Wie konvertiert SSIS implizit Datetime-Formate in Datenquellen?
Dec 28, 2024 pm 12:09 PMImplizite Konvertierung von Datetime-Formaten in SSIS-Quellen
Einführung
Beim Importieren von Daten in SSIS ist es wichtig zu verstehen, wie Verschiedene Datums-/Uhrzeitformate werden von verschiedenen Datentypen interpretiert. Dieser Artikel bietet eine detaillierte Analyse der impliziten Konvertierungsregeln für Datetime-Formate in SSIS-Quellen.
Unterstützte Formate
Standardm??ig unterstützen die folgenden Datetime-Datentypen in SSIS bestimmte Formate :
- DT_DBDATE: jjjj-mm-tt
- DT_FILETIME: jjjj-mm-tt hh:mm:ss:fff
- DT_DBTIME: hh:mm:ss
- DT_DBTIME2: hh:mm:ss[.fffffff]
- DT_DBTIMESTAMP: jjjj-mm-tt hh:mm:ss[.fff]
- DT_DBTIMESTAMP2: jjjj-mm-tt hh:mm:ss[ .fffffff]
- DT_DBTIMESTAMPOFFSET: jjjj-mm-tt hh:mm:ss[.fffffff] [{ |-} hh:mm]
Implizite Konvertierung
Beim Importieren von Daten in Wenn Sie eine SSIS-Quelle verwenden, die einen bestimmten Datetime-Datentyp verwendet, versucht die Quelle, Zeichenfolgen implizit in das entsprechende Datetime-Format zu konvertieren. Wenn beispielsweise der Zeichenfolgenwert ?1-Jan“ in eine DT_DBTIMESTAMP-Spalte importiert wird, wird er implizit in ?1/1/2017“ konvertiert, anstatt einen Datentypkonvertierungsfehler zu verursachen.
Experimente
Um die implizite Konvertierung zu demonstrieren, wurde ein Beispiel-SSIS-Paket mit einer Skriptkomponentenquelle und einem Flatfile-Ziel erstellt. Die Skriptkomponente hat einen Datumswert iterativ in verschiedene Formate konvertiert und versucht, ihn einer DT_DbTimeStamp-Ausgabespalte zuzuweisen. Akzeptierte Formate galten als implizit konvertierbar.
Die in der beigefügten Textdatei dokumentierten Ergebnisse zeigen, dass eine Vielzahl von Formaten abh?ngig von den aktuellen Kulturinformationen implizit konvertierbar sind.
Implizite SQL Server-Konvertierung
Obwohl SSIS-Quellen bestimmte Datums-/Uhrzeitformate implizit konvertieren k?nnen, ist dies bei SQL Server der Fall strengere Regeln. Nur die folgenden beiden Datums-/Uhrzeitzeichenfolgenformate werden mit jeder Spracheinstellung korrekt interpretiert:
- yyyyMMdd
- yyyy-MM-ddTHH:mm:ss (ISO8601)
Daher wird empfohlen, bei der Verwendung von SQL Server-Verbindungen diese Standardformate maximal einzuhalten Kompatibilit?t.
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Schalten Sie MySQL langsame Abfrageprotokolle ein und analysieren Sie standhafte Leistungsprobleme. 1. Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei oder setzen Sie dynamisch Slow_query_log und long_query_time; 2. Das Protokoll enth?lt wichtige Felder wie query_time, lock_time, rows_examed, um die Effizienz -Engp?sse zu beurteilen. 3. Verwenden Sie Mysqldumpslow- oder Pt-Query-Digest-Tools, um die Protokolle effizient zu analysieren. 4. Optimierungsvorschl?ge umfassen das Hinzufügen von Indizes, das Vermeidung von Auswahl*, das Aufteilungsabfragen usw. Das Hinzufügen eines Index zu user_id kann die Anzahl der gescannten Zeilen erheblich reduzieren und die Effizienz der Abfrage verbessern.

Beachten Sie bei der Behandlung von Nullwerten in MySQL: 1. Beim Entwerfen der Tabelle sind die Schlüsselfelder auf Notnull gesetzt, und optionale Felder sind null zugelassen. 2. isnull oder isnotnull muss mit = oder! = Verwendet werden; 3. IFNULL oder Koalesce -Funktionen k?nnen verwendet werden, um die Standardwerte für die Anzeige zu ersetzen. 4. Seien Sie vorsichtig, wenn Sie Nullwerte direkt verwenden, wenn Sie einfügen oder aktualisieren, und achten Sie auf die Verarbeitungsmethoden für Datenquellen und ORM -Framework. NULL stellt einen unbekannten Wert dar und entspricht keinem Wert, einschlie?lich sich selbst. Seien Sie daher vorsichtig, wenn Sie Tabellen abfragen, z?hlen und anschlie?en, um fehlende Daten oder logische Fehler zu vermeiden. Die rationale Verwendung von Funktionen und Einschr?nkungen kann die durch NULL verursachten St?rungen wirksam verringern.

