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  • SSIS

    2019-09-25 20:14:01
    SSIS 是Microsoft SQL Server Integration Services简称,是生成高性能数据集成解决方案(包括数据仓库的提取、转换和加载 (ETL) 包)的平台。 正在学习中。。。待整理 转载于:...

    SSIS 是Microsoft SQL Server Integration Services简称,是生成高性能数据集成解决方案(包括数据仓库的提取、转换和加载 (ETL) 包)的平台。

    正在学习中。。。待整理

    转载于:https://www.cnblogs.com/ZHANGKAIXUAN/p/10299110.html

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  • ssis

    2017-02-27 17:29:00
    1)ODBC Data Provider ...SSIS新建ADO.NET连接 提供程序选择“ODBC Data Provider” 2)MySQL Data Provider 安装mysql-connector-net-6.9.9 SSIS新建ADO.NET连接 提供程序选择“Mysql Dat...

    1)ODBC Data Provider

    安装mysql-connector-odbc-5.1.7-win32 

    创建ODBC数据源

    SSIS新建ADO.NET连接

    提供程序选择“ODBC Data Provider”

    2)MySQL Data Provider

    安装mysql-connector-net-6.9.9

    SSIS新建ADO.NET连接

    提供程序选择“Mysql Data Provider”

    转载于:https://www.cnblogs.com/SH-SF/p/6475437.html

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  • SSIS入门文档

    2018-06-14 10:41:17
    SSIS入门文档
  • SSIS任务

    2021-05-17 09:04:02
    SSIS任务 1ssis任务对象 任务是基于组件的、小的工作单元。 创建一个新项目(SSIS任务对象) 创建一个执行SQL任务 使用任务编辑器,双击控制流上面的任务图标,任务编辑器提供了专门用来配置任务属性的界面 连接...

    SSIS任务

    1ssis任务对象

    任务是基于组件的、小的工作单元。
    创建一个新项目(SSIS任务对象)
    在这里插入图片描述
    创建一个执行SQL任务
    在这里插入图片描述

    使用任务编辑器,双击控制流上面的任务图标,任务编辑器提供了专门用来配置任务属性的界面
    在这里插入图片描述
    连接管理器,建立与数据源的连接:指定连接管理器的类型
    ConnectionType:连接类型,可以选择连接数据类型(Excel、OLE DB、ODBC、ado、ado.net、SQLMobile)
    Excel:Excel连接管理器使程序包可以连接到Microsoft Excel工作簿文件
    OLE DB:OLE DB连接管理器使程序包可以使用OLE DB提供程序连接到数据源
    ODBC: ODBC连接管理器使程序包可以使用开放数据库连接规范(ODBC)连接到各种数据库管理系统
    ADO: ADO连接管理器使程序包可以连接到ActiveX数据对象(ADO)对象,例如记录集
    ADO.NET:ADO.NET连接管理器使程序包可以使用.NET提供程序访问数据源
    SQL Compact(SQLMobile): SQL Server Compact连接管理器使程序包可以连接到SQL Server Compact数据库
    在这里插入图片描述

    Connection:连接服务器,指定用于访问数据的连接

    在这里插入图片描述
    点击新建连接,点击new
    在这里插入图片描述
    指定连接管理器的类型:在进行服务器的连接,本地连接直接输入(.),然后选择自己的数据库。
    在这里插入图片描述
    SQLSourceType:指定该查询的源类型,数据源类型,直接输入、文件连接、变量(执行SQL语句的方法)
    直接输入: 直接输入属性是手动编写SQL语句。 它可以是一个简单的查询,也可以只输入存储过程名称,然后将 IsQueryStoredProcedure属性更改为True。BypassPrepare:是始终对语句进行预定义(设置BypassPrepare才可以进行分析查询)。
    在这里插入图片描述
    文件连接:您可以使用文件连接管理器选择包含SQL语句的文本文件或.sql文件
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    变量:您可以选择一个包含SQL语句的变量。 SQLSourceType属性更改为Variable时,新属性将出现在SourceVariable SourceVariable编辑器中在这里插入图片描述

