


Penukaran Tersirat Format Waktu Tarikh dalam SSIS
Soalan: Adakah terdapat sebarang sumber yang tersedia yang menyediakan senarai lengkap format tarikh tarikh yang disokong untuk berbeza Jenis data SSIS? Adakah jenis data DT_DBTimestamp mampu mengenali format '1-Jan'?
Respons:
Maklumat Am
Jadual berikut menyenaraikan format masa tarikh lalai yang disokong oleh pelbagai jenis data SSIS apabila menukar daripada rentetan:
Data Type | Default Format | |
---|---|---|
DT_DBDATE | yyyy-mm-dd | |
DT_FILETIME | yyyy-mm-dd hh:mm:ss:fff | |
DT_DBTIME | hh:mm:ss | |
DT_DBTIME2 | hh:mm:ss[.fffffff] | |
DT_DBTIMESTAMP | yyyy-mm-dd hh:mm:ss[.fff] | |
DT_DBTIMESTAMP2 | yyyy-mm-dd hh:mm:ss[.fffffff] | |
DT_DBTIMESTAMPOFFSET | yyyy-mm-dd hh:mm:ss[.fffffff] [{ | -} hh:mm] |
Kes Penggunaan Khusus:
Dalam contoh yang disediakan, rentetan '1-Jan' tidak boleh ditukar terus kepada datetime menggunakan Convert( ) fungsi dalam SQL Server. Walau bagaimanapun, apabila cuba mengimport nilai ini ke dalam SSIS sebagai DT_DBTimestamp, ia secara tersirat diiktiraf sebagai 1/1/2017.
Eksperimen:
Untuk menyiasat lebih lanjut kelakuan ini, beberapa eksperimen telah dijalankan:
- SSIS Tersirat Penukaran datetime: Komponen skrip telah digunakan untuk mengulangi semua maklumat budaya dan format datetime yang tersedia untuk menyemak sama ada ia boleh ditukar secara tersirat kepada DT_DBTIMESTAMP. Hasilnya telah ditangkap dalam fail teks.
- Penukaran Tersirat masa tarikh Pelayan SQL: Perintah SQL digunakan untuk menukar rentetan masa tarikh yang sama dan menyemak pengecualian, yang menunjukkan sama ada format itu boleh ditukar.
Penemuan:
Eksperimen mengesahkan bahawa jenis data DT_DBTimestamp dalam SSIS mempunyai mekanisme penukaran yang lembut yang cuba mentafsir pelbagai format masa tarikh, termasuk yang yang tidak disokong secara eksplisit dalam format lalai. Tingkah laku ini tidak konsisten dengan penukaran tarikh masa SQL Server, yang mematuhi format tertentu yang disokong.
Rujukan:
- [Data Perkhidmatan Penyepaduan Jenis](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/data-types/data-types-in-integration-services?view=sql-server-ver15)
- [SSIS KE JENIS DATA SERVER SQL TERJEMAHAN](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/import-export-data/data-type-mappings-ssis-to-sql-server-import-export-wizard?view =sql-server-ver15)
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah SSIS Secara Tersirat Menukar Format Datetime, dan Adakah DT_DBTimestamp Menyokong '1-Jan'?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa