在上一个随笔中我们熟悉了数据流任务,现在来做一个例子,通过实践学习这些介绍的内容.这个例子从AdventureWorks数据库中取得数据,然后对数据进行聚合,排序,计算产生新列操作并输入到一个.csv文件中. 新建一个新的package将它重命名为AdventureWorksExtract.dtsx,在control flow中拖放一个数据流任务,双击进入data flow 界面 在data flow界面内拖放一个OLE DB数据源,右击重命名为TransactionHistory,双     

Union All : 与sql语言 Union All 一样,不用排序,上下合并多个表.Union All转换替代合并转换:输入输出无需排序,合并超过两个表 合并联接 : 有左连接.内连接.完全连接,只能关联两个表,连接前先排序. 合并 : 与sql语言 Union 一样,合并前先排序,上下合并两个表 在数据库中创建一个表.并创建3个TXT文件,分别用于保存结果. 姓名  课程 分数 张三 语文 90 张三 数学 83 李四 语文 74 李四 数学 84 李四 物理 94 在项目中创建一个[数

200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍 我们可以利用管道将一个命令的“标准输出”作为另一个命令的“标准输入”:但是这里的标准输出都是数据流,但是某些命令的输入只接收参数命令不接收数据流,那么这种一般的方法就无法实现,这里就需要借助xargs命令.xargs可以将数据流转换成命令参数作为标准输入的参数,接下来就来详细了解xargs的用法. 多行转换 [root@localhost test]# cat test 在当前的test

BI项目中经常会有一些提取,转换,数据处理(ELT)的工作,其中最主要的是处理过赃数据.假设在项目中我们向数据库中注入了测试数据,但是通过一个外键从另外一个表中载入数据的时候没有对应的数据,那么这一行就是赃数据.这时候可以使用SQL中的Sound-Ex,full-text,相似度算法等方法查找.这种策略需要花费大量的时间和精力来设计算法,测试,维护,并且它们都是基于词汇的,复用的可能性很小.也可能你会放弃自己处理并把它抛给一些有经验的高手专家来做这些工作,也可能你会在表中添加一些新的数据已达到外

字词查找转换将从转换输入列的文本中提取的字词与引用表中的字词进行匹配,然后计算出查找表中的字词在输入数据集中出现的次数,并将计数与引用表中的此字词一并写入转换输出的列中.此转换对于创建基于输入文本并带有词频统计信息的自定义词列表很有用. 本章功能:取出一个表中某字段的数据,并取出另一个表中的关键词,判断关键词在源记录中出现的次数.创建模拟数据: --用于查找的表 CREATE TABLE [CustFeedback] ( , ) , [UserID] INT , ) ) GO --关键词表 CR

特征映射转换如图展示数据流中列的特征,它的编辑界面很简单,只有一个标签界面,点击要进行映射的列,可以选择需要添加新列或需要更新的列.可以在Output Alias列中给原来的列一个别名,选择要进行的操作,可以进行的操作类型有: Byte Reversal:逆转数字位的顺序,例如数据0x1234 0x9876的逆转结果是0x4321 0x6789,这种操作和LCMapString,LCMAP_BYTEREV选项有相同的操作结果 Full Width:将半长字符转换成全长 Half Width:将全

排序转换允许对数据流中的数据按照某一列进行排序.这是五个常用的转换之一.连接数据源打开编辑界面,编辑这种任务.不想设置为排序列的字段不要选中,默认情况下所有列都会选中.如图所示,按照TotalSugar_Cnt排序,并将所有列输出. 在底部的表格中,可以设置输出列的别名,是否按照列来排序.Sort Order列显示列将会第一排序,第二排序还是第三排序.双击列去除重复的排序列.

建立测试数据: CREATE TABLE FactResults ( Name ) , Course ) , Score INT ) INSERT INTO FactResults ( Name , Course , Score ) SELECT '张三' , '语文' , UNION ALL SELECT '张三' , '数学' , UNION ALL SELECT '李四' , '语文' , UNION ALL SELECT '李四' , '数学' , UNION ALL SELECT '李

查找转换通过联接输入列中的数据和引用数据集中的列来执行查找.是完全匹配查找.在源表中查找与字表能关联的所有源表记录.准备数据.源表 T_QualMoisture_Middle_Detail字典表 T_DIC_QualProcess数据流任务设计图: 设计步骤:

审核转换允许对数据流添加审核审核数据,以往使用HIPPA和Sarbanes-Oxley (SOX)时,必须跟踪谁在什么时插入数据,审核转换可以实现这种功能.例如要跟踪那一个task向表里插入数据,可以在审核转换中添加相应的列.在Output Column Name列中输入想要审核的列,在Audit Type内选择审核类型如图,可以选择的类型有: Execution Instance GUID:GUID标示是那一个package执行的插入操作 PackageID:package的唯一标示 Pack

数据转换执行类似于T-SQL中的函数CONVERT或CAST的功能.数据转换的编辑界面如图,选择需要转换的列,在DataType下拉列表中选择需要的数据类型.Output Alias栏内设置输出时使用的别名.

派生列转换通过对转换输入列应用表达式来创建新列值. 表达式可以包含来自转换输入的变量.函数.运算符和列的任意组合. 结果可作为新列添加,也可作为替换值插入到现有列. 派生列转换可定义多个派生列,任何变量或输入列都可以出现在多个表达式中.可以使用此转换执行下列任务: 将不同列的数据连接到一个派生列中. 例如,可以使用表达式 FirstName + " " + LastName 将 FirstName 和 LastName 列中的值组合到名为 FullName 的单个派生列中. 通过使用

导入列: 导入列例子现在来做一个例子:创建路径D:\Pictures随便在路径D:\Pictures中粘贴4个比较小的图像文件命名为01.png.02.png.03.png.04.png在路径D:\Pictures内创建一个txt文件命名为filelist.txt,文件内容如下D:\Pictures\01.pngD:\Pictures\02.pngD:\Pictures\03.pngD:\Pictures\04.png运行下面的SQL语句创建表 CREATE TABLE dbo.MyPictur

OLE DB命令对数据流中的数据行执行一个OLE DB命令.它针对数据表中的每一行进行更新操作,可以事先将要更新的数据存放在表中.或者针对一个有输入参数的存储过程,可以将这些参数存放在一个数据表中,不用每次都输入参数.示例数据准备: CREATE TABLE SourceParametersForStoredProc ( Param1 INT, param2 INT ) CREATE TABLE DestinationOLEDBCommandDest ( Dest1 INT, Dest2 INT

聚合转换可以像T-SQL中的函数GROUP BY, Average, Minimum, Maximum, 和 Count一样对数据进行聚合运算.在图中可以看到数据以SampleID分组,对TotalSugar做Average.Maximum.Minimum.Count操作.这样产生了4列新的数据,供其他操作. 在聚合操作编辑器Aggregate Transformation Editor,首先选择需要进行聚合操作的列,然后选中的列将会出现在下面的一个表里面在Output Alias列里面输入输出

这个和T-SQL中的PIVOT和UNPIVOT的作用是一样的.数据透视转换可以将数据规范或使它在报表中更具可读性. 通过透视列值的输入数据,透视转换将规范的数据集转变成规范程度稍低.但更为简洁的版本.例如,在列有客户名称.产品和购买数量的规范的 Orders 数据集中,任何购买多种产品的客户都有多行,每一行显示一种产品的详细订购信息.此时,如果对产品列透视数据集,透视转换可以输出每个客户只有一行的数据集.这一行列出该客户购买的所有产品,产品名称显示为列名,而数量则显示为产品列的值.并非每个客户都

逆透视转换将来自单个记录中多个列的值扩展为单个列中具有同样值的多个记录,使得非规范的数据集成为较规范的版本.例如,每个客户在列出客户名的数据集中各占一行,在该行的各列中显示购买的产品和数量.逆透视转换将数据集规范之后,客户购买的每种产品在该数据集中各占一行. 我们下一步是进行逆透视.与透视配置不同,逆透视配置相对简单. 你将需要选择透视字段,在这个例子中透视字段是Ham.Soda.Milk.Beer和Chips.透视字段名称将出现在标题为Product的字段中,你可以在屏幕底部配置它.这些piv

根据条件分割数据是一个在数据流中添加复杂逻辑的方法,它允许根据条件将数据输出到其他不同的路径中.例如,可以将TotalSugar< 27.4406的输出到一个路径,TotalSugar >= 27.4406的输出到另一个路径.如图.可以从上面的属性结构中拖放一个列或者代码段,然后根据逻辑重命名而不是使用默认值Case1,还可以编辑输出列的名字.

<?php /** * 图片类 * @author Haroldphp@163.com * @version 1.0 * PHP默认只识别application/x-www.form-urlencoded标准的数据类型. 因此,对型如text/xml 或者 soap 或者 application/octet-stream 之类的内容无法解析,如果用$_POST数组来接收就会失败! 故保留原型,交给$GLOBALS['HTTP_RAW_POST_DATA'] 来接收. 另外还有一项 php://i

本文章共1570字,预计阅读时间1 - 3分钟. 问题场景: axios请求二进制数据转换生成PDF空白问题,使用axios请求后端接口,后端返回的二进制流文件,需要转换成PDF,但是在postman中直接保存文件是可以打开的: 问题描述: 请求后端接口 => 转换PDF文件 代码: import axios from '@public/axios' // 引入封装的axios // 请求方法如下 reqExcel: reqData => axios.get(`api/export`, req

在模糊查找中我们提到脏数据是怎样进入到表中的事情,主要还是由于一些“Lazy-add”造成的.这种情况我们的肉眼很容易被欺骗,看上去是同一个单词,其实就差那么一个字母,变成了两个不同的单词.一个简单的例子是X-Ray Tech和xRey,我们很有可能认为他们是同一个职务,CT操作员,但是如果让计算机来处理的话,它们是两种截然不同的东西.和模糊查找一样,模糊分组可以查找出多行中出现的类似的单词进行归类.我们可以使用这些归类得到的结果清洗数据源或者在不修改基础数据的情况下对原表进行修改.模糊分组也需