINT 語句所使用的處理器數目取決於 平行處理原則 組態選項和目前工作負載的最大程度。如果資料庫引擎偵測到系統在忙碌中，則在開始執行陳述式之前，會先自動降低作業平行原則的程度。您可以指定 MAXDOP 選項，手動設定用來執行陳述式的處理器數目。如需詳細資訊，請參閱設定 max degree of parallelism 伺服器組態選項。

資料分割資料表

除了執行涉及資料分割資料表的 SWITCH 作業以外，您可以使用 ALTER TABLE 來變更資料分割資料表的資料行、條件約束及觸發程序狀態，就像是用於非資料分割資料表一樣。不過，這個陳述式不可用來變更資料表本身的資料分割方式。若要重新分割某個資料分割資料表，請使用 ALTER PARTITION SCHEME 和 ALTER PARTITION FUNCTION。此外，您也不能變更資料分割資料表的資料行資料類型。

含有結構描述繫結檢視之資料表的限制

適用於含有結構描述繫結檢視之資料表上的 ALTER TABLE 陳述式的限制，跟修改含有簡式索引之資料表時目前所適用的限制一樣。允許加入資料行。不過，不允許移除或變更參與任何結構描述繫結檢視表的資料行。如果 ALTER TABLE 陳述式需要變更結構描述繫結檢視中使用的資料行，ALTER TABLE 會失敗，且資料庫引擎會引發錯誤訊息。如需結構描述繫結和索引檢視表的詳細資訊，請參閱 CREATE VIEW。

建立參考資料表的結構描述繫結檢視，不會影響基底資料表上觸發程序的新增或移除。

索引和 ALTER TABLE

當條件約束卸除時，建立為條件約束之一部分的索引也會卸除。必須利用 DROP INDEX 來卸除利用 CREATE INDEX 建立的索引。使用 ALTER INDEX 陳述式來重建條件約束定義的索引部分；不需使用 ALTER TABLE 來卸除條件約束並再次新增。

若要移除某資料行，必須先移除以該資料行為基礎的所有索引和條件約束。

當您刪除建立叢集索引的條件約束時，儲存在叢集索引分葉層級中的資料列會儲存在非叢集資料表中。您可以卸除叢集索引，再藉由指定 MOVE TO 選項，於單一交易中將結果資料表移到另一個檔案群組或分割區配置。 MOVE TO 選項有下列限制：

MOVE TO 對於索引檢視表或非叢集索引無效。
分割區配置或檔案群組必須已經存在。
如果未指定 MOVE TO，資料表會放在針對叢集索引定義的相同資料分割配置或檔案群組中。

當您卸除叢集索引時，請指定 ONLINE **=** ON 選項，使 DROP INDEX 交易不會封鎖對基礎資料和相關聯非叢集索引的查詢和修改。

ONLINE = ON 有下列限制：

ONLINE = ON 不適用於也已停用的叢集索引。停用的索引必須利用 ONLINE = OFF 來卸除。
一次只能卸除一個索引。
ONLINE = ON 不適用於索引檢視、非叢集索引或本機暫存資料表上的索引。
ONLINE = ON 對於資料行存放區索引而言無效。

卸除叢集索引時，需要一個大小等於現有叢集索引的暫存磁碟空間。作業完成時，會立即釋放此額外空間。

注意

<drop_clustered_constraint_option> 底下所列的選項可套用至資料表上的叢集索引，但不可套用至檢視上的叢集索引，或套用至非叢集索引。

複寫結構描述變更

當您在 SQL Server 發行者的已發行資料表上執行 ALTER TABLE 時，該項變更預設就會傳播到所有 SQL Server 訂閱者。這項功能具有某些限制。您可以將其停用。如需詳細資訊，請參閱對發行集資料庫進行結構描述變更。

資料壓縮

系統資料表無法啟用壓縮。如果資料表是堆積，ONLINE 模式的重建作業將會是單一執行緒。請針對多執行緒的堆積重建作業使用 OFFLINE 模式。如需資料壓縮的詳細資訊，請參閱資料壓縮。

若要評估變更壓縮狀態如何影響資料表、索引或分割區，請使用 sp_estimate_data_compression_savings 系統預存程序。

下列限制適用於分割區資料表：

您無法在資料表具有非對齊索引時變更單一資料分割的壓縮設定。
ALTER TABLE <table> REBUILD PARTITION ... 語法會重建所指定的分割區。
ALTER TABLE <table> REBUILD WITH ... 語法會重建所有分割區。

卸除 NTEXT 資料行

卸除使用已遭取代之 NTEXT 資料類型的資料行時，已刪除資料的清除作業會在所有資料列上以序列化作業發生。清除作業可能需要大量時間。卸除包含大量資料列之資料表中的 NTEXT 資料行時，請先將 NTEXT 更新為 NULL 值，再卸除該資料行。您可以透過平行作業執行此選項，使其更加快速。

線上索引 REBUILD

若要執行線上索引重建的 DDL 陳述式，特定資料表上執行的所有使用中封鎖交易都必須完成。線上索引重建啟動時，會封鎖這個資料表上準備開始執行的所有新交易。雖然線上索引重建的鎖定期間很短，但是等候特定資料表上所有未完成之交易完成並封鎖要開始的新交易，可能會大幅影響輸送量。這會導致工作負載速度變慢或逾時，且大幅限制對基礎資料表的存取。 WAIT_AT_LOW_PRIORITY 選項可讓 DBA 管理線上重新編製索引所需的 S 鎖定和 Sch-M 鎖定。在 NONE、SELF 和 BLOCKERS 這三個案例中，如果在等候期間 ((MAX_DURATION =n [minutes])) 沒有封鎖活動，系統會立即執行線上重新編製索引作業，並完成 DDL 陳述式。

相容性支援

ALTER TABLE 陳述式只支援兩部分 (schema.object) 資料表名稱。在 SQL Server 中，使用下列格式來指定資料表名稱會在編譯時期失敗，並顯示錯誤 117。

server.database.schema.table
.database.schema.table
..schema.table

在舊版中，指定 server.database.schema.table 格式會傳回錯誤 4902。成功指定 .database.schema.table 或 ..schema.table 格式。

若要解決此問題，請移除四部分前置詞的用法。

權限

需要資料表的 ALTER 權限。

ALTER TABLE 權限可套用至涉及 ALTER TABLE SWITCH 陳述式的兩種資料表。所切換的任何資料，都會繼承目標資料表的安全性。

如果您將 ALTER TABLE 陳述式中的任何資料行定義為屬於 Common Language Runtime (CLR) 使用者定義型別或別名資料類型，則需要對該類型具有 REFERENCES 權限。

加入或修改會更新資料表之資料列的資料行時，需要該資料表的 UPDATE 權限。例如，當資料表非空白時，新增具有預設值的 NOT NULL 資料行或新增識別欄位。

範例

類別	代表性語法元素
加入資料行和條件約束	ADD * 含索引選項的 PRIMARY KEY * 疏鬆資料行和資料行集 *
卸除資料行和條件約束	DROP
修改資料行定義	變更資料類型 * 變更資料行大小 * 定序
修改資料表定義	DATA_COMPRESSION * SWITCH PARTITION * LOCK ESCALATION * 變更追蹤
停用和啟用條件約束與觸發程序	CHECK * NO CHECK * ENABLE TRIGGER * DISABLE TRIGGER
線上作業	ONLINE
系統版本設定	SYSTEM_VERSIONING

新增數據行和條件約束

本節中的範例示範如何將資料行和條件約束加入至資料表。

A. 新增數據行

下列範例會加入一個資料行，該資料行允許 Null 值，且不含利用 DEFAULT 定義提供的值。在這個新資料行中，每一個資料列都會有 NULL。

CREATE TABLE dbo.doc_exa (column_a INT) ;
GO
ALTER TABLE dbo.doc_exa ADD column_b VARCHAR(20) NULL ;
GO

B. 新增具有條件約束的數據行

下列範例會加入一個含有 UNIQUE 條件約束的新資料行。

CREATE TABLE dbo.doc_exc (column_a INT) ;
GO
ALTER TABLE dbo.doc_exc ADD column_b VARCHAR(20) NULL
    CONSTRAINT exb_unique UNIQUE ;
GO
EXEC sp_help doc_exc ;
GO
DROP TABLE dbo.doc_exc ;
GO

C. 將未驗證的 CHECK 條件約束新增至現有的數據行

下列範例將條件約束加入至資料表中的現有資料行。該資料行含有違反該條件約束的值。因此，WITH NOCHECK 可用來防止根據現有的資料列來驗證條件約束，並允許加入條件約束。

CREATE TABLE dbo.doc_exd (column_a INT) ;
GO
INSERT INTO dbo.doc_exd VALUES (-1) ;
GO
ALTER TABLE dbo.doc_exd WITH NOCHECK
ADD CONSTRAINT exd_check CHECK (column_a > 1) ;
GO
EXEC sp_help doc_exd ;
GO
DROP TABLE dbo.doc_exd ;
GO

D. 將 DEFAULT 條件約束新增至現有的數據行

下列範例會建立一份含有兩個資料行的資料表、在第一個資料行插入值，並讓另一個資料行保持 NULL。然後再將 DEFAULT 條件約束加入至第二個資料行。若要確認已套用預設值，請在第一個資料行中插入其他值，然後查詢資料表。

CREATE TABLE dbo.doc_exz (column_a INT, column_b INT) ;
GO
INSERT INTO dbo.doc_exz (column_a) VALUES (7) ;
GO
ALTER TABLE dbo.doc_exz
  ADD CONSTRAINT col_b_def
  DEFAULT 50 FOR column_b ;
GO
INSERT INTO dbo.doc_exz (column_a) VALUES (10) ;
GO
SELECT * FROM dbo.doc_exz ;
GO
DROP TABLE dbo.doc_exz ;
GO

E. 使用條件約束新增數個數據行

下列範例會加入數個資料行，這些資料行含有利用新資料行定義的條件約束。第一個新資料行有 IDENTITY 屬性。資料表中的每一個資料列在識別欄位中都有新的累加值。

CREATE TABLE dbo.doc_exe (column_a INT CONSTRAINT column_a_un UNIQUE) ;
GO
ALTER TABLE dbo.doc_exe ADD

-- Add a PRIMARY KEY identity column.
column_b INT IDENTITY
CONSTRAINT column_b_pk PRIMARY KEY,

-- Add a column that references another column in the same table.
column_c INT NULL
CONSTRAINT column_c_fk
REFERENCES doc_exe(column_a),

-- Add a column with a constraint to enforce that
-- nonnull data is in a valid telephone number format.
column_d VARCHAR(16) NULL
CONSTRAINT column_d_chk
CHECK
(column_d LIKE '[0-9][0-9][0-9]-[0-9][0-9][0-9][0-9]' OR
column_d LIKE
'([0-9][0-9][0-9]) [0-9][0-9][0-9]-[0-9][0-9][0-9][0-9]'),

-- Add a nonnull column with a default.
column_e DECIMAL(3,3)
CONSTRAINT column_e_default
DEFAULT .081 ;
GO
EXEC sp_help doc_exe ;
GO
DROP TABLE dbo.doc_exe ;
GO

F. 新增具有預設值的可為 Null 數據行

下列範例會加入含有 DEFAULT 定義且可為 Null 的資料行，並利用 WITH VALUES 為資料表中的每一個現有資料列提供值。如果沒有使用 WITH VALUES，則每一個資料列的新資料行中都會有 NULL 值。

CREATE TABLE dbo.doc_exf (column_a INT) ;
GO
INSERT INTO dbo.doc_exf VALUES (1) ;
GO
ALTER TABLE dbo.doc_exf
ADD AddDate smalldatetime NULL
CONSTRAINT AddDateDflt
DEFAULT GETDATE() WITH VALUES ;
GO
DROP TABLE dbo.doc_exf ;
GO

