В SQL нет прямого способа использовать шаблоны для обращения к колонкам, как, например, вы описали (val_##). Тем не менее, есть несколько подходов, которые могут помочь сократить рутинную работу с большим количеством схожих колонок.
### 1. **Динамические SQL-запросы**
Если ваша система поддерживает динамические SQL-запросы (например, через PL/pgSQL в PostgreSQL или с помощью EXECUTE в SQL Server), вы можете создать строку запроса с нужными колонками и выполнить её:
```sql
DO $$
DECLARE
query TEXT := 'SELECT ';
i INT;
BEGIN
FOR i IN 1..40 LOOP
query := query || format('val_%02d, ', i);
END LOOP;
query := query || 'FROM your_table;';
EXECUTE query;
END $$;
```
### 2. **Векторизация данных**
Если вам нужно часто обращаться ко всем колонкам, возможно, стоит рассмотреть возможность хранения этих значений в одном столбце, используя массивы или JSON, что позволяет обращаться к элементам по индексу или ключам:
```sql
CREATE TABLE your_table (
values REAL[]
);
INSERT INTO your_table (values) VALUES (array[0, 0, 0, 0, ...]);
```
Тогда ваш SQL-запрос может выглядеть так:
```sql
SELECT values[1], values[2], ... FROM your_table;
```
### 3. **Макросы в C и другие языки**
Если работа с базой данных предполагает большой объем повторяющихся запросов, можно рассмотреть использование макросов в языке C или в других языках программирования (Python, Java и т.д.), где вы можете построить нужные SQL-запросы динамически. Например, с помощью Python можно создать функцию:
```python
def generate_query(num_columns):
columns = ", ".join([f"val_{str(i).zfill(2)}" for i in range(1, num_columns + 1)])
return f"SELECT {columns} FROM your_table;"
```
### 4. **Представления**
Создание представлений (views) в вашей базе данных может помочь вам упрощать работающие запросы. Вы можете создать представление с необходимыми колонками и затем работать с ним.
```sql
CREATE VIEW my_view AS SELECT val_01, val_02, val_03, ..., val_40 FROM your_table;
```
Затем вы будете работать с представлением так, как если бы это была отдельная таблица.
### 5. **Пакетные запросы**
Если у вас есть возможность, объедините запросы к схожим колонкам. Например, если у вас есть много агрегаций или условий, вы можете обрабатывать их в одном запросе, что также уменьшит количество рутины.
В зависимости от ваших требований и архитектурных решений, вы можете выбрать один из предложенных подходов или объединить несколько из них для достижения наилучшего результата.