    SSDT公共属性

    在这里插入图片描述
    Delay Validation:为true时,SSIS将不会对任务中的任何属性集进行验证。该默认值为FALSE。
    适用情况:
    在断开连接模式下进行操作,为产品输入一个值,并且希望包部署之前不对该值进行验证。
    正在使用表达式动态的设置属性时,不对该值进行验证。
    Description:表示对任务实例所完成工作的表述,指对对象的说明。默认名称为task name,该值的属性并不唯一而且是可选的。
    Disbale:如果设置为true,任务将被禁用从而无法执行,可以用于对包进行测试并且希望临时禁止执行任务,这相当于临时注释该任务。该属性值的默认值设置为FALSE。
    ExecValueVariable:该设置包含了用来存储任务的执行输出的自定义变量名。默认属性为,这就意味着执行输出将不会别存储。
    FailPackageOneFailure:设置了true,只要单个任务失败,整个任务就失败。
    FailPackageOnFailure:设置为true,只要单个任务失败,该任务的上层也将失败。
    ID:这是一个只读且自动生成的唯一ID,采用GUID的格式。
    IsolationLevel:指定容器的事物隔离级别。
    LoggingMode:指定日志记录模式。
    Name:与任务想关联的名称。
    TransactionOption:指定任务的事物属性、

    2循环和序列任务

    For循环
    Foreach 循环
    序列
    他们都是控制流任务,主要用来简化重复处理一组逻辑的过程。

    3脚本任务

    拉取脚本任务,点击控制流中的脚本任务
    在这里插入图片描述

    4数据流任务

    在SSIS中,最重要的任务当属数据流任务。可以直接从SSDT工具箱中选择SSIS数据流任务,然后在任务重定义源和目标。数据流不仅仅是输入列和输出列的映射转换。数据流可以再管道中根据数据元素对数据进行拆分,并单独处理每个流。管道中存在数据清洗过程,所以流可以被发送到不同的目标,或融合到最终结合目标。请注意,在SSIS包中可能会有多个不同的数据流。

    5数据准备任务

    数据事件探查任务和查看器
    缺点:
    因适用于SQL server中存储数据, 它不适用于第三方或基于文件的数据源。
    优点
    1、更有效的分析数据
    2、更有效的了解数据
    3、将数据引入数据仓库之前,防止出现数据问题

    设置数据事件探查任务
    数据事件探查任务是用于配置要计算的配置文件的任务。 运行包含数据事件探查任务的包以计算配置文件。 该任务将配置文件输出以 XML 格式保存到文件或包变量。
    1、设置和运行数据事件探查任务
    在这里插入图片描述
    2、编辑数据事件探查任务
    在这里插入图片描述

    DestinationType指定将配置文件输出保存到文件还是变量
    Destination配置文件输出保存的位置
    OverwriteDestination是否重复覆盖配置文件,true为如果输出存在则将其覆盖
    timeout探查任务是否超时,0表示没有超时设置

    3、快速配置文件
    在这里插入图片描述

    候选键配置文件该配置文件请求将检查一列或者一组列,以确定数据集拥有唯一候选键的可能,以及是否拥有重复的键
    列长度分布配置文件请求可以使用该请求帮助确定数据列长度设置是否正确或者查找有固定大小属性中的不良数据
    列null比率配置文件请求该配置文件请求查看某一列中null值的比率
    列模式配置文件请求该配置文件请求能够将正则表达式应用到某一字符串列中去,从而确定跨所有列的通过/失败率
    列统计信息配置文件请求该配置文件请求可以分析所有行,并提供整个行中关于唯一值的统计信息
    函数依赖关系配置文件请求存在两种配置文件请求能够查找表和列之间的关系从而寻找已知依赖项之间的关系
    值包含配置文件请求该配置文件请求进行相关测试以确定某一列中的所有值是否全部包括在一个单独的查询或者维度表中。可以使用该请求测试外链关系

    4、点击运行任务,
    这是输出配置文件为TXT格式

    这是输出文件为XLS格式
    文件系统任务
    文件系统任务是一个可配置的GUI,主要是用来执行可用文件的操作。
    文件系统任务
    双击进行编辑
    在这里插入图片描述

    操作意义
    复制目录将所有文件从一个目录复制到另一个目录中去
    复制文件复制某一特定的文件,必须提供给源和目标文件名
    创建目录创建一个目录。必粗提供源目录名,并指明在目标目录已经存在的情况下任务是否应该失败
    删除目录删除目录,必须提供需要删除的源目录
    删除目录内容删除一个源目录中所有的文件
    删除文件删除一个专门提供的源代码文件
    移动目录讲一个所提供的目录移动到目标目录
    移动文件将专门提供的源代码文件移动到目标文件
    重命名文件通过更改文件名将专门提供的源代码文件移动到目标文件
    设置属性为源代码文件设置hidden、read—only、archive、或者system属性

    复制文件:
    在这里插入图片描述
    创建目录:
    在这里插入图片描述

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  • Introduction to SSIS and Migration of DTS to SSIS. This is a very useful document. If you are interested in this topic, then you could have a look at it.
  • SSIS Trainning

    2013-09-28 17:12:37
    一篇关于SSIS的简单的培训,说明,介绍方法。
  • ssis 数据转换 This article explores an SSIS Pivot transformation and SSIS Unpivot transformation for creating Pivot and Unpivot data tables. 本文探讨了用于创建数据透视表和数据透视表的SSIS数据透视...

    ssis 数据转换

    This article explores an SSIS Pivot transformation and SSIS Unpivot transformation for creating Pivot and Unpivot data tables.

    本文探讨了用于创建数据透视表和数据透视表的SSIS数据透视转换和SSIS数据透视转换。

    介绍 (Introduction)

    Pivot tables are an accessible and useful feature for data analytics purposes in Microsoft Excel. It is a reporting tool in the Excel sheets to calculate, analyze and summarize data. You also get data comparisons, trends of source data.

    数据透视表是Microsoft Excel中用于数据分析目的的可访问且有用的功能。 它是Excel工作表中的报告工具,用于计算,分析和汇总数据。 您还将获得数据比较,源数据趋势。

    In the following image, we can see Pivot and Unpivot data conversions:

    在下图中,我们可以看到数据透视图和取消数据透视图转换:

    PIVOT example
    • Pivot – It converts individual row data into separate column data 数据透视 -将单个行数据转换为单独的列数据
    • Unpivot – It performs reverse data conversion of Pivot data. We get the actual data after Unpivot Unpivot –执行Pivot数据的反向数据转换。 取消透视后,我们将获得实际数据

    SQL Server provides SQL PIVOT and SQL UNPIVOT functions in T-SQL. You can read more about these functions in Static and Dynamic SQL Pivot and Unpivot relational operator overview.

    SQL Server在T-SQL中提供SQL PIVOT和SQL UNPIVOT函数。 您可以在《 静态和动态SQL Pivot和Unpivot关系运算符概述》中阅读有关这些功能的更多信息。

    As explained in previous SSIS articles on SQLShack, SSIS is a friendly component that you can use in performing complex transformations with few steps. It does not require extensive programming knowledge. In this article, we will learn Pivot and Unpivot transformations using the SSIS package.

    如先前有关SQLShack的SSIS文章中所述,SSIS是一个友好的组件,您只需执行几步即可执行复杂的转换。 它不需要广泛的编程知识。 在本文中,我们将学习使用SSIS包进行的数据透视和反透视转换。

    SSIS数据透视转换的先决条件 (Pre-requisite for SSIS Pivot Transformation)

    示例数据库– AdventureWorks (Sample Database – AdventureWorks)

    For this article, I am using following AdventureWorks sample database.

    对于本文,我正在使用以下AdventureWorks示例数据库。

    SELECT PROD.Name, 
           YEAR(OrdHead.OrderDate) AS OrderYear, 
           SUM(Details.OrderQty) AS OrderQuantity
    FROM Sales.SalesOrderDetail AS Details
         INNER JOIN Production.Product AS PROD ON Details.ProductID = PROD.ProductID
         INNER JOIN Sales.SalesOrderHeader AS OrdHead ON Details.SalesOrderID = OrdHead.SalesOrderID
    GROUP BY PROD.ProductID, 
             PROD.Name, 
             YEAR(OrdHead.OrderDate)
    ORDER BY PROD.Name, 
             YEAR(OrdHead.OrderDate);
    

    Sample data

    Visual Studio 2019 (Visual Studio 2019)

    In this article, I am using SQL Server Data Tools in Visual Studio 2019. It is a new version of Visual Studio and undergone many changes. You can refer to Microsoft docs for changes in SSDT and downloading the installer.