G. 使用索引或數據壓縮選項建立 PRIMARY KEY 條件約束

下列範例會建立 PRIMARY KEY 條件約束 PK_TransactionHistoryArchive_TransactionID，並設定選項 FILLFACTOR、ONLINE 及 PAD_INDEX。產生的叢集索引將與條件約束同名。

適用於：SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本，以及 Azure SQL Database。

USE AdventureWorks;
GO
ALTER TABLE Production.TransactionHistoryArchive WITH NOCHECK
ADD CONSTRAINT PK_TransactionHistoryArchive_TransactionID PRIMARY KEY CLUSTERED (TransactionID)
WITH (FILLFACTOR = 75, ONLINE = ON, PAD_INDEX = ON);
GO

此類似範例會在套用叢集主索引鍵時，套用頁面壓縮。

USE AdventureWorks;
GO
ALTER TABLE Production.TransactionHistoryArchive WITH NOCHECK
ADD CONSTRAINT PK_TransactionHistoryArchive_TransactionID PRIMARY KEY CLUSTERED (TransactionID)
WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE);
GO

H. 新增疏鬆數據行

下列範例示範如何在資料表 T1 中加入及修改疏鬆資料行。建立資料表 T1 的程式碼如下。

CREATE TABLE T1 (
  C1 INT PRIMARY KEY,
  C2 VARCHAR(50) SPARSE NULL,
  C3 INT SPARSE NULL,
  C4 INT) ;
GO

若要加入其他的疏鬆資料行 C5，請執行下列陳述式。

ALTER TABLE T1
ADD C5 CHAR(100) SPARSE NULL ;
GO

若要將 C4 非疏鬆資料行轉換成疏鬆資料行，請執行下列陳述式。

ALTER TABLE T1
ALTER COLUMN C4 ADD SPARSE ;
GO

若要將 C4 疏鬆資料行轉換成非疏鬆資料行，請執行下列陳述式。

ALTER TABLE T1
ALTER COLUMN C4 DROP SPARSE ;
GO

I. 新增數據行集

下列範例示範如何將資料行加入至資料表 T2。如果資料表已包含疏鬆資料行，就無法在該資料表中新增資料行集。建立資料表 T2 的程式碼如下。

CREATE TABLE T2 (
  C1 INT PRIMARY KEY,
  C2 VARCHAR(50) NULL,
  C3 INT NULL,
  C4 INT) ;
GO

下列三個陳述式會新增名為 CS 的資料行集，然後將資料行 C2 和 C3 修改為 SPARSE。

ALTER TABLE T2
ADD CS XML COLUMN_SET FOR ALL_SPARSE_COLUMNS ;
GO

ALTER TABLE T2
ALTER COLUMN C2 ADD SPARSE ;
GO

ALTER TABLE T2
ALTER COLUMN C3 ADD SPARSE ;
GO

J. 新增加密的數據行

下列陳述式會加入名為 PromotionCode 的加密資料行。

ALTER TABLE Customers ADD
    PromotionCode nvarchar(100)
    ENCRYPTED WITH (COLUMN_ENCRYPTION_KEY = MyCEK,
    ENCRYPTION_TYPE = RANDOMIZED,
    ALGORITHM = 'AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_256') ;

K. 新增具有可繼續作業的主鍵

在資料行 (a) 上新增叢集主索引鍵的可繼續 ALTER TABLE 作業，MAX_DURATION 為 240 分鐘。

ALTER TABLE table1
ADD CONSTRAINT PK_Constrain PRIMARY KEY CLUSTERED (a)
WITH (ONLINE = ON, MAXDOP = 2, RESUMABLE = ON, MAX_DURATION = 240);

卸除數據行和條件約束

本節中的範例示範如何卸除資料行和條件約束。

A. 卸除數據行或數據行

第一個範例會修改資料表來移除資料行。第二個範例會移除多個資料行。

CREATE TABLE dbo.doc_exb (
     column_a INT,
     column_b VARCHAR(20) NULL,
     column_c DATETIME,
     column_d INT) ;
GO
-- Remove a single column.
ALTER TABLE dbo.doc_exb DROP COLUMN column_b ;
GO
-- Remove multiple columns.
ALTER TABLE dbo.doc_exb DROP COLUMN column_c, column_d;

B. 卸除條件約束和數據行

第一個範例會從資料表中移除 UNIQUE 條件約束。第二個範例會移除兩個條件約束與單一資料行。

CREATE TABLE dbo.doc_exc (column_a INT NOT NULL CONSTRAINT my_constraint UNIQUE) ;
GO

-- Example 1. Remove a single constraint.
ALTER TABLE dbo.doc_exc DROP my_constraint ;
GO

DROP TABLE dbo.doc_exc;
GO

CREATE TABLE dbo.doc_exc ( column_a INT
                          NOT NULL CONSTRAINT my_constraint UNIQUE
                          ,column_b INT
                          NOT NULL CONSTRAINT my_pk_constraint PRIMARY KEY) ;
GO

-- Example 2. Remove two constraints and one column
-- The keyword CONSTRAINT is optional. The keyword COLUMN is required.
ALTER TABLE dbo.doc_exc
DROP CONSTRAINT my_constraint, my_pk_constraint, COLUMN column_b ;
GO

C. 在 ONLINE 模式中卸除 PRIMARY KEY 條件約束

下列範例會刪除 PRIMARY KEY 條件約束，並將 ONLINE 選項設為 ON。

ALTER TABLE Production.TransactionHistoryArchive
DROP CONSTRAINT PK_TransactionHistoryArchive_TransactionID
WITH (ONLINE = ON) ;
GO

