Новые возможности SQL Server 2005 Integration Services


Преобразование Character Map


Преобразование Character Map можно применять для строковых преобразований столбцов, как в новые столбцы, так и на замену существующих. Преобразование Character Map включает:

  • Lowercase - преобразует символы к нижнему регистру.
  • Uppercase - преобразует символы к верхнему регистру.
  • Byte reversal - меняет порядок байтов на обратный.
  • Hiragana - преобразует Katakana символы в Hiragana.
  • Katakana - преобразует Hiragana символы в Katakana.
  • Half width - преобразует двухбайтовые символы к однобайтовым.
  • Full width -преобразует однобайтовые символы к двухбайтовым.
  • Linguistic casing - для преобразования регистра применяются лингвистические методы а не системные.
  • Simplified Chinese - преобразует символы в Simplified Chinese.
  • Traditional Chinese - преобразует символы в Traditional Chinese.

Преобразование Copy Map

Преобразование Copy Map позволяет создавать копии столбцов для передачи их в приемник. Обычно преобразование Copy Map используют в тех случаях, когда нужно сохранить оригинальные данные, а преобразования произвести над их копией.

Преобразование Data Conversion

В преобразовании Data Conversion данные одного типа в столбце источника можно конвертировать в данные другого типа в приемнике.

Преобразование Derived Column

Преобразование Derived Column позволяет поточные преобразования с использованием SSIS выражений. Например, можно применить к числовому столбцу функцию CEILING и передать результат в новый столбец. Также можно создать условные переходы внутри выражения.

Преобразование Fuzzy Grouping

Преобразование Fuzzy Grouping позволяет произвести очистку данных путем нахождения совпадений между данными в разных записях. Результатом преобразования являются три дополнительных столбца - один для уникальной идентификации записи, второй для идентификации группы и третий для указания степени совпадения с образцом (значение от 0 до 1). На основе заданных в задаче порогов вероятности, можно достичь высокого уровня соответствия данных образцам. Например, при установленном пороге вероятности в 80% все, что выше этого порога считается совпадающими данными, а все что ниже возможно требует ручного подтверждения соответствия образцу. Типичным случаем использования данного типа преобразования может служить группировка по названию компании производимая по источнику на основе свободно форматированного текста (в котором, например Microsoft = Micro soft = MicroSoft).

Заметим, что данное преобразование требует наличия соединения с базой SQL Server 2005 для создания временной таблицы с промежуточными результатами, которые используются алгоритмы группировки.

Преобразование Fuzzy Lookup




- Начало -  - Назад -  - Вперед -



Книжный магазин