    在本文中,我正在Visual Studio 2019中使用SQL Server数据工具。它是Visual Studio的新版本,并进行了许多更改。 您可以参考Microsoft文档以获取SSDT中的更改并下载安装程序。

    用于Integration Service项目的Visual Studio 2019配置 (Visual Studio 2019 configuration for Integration Service projects)

    Visual Studio 2019

    Let’s have a quick summary of creating an SSIS package in Visual Studio 2019. Click on Continue without code:

    让我们快速总结一下如何在Visual Studio 2019中创建SSIS包。单击继续,无需代码

    Launch Visual Studio 2019

    It launches the Microsoft Visual Studio. Click on Extensions followed by Manage Extensions:

    它启动Microsoft Visual Studio。 单击扩展,然后单击管理扩展

    Extensions in Visual Studio 2019

    Search for Integration Services, and it shows available extensions:

    搜索Integration Services,它显示可用的扩展:

    Search for Integration Services

    Click on Download in front of SQL Server Integration Services Projects. It starts downloading required packages in the default web browser:

    单击“ SQL Server Integration Services项目”前面的“ 下载” 。 它开始在默认的Web浏览器中下载所需的软件包:

    Download Server Integration Services Projects

    Run the executable installer and it starts the configuration of SSDT for Visual Studio. Select the language of the installer:

    运行可执行安装程序,它将启动用于Visual Studio的SSDT的配置。 选择安装程序的语言:

    Language selection

    Click OK and select the Visual Studio version. If you have multiple versions of Visual Studio installed, select the appropriate version:

    单击确定,然后选择Visual Studio版本。 如果安装了多个版本的Visual Studio,请选择适当的版本:

    Select Visual Studio version

    Click on Install, and it completes the SQL Server Integration Service projects within a few minutes depending on machine specs. A system restart is required after a successful installation.

    单击Install ,它会在几分钟之内完成SQL Server Integration Service项目,具体取决于计算机规格。 成功安装后,需要重新启动系统。

    配置SSIS包以进行SSIS数据透视转换 (Configure an SSIS package for SSIS Pivot Transformation)

    Launch Visual Studio 2019 and click on File > New > Project on the menu bar or by clicking the New Project button on the toolbar. It opens project templates. Click on Integration Service Project:

    启动Visual Studio 2019,然后在菜单栏上单击文件 > 新建 > 项目 ,或者单击工具栏上的新建项目按钮。 它打开项目模板。 单击集成服务项目

    Launch Integration Services project

    Specify the project name and storage location. Click on checkbox Place solution and project in the same directory and Create:

    指定项目名称和存储位置。 单击复选框, 将解决方案和项目放在同一目录中创建

    Configure the project

    It creates the project solution for SSIS Pivot Transformation and launches the default page of Visual Studio 2019:

    它为SSIS数据透视转换创建项目解决方案,并启动Visual Studio 2019的默认页面:

    Default page

    Drag and drop Data Flow Task from SSIS toolbox, as shown below:

    从SSIS工具箱中拖放数据流任务 ,如下所示:

    Drag and drop Data Flow Task

    Right-click on Data Flow Task and rename it to PIVOT Transformations:

    右键单击“ 数据流任务”,然后将其重命名为PIVOT Transformations:

    Rename the task

    Double-click on it, and it opens the data flow tab.

    双击它,它会打开“数据流”选项卡。

    Drag and drop the following components from SSIS toolbox in the data flow area:

    将以下组件从SSIS工具箱拖放到数据流区域中:

    • OLE DB Source

      OLE DB源
    • Pivot Transformation

      枢轴转换

    Add a Pivot transformation

    Double-click on OLE DB Source and in the editor window, do following configurations:

    双击OLE DB Source,然后在编辑器窗口中进行以下配置:

    OLE DB Source editor
    1. OLE DB connection managers: Specify a new connection or select from existing connection to SQL instance OLE DB连接管理器 :指定新连接或从现有连接中选择SQL实例
    2. Data access mode: Select the data access mode as SQL command as we will use the select statement specified previously 数据访问模式 :选择数据访问模式作为SQL命令,因为我们将使用前面指定的select语句
    3. SQL command text: Specify the select statement for retrieving the records. We will use the output from this query in Pivot operation SQL命令文本 :指定用于检索记录的select语句。 我们将在Pivot操作中使用此查询的输出

    Now, drag the arrow from the OLE DB Source to the SSIS Pivot Transformation:

    现在,将箭头从OLE DB源拖动到SSIS数据透视转换

    pivot Transformation editor

    Double-click on Pivot and it opens the edit the pivot transformation editor:

    双击“ Pivot” ,它将打开编辑“ Pivot转换”编辑器:

    Pivot configuration options

    Note: You might get a slightly different pivot transformation in a different version of SSIS. I always prefer to use the latest version