D. 新增和卸除 FOREIGN KEY 條件約束

下列範例會建立資料表 ContactBackup，然後改變該資料表，方式是先加入一個參考 FOREIGN KEY 資料表的 Person.Person 條件約束，再卸除 FOREIGN KEY 條件約束。

CREATE TABLE Person.ContactBackup
    (ContactID INT) ;
GO

ALTER TABLE Person.ContactBackup
ADD CONSTRAINT FK_ContactBackup_Contact FOREIGN KEY (ContactID)
    REFERENCES Person.Person (BusinessEntityID) ;
GO

ALTER TABLE Person.ContactBackup
DROP CONSTRAINT FK_ContactBackup_Contact ;
GO

DROP TABLE Person.ContactBackup ;

改變數據行定義

A. 變更資料行的資料類型

下列範例會將資料表的資料行從 INT 變更為 DECIMAL。

CREATE TABLE dbo.doc_exy (column_a INT) ;
GO
INSERT INTO dbo.doc_exy (column_a) VALUES (10) ;
GO
ALTER TABLE dbo.doc_exy ALTER COLUMN column_a DECIMAL (5, 2) ;
GO
DROP TABLE dbo.doc_exy ;
GO

B. 變更數據行的大小

下列範例會增加 varchar 資料行的大小，以及 decimal 資料行的有效位數和小數位數。因為資料行包含資料，所以資料行大小只能增加。另請注意，col_a 會定義於唯一索引中。 col_a 的大小仍可增加，因為資料類型是 varchar，且索引不是 PRIMARY KEY 條件約束的結果。

-- Create a two-column table with a unique index on the varchar column.
CREATE TABLE dbo.doc_exy (col_a varchar(5) UNIQUE NOT NULL, col_b decimal (4,2)) ;
GO
INSERT INTO dbo.doc_exy VALUES ('Test', 99.99) ;
GO
-- Verify the current column size.
SELECT name, TYPE_NAME(system_type_id), max_length, precision, scale
FROM sys.columns WHERE object_id = OBJECT_ID(N'dbo.doc_exy') ;
GO
-- Increase the size of the varchar column.
ALTER TABLE dbo.doc_exy ALTER COLUMN col_a varchar(25) ;
GO
-- Increase the scale and precision of the decimal column.
ALTER TABLE dbo.doc_exy ALTER COLUMN col_b decimal (10,4) ;
GO
-- Insert a new row.
INSERT INTO dbo.doc_exy VALUES ('MyNewColumnSize', 99999.9999) ;
GO
-- Verify the current column size.
SELECT name, TYPE_NAME(system_type_id), max_length, precision, scale
FROM sys.columns WHERE object_id = OBJECT_ID(N'dbo.doc_exy') ;

C. 變更數據行定序

下列範例將示範如何變更資料行的定序。首先，資料表是包含預設使用者定序的已建立資料表。

CREATE TABLE T3 (
  C1 INT PRIMARY KEY,
  C2 VARCHAR(50) NULL,
  C3 INT NULL,
  C4 INT) ;
GO

接著，將資料行 C2 定序變更為 Latin1_General_BIN。即使資料類型未變更，仍為必要。

ALTER TABLE T3
ALTER COLUMN C2 varchar(50) COLLATE Latin1_General_BIN ;
GO

D. 加密數據行

下列範例示範如何使用具有安全記憶體保護區的 Always Encrypted 來加密資料行。

首先，會建立不含任何加密資料行的資料表。

CREATE TABLE T3 (
  C1 INT PRIMARY KEY,
  C2 VARCHAR(50) NULL,
  C3 INT NULL,
  C4 INT) ;
GO

接著，資料行 'C2' 會使用名為 CEK1 的資料行加密金鑰，以及隨機加密進行加密。若要讓下列陳述式成功執行：

資料行加密金鑰必須已啟用記憶體保護區。這表示其必須以允許記憶體保護區計算的資料行主要金鑰進行加密。
目標 SQL Server 執行個體必須支援具有安全記憶體保護區的 Always Encrypted。
陳述式必須是透過為具有安全記憶體保護區 Always Encrypted 設定的連線發出，並使用支援的用戶端驅動程式。
進行呼叫的應用程式必須具備存取資料行主要金鑰的權限，以保護 CEK1。

ALTER TABLE T3
ALTER COLUMN C2 VARCHAR(50) ENCRYPTED
WITH (COLUMN_ENCRYPTION_KEY = [CEK1], ENCRYPTION_TYPE = Randomized, ALGORITHM = 'AEAD_AES_256_CBC_HMAC_SHA_256') NULL;
GO

改變數據表定義

本節中的範例示範如何修改資料表的定義。

A. 修改數據表以變更壓縮

下列範例會變更非分割區資料表的壓縮。堆積或叢集索引將會重建。如果資料表為堆積，則所有非叢集索引將會重建。

ALTER TABLE T1
REBUILD WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE) ;

下列範例會變更分割區資料表的壓縮。 REBUILD PARTITION = 1 語法只會造成分割區號碼 1 的重建。

適用於：SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本，以及 Azure SQL Database。

ALTER TABLE PartitionTable1
REBUILD PARTITION = 1 WITH (DATA_COMPRESSION =NONE) ;
GO

使用下列替代語法的相同作業會造成資料表內所有分割區的重建。

適用於：SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本，以及 Azure SQL Database。

ALTER TABLE PartitionTable1
REBUILD PARTITION = ALL
WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE ON PARTITIONS(1)) ;

如需其他資料壓縮範例，請參閱資料壓縮。

B. 修改數據行存放區數據表以變更封存壓縮

下列範例藉由套用其他壓縮演算法來進一步壓縮資料行存放區資料表的分割區。此壓縮會縮小資料表，但是也會增加儲存和擷取所需的時間。這對於封存，或是需要較少空間而且可負擔更多時間來儲存和擷取的狀況很實用。