Mysqldump ist ein gemeinsames Werkzeug, um logische Sicherungen von MySQL -Datenbanken durchzuführen. Es generiert SQL -Dateien, die Anweisungen erstellen und einfügen, um die Datenbank wieder aufzubauen. 1. Es wird nicht die Originaldatei getroffen, sondern die Datenbankstruktur und den Inhalt in tragbare SQL -Befehle konvertiert. 2. Es ist für kleine Datenbanken oder eine selektive Wiederherstellung geeignet und ist nicht für die schnelle Wiederherstellung von Daten auf TB-Ebene geeignet. 3. Die gemeinsamen Optionen sind-Single-Transaktion, -databasen,-ALLE-DATABASEN, -ROUTINES usw.; 4. Verwenden Sie den Befehl MySQL, um w?hrend der Genesung importieren zu k?nnen, und k?nnen Sie fremde Schlüsselprüfungen ausschalten, um die Geschwindigkeit zu verbessern. 5. Es wird empfohlen, die Sicherung regelm??ig zu testen, die Komprimierung und automatische Einstellung zu verwenden.

Um die Gr??e der MySQL -Datenbank und -Tabelle anzuzeigen, k?nnen Sie das Information_Schema direkt abfragen oder das Befehlszeilen -Tool verwenden. 1. überprüfen Sie die gesamte Datenbankgr??e: Führen Sie die SQL -Anweisung SELECTTABLE_SCHEMAAS'DATABASE ', sum (data_length index_length)/1024/1024AS' von 'mb)' frominformation_schema.tablesGabytable_schema aus; Sie k?nnen die Gesamtgr??e aller Datenbanken erhalten oder hinzufügen, wo die Bedingungen die spezifische Datenbank begrenzen. 2. überprüfen Sie die einzelne Tabellengr??e: Verwenden Sie Selecta Selecta

Die Probleme mit dem Charaktersatz und Sortieren von Regeln sind h?ufig, wenn plattformübergreifende Migration oder mehrk?pfige Entwicklung entwickelt werden, was zu verstümmelten Code oder inkonsistenten Abfragen führt. Es gibt drei Kernl?sungen: überprüfen und vereinbaren Sie zun?chst den Zeichensatz von Datenbank, Tabelle und Feldern in UTF8MB4, sehen Sie sich durch showCreateDatabase/Tabelle an und ?ndern Sie sie mit Alter Anweisung. Zweitens geben Sie das UTF8MB4 -Zeichen fest, wenn der Client eine Verbindung herstellt, und setzen Sie ihn in Verbindungsparametern oder setzen Sie SetNames aus. W?hlen Sie drittens die Sortierregeln vernünftig aus und empfehlen Sie die Verwendung von UTF8MB4_unicode_ci, um die Genauigkeit von Vergleich und Sortierung zu gew?hrleisten, und geben Sie sie beim Erstellen der Bibliothek und der Tabelle an.

GroupBy wird verwendet, um Daten nach Feld zu gruppieren und Aggregationsvorg?nge durchzuführen und die Ergebnisse nach der Gruppierung zu filtern. Beispielsweise kann die Verwendung von GroupByCustomer_id den Gesamtverbrauchsbetrag jedes Kunden berechnen. Wenn Sie die Verwendung von Kunden mit einem Gesamtverbrauch von mehr als 1.000 herausfinden k?nnen. Die nicht aggregierten Felder nach der Auswahl müssen in GroupBy angezeigt werden und k?nnen mit einem Alias ??oder ursprünglichen Ausdruck bedingt gefiltert werden. Zu den allgemeinen Techniken geh?ren das Z?hlen der Anzahl jeder Gruppe, die Gruppierung mehrerer Felder und das Filtern mit mehreren Bedingungen.

MySQL unterstützt die Transaktionsverarbeitung und verwendet die InnoDB Storage Engine, um die Datenkonsistenz und Integrit?t zu gew?hrleisten. 1. Transaktionen sind eine Reihe von SQL -Operationen, entweder alle erfolgreich oder alle nicht zurückrollen. 2. S?ureattribute umfassen Atomizit?t, Konsistenz, Isolation und Persistenz; 3. Die Aussagen, die Transaktionen manuell kontrollieren, sind Starttransaktion, Commit und Rollback; V. 5. Verwenden Sie die Transaktionen korrekt, um den langfristigen Betrieb zu vermeiden, automatische Commits auszuschalten und Verriegelungen und Ausnahmen vernünftig zu verarbeiten. Durch diese Mechanismen kann MySQL eine hohe Zuverl?ssigkeit und eine gleichzeitige Kontrolle erreichen.