    注意 :在其他版本的SSIS中,您可能会得到略有不同的数据透视转换。 我总是喜欢使用最新版本

    1. Set key: In this section, we specify the column for left column values. Use [Name] column in the sort key from our sample data 设置键 :在本节中,我们为左列值指定列。 使用示例数据中排序键中的[名称]列
    2. Pivot key: It specifies the column that we use for the header row in the Pivot table. We use [OrderYear] column in the Pivotkey 数据透视键 :它指定我们用于数据透视表中标题行的列。 我们使用数据透视键中的[OrderYear]列
    3. Pivot Value : It specifies the column for table values apart from the header and left the column. Use [OrderQuantity] column in the Pivot value 数据点值 :它指定表值的列(标题除外),并离开列。 在数据透视值中使用[OrderQuantity]列
    4. Ignore un-matched Pivot Key values and report them after DataFlow execution: We can use this option for ignoring un-matched pivot key values. It reports all such pivot key values in the logs 忽略不匹配的数据透视键值,并在执行DataFlow之后报告它们 :我们可以使用此选项来忽略不匹配的数据透视键值。 它在日志中报告所有此类枢轴键值

    Specify the inputs in Pivot

    As highlighted in the above screenshot, it provides a hint to execute the data flow in the debugger and copy the values in this window.

    如以上屏幕快照中突出显示的那样,它提供了在调试器中执行数据流并在此窗口中复制值的提示。

    Click OK and add an SSIS multicast operator. We can add an OLE DB destination as well, but for this demonstration, we will add a multicast operator and view the Pivot data:

    单击确定,然后添加一个SSIS多播操作符。 我们也可以添加OLE DB目标,但是在本演示中,我们将添加多播运算符并查看Pivot数据:

    add an SSIS multicast operator.

    Right-click on the connector between Pivot and Multicast operator. Click on Enable Data Viewer so that we can view the Pivot data:

    右键单击“ 数据透视”和“ 多播”运算符之间的连接器。 单击启用数据查看器,以便我们可以查看数据透视表数据:

    Enable data viewer

    Execute the SSIS Pivot Transformation package. In the progress bar, you can see Pivot values [2005],[2006],[2007],[2008] as shown below:

    执行SSIS数据透视转换包。 在进度栏中,您可以看到数据透视值[2005],[2006],[2007],[2008],如下所示:

    Pivot values

    Right-click on this line and copy message:

    右键单击此行并复制消息:

    Copy message text

    Stop package debugging (Shift+F5):

    停止软件包调试(Shift + F5):

    Stop package debugging

    Paste the message values in the highlighted section. We can also type in this box, but if we have a large number of values, it is a good idea to copy them from the progress bar. It saves manual efforts and time as well:

    将消息值粘贴到突出显示的部分中。 我们也可以在此框中键入内容,但是如果我们有大量的值,则最好从进度栏中复制它们。 它还节省了人工和时间:

    generate pivot output columns

    Click on Generate Columns Now, and it gives following message about the output column results:

    单击立即生成列 ,它给出有关输出列结果的以下消息:

    Column output results

    Click OK, and you can see these columns in the existing pivoted output columns as shown below:

    点击OK ,您可以在现有的透视输出列中看到这些列,如下所示:

    Existing pivoted output

    Execute the package, and you can see Pivot data from the data viewer window:

    执行该程序包,您可以从数据查看器窗口中查看数据透视表:

    View Pivot data using SSIS Pivot transformation

    In the next section, we will use SSIS Unpivot transformation as well. Let’s use an OLE DB destination and add the Pivot data in a SQL table.

    在下一节中,我们还将使用SSIS Unpivot转换。 让我们使用OLE DB目标并将数据透视表数据添加到SQL表中。

    Drag OLE DB Destination from SSIS toolbox:

    从SSIS工具箱中拖动OLE DB目标

    Drag an OLE DB destination

    In the destination, specify the table name for Pivot data along with SQL instance connection:

    在目标中,指定数据透视表数据的表名以及SQL实例连接:

    OLE DB destination editor

    Click on Mappings and verify mapping between source and destination columns:

    单击映射,然后验证源列和目标列之间的映射:

    Verify source and destination mapping

    Click OK and execute the package. Verify the Pivot data in the SQL table:

    单击“ 确定”并执行程序包。 验证SQL表中的数据透视表数据:

    SELECT [Name], 
           [C_2005_OrderQuantity], 
           [C_2006_OrderQuantity], 
           [C_2007_OrderQuantity], 
           [C_2008_OrderQuantity]
    FROM [AdventureWorks].[dbo].[PivotData];
    

    Verify Pivot data

    SSIS透视转换 (SSIS Unpivot Transformation)

    Sometimes we get Pivot data, and we require to get the original data. We require performing reverse Pivot transformation. We also call it an Unpivot transformation.