適用於：SQL Server 2014 (12.x) 和更新版本，以及 Azure SQL Database。

ALTER TABLE PartitionTable1
REBUILD PARTITION = 1 WITH (DATA_COMPRESSION = COLUMNSTORE_ARCHIVE) ;
GO

下列範例會解壓縮之前以 COLUMNSTORE_ARCHIVE 選項壓縮的資料行存放區資料表分割區。還原資料時，資料將會繼續以用於所有資料行存放區資料表的資料行存放區壓縮來壓縮。

適用於：SQL Server 2014 (12.x) 和更新版本，以及 Azure SQL Database。

ALTER TABLE PartitionTable1
REBUILD PARTITION = 1 WITH (DATA_COMPRESSION = COLUMNSTORE) ;
GO

C. 切換數據表之間的分割區

下列範例會建立分割區資料表，並假設資料庫中已經建立分割區配置 myRangePS1。接著會建立一個非分割區資料表，其結構與分割區資料表相同，並且與資料表 PARTITION 2 的 PartitionTable 位於相同的檔案群組上。然後，資料表 PARTITION 2 之 PartitionTable 的資料就會切換到資料表 NonPartitionTable 中。

CREATE TABLE PartitionTable (col1 INT, col2 CHAR(10))
ON myRangePS1 (col1) ;
GO
CREATE TABLE NonPartitionTable (col1 INT, col2 CHAR(10))
ON test2fg ;
GO
ALTER TABLE PartitionTable SWITCH PARTITION 2 TO NonPartitionTable ;
GO

D. 允許分割數據表的鎖定擴大

下列範例會在分割區資料表上啟用分割區層級的鎖定擴大。如果資料表未分割，則鎖定擴大會在 TABLE 層級設定。

適用於：SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本，以及 Azure SQL Database。

ALTER TABLE dbo.T1 SET (LOCK_ESCALATION = AUTO) ;
GO

E. 在數據表上設定變更追蹤

下列範例會啟用 Person.Person 資料表上的變更追蹤。

適用於：SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本，以及 Azure SQL Database。

USE AdventureWorks;
ALTER TABLE Person.Person
ENABLE CHANGE_TRACKING ;

下列範例會啟用變更追蹤，並為變更期間更新的資料行啟用追蹤。

適用於：SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本。

USE AdventureWorks;
GO
ALTER TABLE Person.Person
ENABLE CHANGE_TRACKING
WITH (TRACK_COLUMNS_UPDATED = ON)

下列範例會停用 Person.Person 資料表上的變更追蹤。

適用於：SQL Server 2008 (10.0.x) 和更新版本，以及 Azure SQL Database。

USE AdventureWorks;
GO
ALTER TABLE Person.Person
DISABLE CHANGE_TRACKING ;

停用和啟用條件約束和觸發程式

A. 停用並重新啟用條件約束

下列範例會停用限制資料中所接受之薪資的條件約束。 NOCHECK CONSTRAINT 若與 ALTER TABLE 搭配使用，可以停用條件約束，並允許插入通常會違反條件約束的值。 CHECK CONSTRAINT 可重新啟用條件約束。

CREATE TABLE dbo.cnst_example (
  id INT NOT NULL,
  name VARCHAR(10) NOT NULL,
  salary MONEY NOT NULL
  CONSTRAINT salary_cap CHECK (salary < 100000)) ;

-- Valid inserts
INSERT INTO dbo.cnst_example VALUES (1,'Joe Brown',65000) ;
INSERT INTO dbo.cnst_example VALUES (2,'Mary Smith',75000) ;

-- This insert violates the constraint.
INSERT INTO dbo.cnst_example VALUES (3,'Pat Jones',105000) ;

-- Disable the constraint and try again.
ALTER TABLE dbo.cnst_example NOCHECK CONSTRAINT salary_cap;
INSERT INTO dbo.cnst_example VALUES (3,'Pat Jones',105000) ;

-- Re-enable the constraint and try another insert; this will fail.
ALTER TABLE dbo.cnst_example CHECK CONSTRAINT salary_cap;
INSERT INTO dbo.cnst_example VALUES (4,'Eric James',110000) ;

B. 停用並重新啟用觸發程式

下列範例會使用 DISABLE TRIGGER 的 ALTER TABLE 選項停用觸發程序，並允許通常會違反此觸發程序規定的插入作業。接著會再使用 ENABLE TRIGGER 重新啟用此觸發程序。

CREATE TABLE dbo.trig_example (
  id INT,
  name VARCHAR(12),
  salary MONEY) ;
GO
-- Create the trigger.
CREATE TRIGGER dbo.trig1 ON dbo.trig_example FOR INSERT
AS
IF (SELECT COUNT(*) FROM INSERTED
WHERE salary > 100000) > 0
BEGIN
    print 'TRIG1 Error: you attempted to insert a salary > $100,000'
    ROLLBACK TRANSACTION
END ;
GO
-- Try an insert that violates the trigger.
INSERT INTO dbo.trig_example VALUES (1,'Pat Smith',100001) ;
GO
-- Disable the trigger.
ALTER TABLE dbo.trig_example DISABLE TRIGGER trig1 ;
GO
-- Try an insert that would typically violate the trigger.
INSERT INTO dbo.trig_example VALUES (2,'Chuck Jones',100001) ;
GO
-- Re-enable the trigger.
ALTER TABLE dbo.trig_example ENABLE TRIGGER trig1 ;
GO
-- Try an insert that violates the trigger.
INSERT INTO dbo.trig_example VALUES (3,'Mary Booth',100001) ;
GO

線上作業

A. 使用低優先順序等候選項的線上索引重建

下列範例示範如何執行指定低優先順序等候選項的線上索引重建。

適用於：SQL Server 2014 (12.x) 和更新版本，以及 Azure SQL Database。

ALTER TABLE T1
REBUILD WITH
(
    PAD_INDEX = ON,
    ONLINE = ON ( WAIT_AT_LOW_PRIORITY ( MAX_DURATION = 4 MINUTES,
                                         ABORT_AFTER_WAIT = BLOCKERS ) )
) ;

B. 線上改變資料行

下列範例示範如何使用 ONLINE 選項執行變更資料行作業。

適用於：SQL Server 2016 (13.x) 和更新版本，以及 Azure SQL Database。

CREATE TABLE dbo.doc_exy (column_a INT) ;
GO
INSERT INTO dbo.doc_exy (column_a) VALUES (10) ;
GO
ALTER TABLE dbo.doc_exy
    ALTER COLUMN column_a DECIMAL (5, 2) WITH (ONLINE = ON) ;
GO
sp_help doc_exy;
DROP TABLE dbo.doc_exy ;
GO

系統版本設定

下列四個範例將協助您熟悉使用系統版本設定的語法。如需其他協助，請參閱開始使用系統建立版本的時態表。

適用於：SQL Server 2016 (13.x) 和更新版本，以及 Azure SQL Database。

A. 將系統版本設定加入現有的資料表

下列範例會示範如何將系統版本設定加入現有的資料表，並建立未來的記錄資料表。這個範例假設目前有一個稱為 InsurancePolicy 且已定義主索引鍵的資料表。此範例會為系統版本設定填入新建立的期間資料行，且因為開始時間與結束時間不能為 Null，因此會使用預設值。此範例會使用 HIDDEN 子句，以確保不會影響到與目前資料表互動的現有應用程式。其也會使用只有 SQL Database 才提供的 HISTORY_RETENTION_PERIOD。

--Alter non-temporal table to define periods for system versioning
ALTER TABLE InsurancePolicy
ADD PERIOD FOR SYSTEM_TIME (ValidFrom, ValidTo),
ValidFrom datetime2 GENERATED ALWAYS AS ROW START HIDDEN NOT NULL
    DEFAULT SYSUTCDATETIME(),
ValidTo datetime2 GENERATED ALWAYS AS ROW END HIDDEN NOT NULL
    DEFAULT CONVERT(DATETIME2, '9999-12-31 23:59:59.99999999') ;

--Enable system versioning with 1 year retention for historical data
ALTER TABLE InsurancePolicy
SET (SYSTEM_VERSIONING = ON (HISTORY_RETENTION_PERIOD = 1 YEAR)) ;

B. 移轉現有解決方案以使用系統版本設定

下列範例會示範如何從一種使用觸發程序來模擬時態性支援的解決方案，移轉至系統版本設定。這個範例假設有一個解決方案針對其現有解決方案使用 ProjectTask 資料表與 ProjectTaskHistory 資料表，且其期間是使用 Changed Date 和 Revised Date 資料行；這些期間資料行不使用 datetime2 資料類型，且 ProjectTask 資料表已定義主索引鍵。

-- Drop existing trigger
DROP TRIGGER ProjectTask_HistoryTrigger;

-- Adjust the schema for current and history table
-- Change data types for existing period columns
ALTER TABLE ProjectTask ALTER COLUMN [Changed Date] datetime2 NOT NULL ;
ALTER TABLE ProjectTask ALTER COLUMN [Revised Date] datetime2 NOT NULL ;
ALTER TABLE ProjectTaskHistory ALTER COLUMN [Changed Date] datetime2 NOT NULL ;
ALTER TABLE ProjectTaskHistory ALTER COLUMN [Revised Date] datetime2 NOT NULL ;

-- Add SYSTEM_TIME period and set system versioning with linking two existing tables
-- (a certain set of data checks happen in the background)
ALTER TABLE ProjectTask
ADD PERIOD FOR SYSTEM_TIME ([Changed Date], [Revised Date])

ALTER TABLE ProjectTask
SET (SYSTEM_VERSIONING = ON (HISTORY_TABLE = dbo.ProjectTaskHistory, DATA_CONSISTENCY_CHECK = ON))

C. 停用並重新啟用系統版本設定以變更數據表架構

這個範例示範如何停用 Department 資料表上的系統版本設定、加入資料行，然後重新啟用系統版本設定。若要修改資料表結構描述，必須停用系統版本設定。在交易中執行這些步驟，只更新資料表結構描述而不更新這兩個資料表，這樣可以讓 DBA 在重新啟用系統版本設定時不執行資料一致性檢查，還能改善效能。執行某些作業時並不需要停用系統版本設定，例如建立統計資料、切換資料分割或者將壓縮套用到一或兩個資料表。

BEGIN TRAN
/* Takes schema lock on both tables */
ALTER TABLE Department
    SET (SYSTEM_VERSIONING = OFF) ;
/* expand table schema for temporal table */
ALTER TABLE Department
     ADD Col5 int NOT NULL DEFAULT 0 ;
/* Expand table schema for history table */
ALTER TABLE DepartmentHistory
    ADD Col5 int NOT NULL DEFAULT 0 ;
/* Re-establish versioning again*/
ALTER TABLE Department
    SET (SYSTEM_VERSIONING = ON (HISTORY_TABLE=dbo.DepartmentHistory,
                                 DATA_CONSISTENCY_CHECK = OFF)) ;
COMMIT

D. 拿掉系統版本控制

這個範例示範如何從 Department 資料表徹底移除系統版本設定以及卸除 DepartmentHistory 資料表。您可能也要視情況卸除系統用來記錄系統版本設定資訊的期間資料行。已啟用系統版本設定時，您無法卸除 Department 或 DepartmentHistory 資料表。

ALTER TABLE Department
    SET (SYSTEM_VERSIONING = OFF) ;
ALTER TABLE Department
DROP PERIOD FOR SYSTEM_TIME ;
DROP TABLE DepartmentHistory ;

範例：Azure Synapse Analytics 和 Analytics Platform System (PDW)

下列範例 A 至 C 都會使用 FactResellerSales 資料庫中的資料表。

A. 判斷資料表是否已分割

下列查詢會在資料表 FactResellerSales 已分割時，傳回一個或多個資料列。如果資料表未分割，則不會傳回任何資料列。

SELECT * FROM sys.partitions AS p
JOIN sys.tables AS t
    ON p.object_id = t.object_id
WHERE p.partition_id IS NOT NULL
    AND t.name = 'FactResellerSales' ;

