


Wie verarbeitet SSIS implizite Datetime-Konvertierungen und welche Formate werden unterstützt?
Implizite Konvertierung des SSIS-Quellformats für Datetime
Einführung
Bei der Arbeit mit Datumsangaben in SSIS ist es wichtig, die verschiedenen Formate zu berücksichtigen, die von den verschiedenen Formaten unterstützt werden Datentypen. Dies liegt daran, dass SSIS möglicherweise implizite Konvertierungen durchführt, wenn Datumswerte in einem Format gefunden werden, das nicht dem erwarteten Typ entspricht.
Frage
Ein Benutzer ist auf eine Situation gestoßen, in der er versucht, einen zu konvertieren Datum im Format „1-Jan“ in einen Datum/Uhrzeit-Typ (DT_DBTimestamp) umwandeln. Sie gingen davon aus, dass die Konvertierung fehlschlagen würde, aber stattdessen interpretierte SSIS den Wert implizit als „1.1.2017“. Dieser Benutzer sucht nach einer Referenz, um die unterstützten Datumsformate für verschiedene SSIS-Datentypen anzuzeigen.
Antwort
Standardformate von Datetime-Datentypen in SSIS
Die Standardformate für Datum/Uhrzeit-Datentypen in SSIS beim Konvertieren aus einer Zeichenfolge lauten wie folgt folgt:
- 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 Konvertierungsexperimente
Um das zu untersuchen Implizites Konvertierungsverhalten in SSIS wurde ein Experiment mit einer Skriptkomponente als Datenquelle durchgeführt. Das Skript durchlief verschiedene Kulturinformations- und Datum/Uhrzeit-Formate, um zu ermitteln, welche von der Ausgabespalte DT_DBTIMESTAMP akzeptiert wurden. Die Ergebnisse wurden in einer Textdatei gespeichert und zeigten, dass viele Datums-/Uhrzeitformate implizit konvertiert werden.
Implizite SQL Server-Konvertierung
In SQL Server gibt es nur zwei Datums-/Uhrzeitzeichenfolgenformate unabhängig von der Sprache richtig interpretiert werden Einstellungen:
- jjjjMMtt
- jjjj-MM-ttTHH:mm:ss (ISO8601)
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verarbeitet SSIS implizite Datetime-Konvertierungen und welche Formate werden unterstützt?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

TOGRANTREMMENTIONSTONEWMYSQLUSERS, folgt der THESESTEPS: 1) AccessMysqlasauser withSuffePrivileges, 2) CreateeNewuserwiththecreateuserCommand, 3) UsetheGrantcommandtospecifificpermissionSlikesSelect, Einfügung, orallprivileSontespezifizierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und 4), orallprivileSONSONSONSONSONSORTIONALS, und4) und 4), und 4), und 4)), und 4), orallprivileSoneger

Toaddusersinmysqleffektiv und secury, folge theSesteps: 1) UseTheCreatErStatementToaddanewuser, spezifizieren derHostandastrongPassword.2) GrantNeornyprivileGeSusingTheGrantstatement, AdheringTothprincipleastprivilege.3) implementssecurityMectoNityMeaSualslyLection

ToaddanewuserwithComplexPermissionssinmysql, folge theSeSteps: 1) CreateThEserWithCreatUser'newuser '@' localhost'IdentifiedBy'pa ssword ';. 2) GranTeadaccessToAlltablesin'myDatabase'withGrantSelectonMyDatabase.to'newuser'@'localhost';.

Die String -Datentypen in MySQL umfassen Zeichen, Varchar, Binär, Varbarin, Blob und Text. Die Kollationen bestimmen den Vergleich und die Sortierung von Saiten. 1.Ch ist für Zeichenfolgen mit fester Länge geeignet. Varchar ist für Zeichenfolgen variabler Länge geeignet. 2. Für Binärdaten werden immer wieder variäarisch verwendet, und Blob und Text werden für große Objektdaten verwendet. 3.. Sortierregeln wie UTF8MB4_unicode_ci ignoriert den oberen und unteren Fall und eignet sich für Benutzernamen. UTF8MB4_BIN ist fallempfindlich und für Felder geeignet, die einen genauen Vergleich erfordern.

Die beste Auswahl der MySQLVarchar -Spaltenlänge sollte auf der Datenanalyse basieren, zukünftiges Wachstum berücksichtigen, die Leistungsauswirkungen bewerten und die Anforderungen an den Charaktersatz bewerten. 1) Analyse der Daten, um typische Längen zu bestimmen; 2) zukünftige Expansionsraum reservieren; 3) Auf die Auswirkungen großer Länge auf die Leistung achten; 4) Betrachten Sie die Auswirkungen von Zeichensätzen auf die Speicherung. Durch diese Schritte können die Effizienz und Skalierbarkeit der Datenbank optimiert werden.

Mysqlblobshavelimits: Tinyblob (255Bytes), Blob (65.535 Bytes), Mediumblob (16.777.215 Bytes), Andlongblob (4,294.967.295 Bytes) .TouseBl Obseffektiv: 1) TipperformanceImpactsandStorElargblobsexternal;

Zu den besten Tools und Technologien zur Automatisierung der Erstellung von Benutzern in MySQL gehören: 1. MySQLWorkbench, geeignet für kleine bis mittlere Umgebungen, einfach zu bedienen, aber mit hohem Ressourcenverbrauch. 2. Ansible, geeignet für Multi-Server-Umgebungen, einfache, aber steile Lernkurve; 3.. Benutzerdefinierte Python -Skripte, flexibel, müssen aber die Sicherheitskriptsicherheit gewährleisten. 4. Puppen- und Küchenchef, geeignet für groß angelegte Umgebungen, komplex, aber skalierbar. Bei der Auswahl sollten Maßstab, Lernkurve und Integrationsanforderungen berücksichtigt werden.

Ja, youcansearchinSideabloBinMysqlusingSpecifictechniques.1) konvertieren theBloboToAutf-8stringwithConvertfunctionandSearchused-Like.2) ficRpressedblobs, UseUncompressBeForeConversion.3) IncentalanceImpactSandSandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPactsandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPactsandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPracing.


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