    有时我们会获得数据透视数据,而我们需要获取原始数据。 我们需要执行反向数据透视转换。 我们也称其为Unpivot转换。

    In the new SSIS package, drag OLE DB Source and Unpivot transformation.

    在新的SSIS程序包中,拖动OLE DB Source和Unpivot转换。

    Configure the OLE DB source for the SQL table in which we inserted Pivot data in the above section:

    在上一节中为我们在其中插入数据透视表数据SQL表配置OLE DB源:

    SSIS Unpivot transformation

    Double-click on Unpivot and configure it:

    双击Unpivot并进行配置:

    Unpivot transformation editor
    1. Available Input columns: In this column, we select the columns to Unpivot. You can also notice a column Pass-Through. Click on Pass-Through for remaining columns. If we do not click on the checkbox for Pass-through, that column will not be available in the destination.

      可用的输入列:在此列中,我们选择要取消透视的列。 您还会注意到“通过”列 单击直通以获得剩余的列。 如果我们不单击“传递”复选框,则该列在目标位置将不可用。

      In this example, we select the C_2005_OrderQuantity, C_2006_OrderQuantity, C_2007_OrderQuantity, C_2008_OrderQuantity as available input columns, and Name as a pass-through column

      在此示例中,我们选择C_2005_OrderQuantity,C_2006_OrderQuantity,C_2007_OrderQuantity,C_2008_OrderQuantity作为可用输入列,并选择Name作为传递列

    2. Input Column: Once we select any column in the available input columns, it automatically appears as an input column 输入列:一旦我们在可用输入列中选择了任何列,它就会自动显示为输入列
    3. Destination Column: Specify the destination column that will store the values 目标列:指定将存储值的目标列
    4. Pivot Key Value: Here, we specify the Pivot key value. It should be similar to the Pivot key we used in the Pivot transformation. By default, it takes a similar value of input and pivot key columns 数据透视键值:在这里,我们指定数据透视键值。 它应该类似于我们在数据透视转换中使用的数据透视键。 默认情况下,它采用与输入和数据透视键列相似的值
    5. Pivot Key-value column name: We can specify the column name for the pivot key as per our requirement
    6. 数据透视键值列名称:我们可以根据需要指定数据透视键的列名称

    In the following screenshot, we can see input and pivot key-value columns:

    在以下屏幕截图中,我们可以看到输入和数据透视键值列:

    Unpivot configuration

    Make the changes as per the following screenshot:

    根据以下屏幕截图进行更改:

    Specify inputs

    Pivot key value column name: In our original data, it should appear as the year, therefore, changes it to the respective year. For example, change c_2005_OrderQuantity to 2005.

    数据透视键值列名称:在我们的原始数据中,它应显示为年份,因此将其更改为相应的年份。 例如,将c_2005_OrderQuantity更改为2005。

    Add an SSIS multicast transformation and enable data viewer between Unpivot and multicast connection. SSIS Upivot transformation SSIS package looks like the following screenshot:

    添加SSIS多播转换,并在Unpivot和多播连接之间启用数据查看器。 SSIS Upivot转换SSIS包如下图所示:

    SSIS configuration

    Execute the SSIS package and verify the data. We can see the original data (Unpivot) in the data viewer:

    执行SSIS包并验证数据。 我们可以在数据查看器中看到原始数据(Unpivot):

    Verify Unpivot data using SSIS Unpivot transformation

    You can notice the Unpivot converts 266 rows to 613 rows. It is opposite to the pivot transformation in which we saw 613 rows conversion into 266 rows.

    您会注意到Unpivot将266行转换为613行。 它与透视转换相反,在透视转换中,我们看到613行转换为266行。

    结论 (Conclusion)

    In this article, we explored SSIS Pivot transformation and SSIS Unpivot transformations for preparing Pivot and Unpivot data. We can easily use these transformations without any complex T-SQL knowledge.

    在本文中,我们探讨了用于准备数据透视和数据透视的SSIS数据透视转换和SSIS数据透视转换。 我们无需任何复杂的T-SQL知识即可轻松使用这些转换。

    翻译自: https://www.sqlshack.com/an-overview-of-ssis-pivot-and-ssis-unpivot-transformation/

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空空如也

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