B. 判斷分割數據表的界限值

下列查詢會針對 FactResellerSales 資料表中的每一個分割區傳回界限值。

SELECT t.name AS TableName, i.name AS IndexName, p.partition_number,
    p.partition_id, i.data_space_id, f.function_id, f.type_desc,
    r.boundary_id, r.value AS BoundaryValue
FROM sys.tables AS t
JOIN sys.indexes AS i
    ON t.object_id = i.object_id
JOIN sys.partitions AS p
    ON i.object_id = p.object_id AND i.index_id = p.index_id
JOIN  sys.partition_schemes AS s
    ON i.data_space_id = s.data_space_id
JOIN sys.partition_functions AS f
    ON s.function_id = f.function_id
LEFT JOIN sys.partition_range_values AS r
    ON f.function_id = r.function_id and r.boundary_id = p.partition_number
WHERE t.name = 'FactResellerSales' AND i.type <= 1
ORDER BY p.partition_number ;

C. 判斷資料分割資料表的分割資料行

下列查詢會傳回資料表之分割區資料行的名稱。 FactResellerSales.

SELECT t.object_id AS Object_ID, t.name AS TableName,
    ic.column_id as PartitioningColumnID, c.name AS PartitioningColumnName
FROM sys.tables AS t
JOIN sys.indexes AS i
    ON t.object_id = i.object_id
JOIN sys.columns AS c
    ON t.object_id = c.object_id
JOIN sys.partition_schemes AS ps
    ON ps.data_space_id = i.data_space_id
JOIN sys.index_columns AS ic
    ON ic.object_id = i.object_id
    AND ic.index_id = i.index_id AND ic.partition_ordinal > 0
WHERE t.name = 'FactResellerSales'
AND i.type <= 1
AND c.column_id = ic.column_id ;

D. 合併兩個分割區

下列範例會將兩個資料分割合併到一個資料表。

Customer 資料表的定義如下：

CREATE TABLE Customer (
    id INT NOT NULL,
    lastName VARCHAR(20),
    orderCount INT,
    orderDate DATE)
WITH
    ( DISTRIBUTION = HASH(id),
    PARTITION ( orderCount RANGE LEFT
    FOR VALUES (1, 5, 10, 25, 50, 100))) ;

下列命令會結合 10 到 25 的資料分割界限。

ALTER TABLE Customer MERGE RANGE (10);

資料表的新的 DDL 是：

CREATE TABLE Customer (
    id INT NOT NULL,
    lastName VARCHAR(20),
    orderCount INT,
    orderDate DATE)
WITH
    ( DISTRIBUTION = HASH(id),
    PARTITION ( orderCount RANGE LEFT
    FOR VALUES (1, 5, 25, 50, 100))) ;

E. 分割分割區

下列範例會分割資料表上的資料分割。

Customer 資料表有以下 DDL：

DROP TABLE Customer;

CREATE TABLE Customer (
    id INT NOT NULL,
    lastName VARCHAR(20),
    orderCount INT,
    orderDate DATE)
WITH
    ( DISTRIBUTION = HASH(id),
    PARTITION ( orderCount RANGE LEFT
    FOR VALUES (1, 5, 10, 25, 50, 100 ))) ;

下列命令會建立新的分割區而且被 75 這個值所限制，介於 50 到 100 之間。

ALTER TABLE Customer SPLIT RANGE (75);

資料表的新的 DDL 是：

CREATE TABLE Customer (
   id INT NOT NULL,
   lastName VARCHAR(20),
   orderCount INT,
   orderDate DATE)
   WITH DISTRIBUTION = HASH(id),
   PARTITION ( orderCount (RANGE LEFT
      FOR VALUES (1, 5, 10, 25, 50, 75, 100))) ;

F. 使用 SWITCH 將分割區移至記錄資料表

下列範例會將 Orders 資料表某一資料分割中的資料移至 OrdersHistory 資料表的某一資料分割。

Orders 資料表有以下 DDL：

CREATE TABLE Orders (
    id INT,
    city VARCHAR (25),
    lastUpdateDate DATE,
    orderDate DATE)
WITH
    (DISTRIBUTION = HASH (id),
    PARTITION ( orderDate RANGE RIGHT
    FOR VALUES ('2004-01-01', '2005-01-01', '2006-01-01', '2007-01-01'))) ;

在這個範例中，Orders 資料表有下列資料分割。每個分割區都包含資料。

資料分割	有資料？	界限範圍
1	是	OrderDate < '2004-01-01'
2	是	'2004-01-01' <= OrderDate < '2005-01-01'
3	是	'2005-01-01' <= OrderDate< '2006-01-01'
4	是	'2006-01-01'<= OrderDate < '2007-01-01'
5	是	'2007-01-01' <= OrderDate

分割區 1 (有資料)：OrderDate < '2004-01-01'
分割區 2 (有資料)：'2004-01-01' <= OrderDate < '2005-01-01'
分割區 3 (有資料)：'2005-01-01' <= OrderDate< '2006-01-01'
分割區 4 (有資料)：'2006-01-01'<= OrderDate < '2007-01-01'
分割區 5 (有資料)：'2007-01-01' <= OrderDate

OrdersHistory 資料表有下列 DDL，其中資料行和資料行名稱都與 Orders 資料表相同。二者散列分佈在 id 資料行。

CREATE TABLE OrdersHistory (
   id INT,
   city VARCHAR (25),
   lastUpdateDate DATE,
   orderDate DATE)
WITH
    (DISTRIBUTION = HASH (id),
    PARTITION ( orderDate RANGE RIGHT
    FOR VALUES ('2004-01-01'))) ;

