Dieser Artikel gehört zu der Artikelserie Datenqualität in einem ETL-Prozess, in der ein Design Pattern vorgestellt wird, das extrahierte Daten prüft, behandelt und schlechte Daten von der weiteren Verarbeitung ausschließt. Ein wesentlicher Baustein des Design-Patterns ist die Aufteilung des ETL-Prozesses in kleine in sich geschlossene Arbeitspakete. Dieser Artikel stellt die Architektur eines ETL-Prozesses vor, die eine sichere Behandlung schlechter Daten ermöglicht und den Entwickler maximal bei der Entwicklung unterstützt.
Datenqualität in SQL Server // TRY_CONVERT für date, datetime, datetime2 und time sicher anwenden
Wer einmal eine CSV-Spalte mit gemischten Datums-Formaten in eine datetime-Spalte importieren musste, weiß: Datenqualität beginnt bei der Typ-Konvertierung. SQL Server lässt einen mit style-Codes alleine, sobald das Format vom Standard abweicht — TRY_CONVERT deckt die dokumentierten Formate ab, alles andere braucht eine eigene Funktion. Das nimmst du mit: Voraussetzung: SQL Server 2017+ (für TRY_CONVERT-Styles 23/126), für die Postgres-Brücke PostgreSQL 12+. Inhalt Überblick Die wohl herausforderndste Konvertierung … Weiterlesen