雖然資料行和資料行名稱必須相同，但資料分割界限不需要相同。在此範例中，OrdersHistory 資料表有下列兩個資料分割而且都是空的：

分割區 1 (無資料)：OrderDate < '2004-01-01'
分割區 2 (空白)：'2004-01-01' <= OrderDate

針對前面兩個資料表，下列命令會將所有 OrderDate < '2004-01-01' 的資料列，從 Orders 資料表移至 OrdersHistory 資料表。

ALTER TABLE Orders SWITCH PARTITION 1 TO OrdersHistory PARTITION 1;

因此，Orders 中的第一個資料分割是空白的，而且 OrdersHistory 中的第一個資料分割包含資料。資料表現在會出現，如下所示：

Orders 資料表

分割區 1 (空白)：OrderDate < '2004-01-01'
分割區 2 (有資料)：'2004-01-01' <= OrderDate < '2005-01-01'
分割區 3 (有資料)：'2005-01-01' <= OrderDate< '2006-01-01'
分割區 4 (有資料)：'2006-01-01'<= OrderDate < '2007-01-01'
分割區 5 (有資料)：'2007-01-01' <= OrderDate

OrdersHistory 資料表

分割區 1 (有資料)：OrderDate < '2004-01-01'
分割區 2 (空白)：'2004-01-01' <= OrderDate

若要清除 Orders 資料表，您可以透過合併資料分割 1 和 2 來移除空白的資料分割，如下所示：

ALTER TABLE Orders MERGE RANGE ('2004-01-01');

合併之後，Orders 資料表有下列資料分割：

Orders 資料表

分割區 1 (有資料)：OrderDate < '2005-01-01'
分割區 2 (有資料)：'2005-01-01' <= OrderDate< '2006-01-01'
分割區 3 (有資料)：'2006-01-01'<= OrderDate < '2007-01-01'
分割區 4 (有資料)：'2007-01-01' <= OrderDate

假設又過了一年，您已準備好封存 2005 年。您可以按照以下方法分割空白資料分割，以在 OrdersHistory 資料表為 2005 年配置一個空白資料分割：

ALTER TABLE OrdersHistory SPLIT RANGE ('2005-01-01');

分割之後，OrdersHistory 資料表會有以下資料分割：

OrdersHistory 資料表

分割區 1 (有資料)：OrderDate < '2004-01-01'
分割區 2 (空白)：'2004-01-01' < '2005-01-01'
分割區 3 (空白)：'2005-01-01' <= OrderDate

共用方式為

ALTER TABLE (Transact-SQL)

磁碟型資料表的語法

記憶體最佳化資料表的語法

Azure Synapse Analytics 和平行處理資料倉儲的語法

Fabric 中倉儲的語法

引數

database_name

schema_name

table_name

ALTER COLUMN

column_name

[ type_schema_name. ] type_name

有效位數

scale

max

xml_schema_collection

COLLATE <定序名稱

NULL | NOT NULL

[ {ADD | DROP} ROWGUIDCOL ]

[ {ADD | DROP} PERSISTED ]

DROP NOT FOR REPLICATION

SPARSE

ADD MASKED WITH ( FUNCTION = ' mask_function ')

WITH ( ONLINE = ON | OFF) <適用於改變資料行>

WITH CHECK | WITH NOCHECK

ALTER INDEX index_name

ADD

PERIOD FOR SYSTEM_TIME ( system_start_time_column_name, system_end_time_column_name )

DROP

CONSTRAINT constraint_name

INDEX index_name

COLUMN column_name

PERIOD FOR SYSTEM_TIME

WITH <drop_clustered_constraint_option>

MAXDOP = max_degree_of_parallelism

ONLINE = { ON |OFF } <適用於drop_clustered_constraint_option>

移至 { partition_scheme_name（column_name [ ,...n ] | filegroup |“default” }

{ CHECK | NOCHECK } CONSTRAINT

{ ENABLE | DISABLE } TRIGGER

{ ENABLE | DISABLE } CHANGE_TRACKING

WITH （ TRACK_COLUMNS_UPDATED = { ON |OFF }

SWITCH [ PARTITION source_partition_number_expression ] TO [ schema_name. ] target_table [ PARTITION target_partition_number_expression ]

SET （ FILESTREAM_ON = { partition_scheme_name filestream_filegroup_name | |“default” |“NULL” }）

SET （ SYSTEM_VERSIONING = { OFF |ON [ （ HISTORY_TABLE = schema_name . history_table_name [ ， DATA_CONSISTENCY_CHECK = { ON |OFF } ] ] ] } ）

HISTORY_RETENTION_PERIOD = { INFINITE | number {DAY | DAYS | WEEK | WEEKS | MONTH | MONTHS | YEAR | YEARS} }

DATA_DELETION

SET ( LOCK_ESCALATION = { AUTO | TABLE | DISABLE } )

REBUILD

PARTITION = ALL

REBUILD WITH ( <rebuild_option> )

DATA_COMPRESSION

XML_COMPRESSION

ONLINE = { ON |OFF } <適用於single_partition_rebuild_option>

column_set_name XML COLUMN_SET FOR ALL_SPARSE_COLUMNS

{ ENABLE | DISABLE } FILETABLE_NAMESPACE

SET ( FILETABLE_DIRECTORY = directory_name )

REMOTE_DATA_ARCHIVE

[ FILTER_PREDICATE = { null | predicate } ]

MIGRATION_STATE = { OUTBOUND | INBOUND | PAUSED }

WAIT_AT_LOW_PRIORITY

ABORT_AFTER_WAIT = [NONE |SELF |BLOCKERS } ]

IF EXISTS

RESUMABLE = { ON | OFF}

備註

變更數據行的大小

鎖定和 ALTER TABLE

分割區切換的 XEvents

將 NOT NULL 資料行新增為在線作業

平行計畫執行

資料分割資料表

含有結構描述繫結檢視之資料表的限制

索引和 ALTER TABLE

複寫結構描述變更

資料壓縮

卸除 NTEXT 資料行

線上索引 REBUILD

相容性支援

權限

範例