SQL & Datenbanken

Datentyp-Mapping SQL Server → PostgreSQL — was sauber konvertiert und was kippt

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Eine Migration von SQL Server nach PostgreSQL scheitert selten am eigentlichen Kopieren der Daten. Sie scheitert an datetime, wo timestamp und timestamptz keine Geschmacksfrage sind, an bit, das kein boolean ist, und an money, das man in PostgreSQL besser gar nicht erst anfasst. Das Datentyp-Mapping SQL Server PostgreSQL entscheidet, ob die Daten sauber ankommen — oder still verfälscht werden, ohne dass eine einzige Fehlermeldung erscheint. Die … Weiterlesen

Datenqualität mit SQL prüfen — ein konfigurierbares Framework, das schlechte Daten generisch aufspürt

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Schlechte Daten kündigen sich nicht an. Ein Alter von 200 Jahren, eine doppelte Kundennummer, ein Ländercode, den es nicht gibt — im Quellsystem fällt das niemandem auf. Erst wenn der ETL-Lauf die Sätze in die strikt modellierte Zielschicht schieben will, bricht der Load ab: an einem CHECK, an einem UNIQUE-Index, an einem Fremdschlüssel. Datenqualität mit SQL prüfen heißt, genau … Weiterlesen

ETL vs. ELT — woran du erkennst, welches Muster du wirklich gebaut hast

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„Wir machen ETL.“ Der Satz fällt in fast jedem Daten-Team — und stimmt oft nicht. Wenn jede Transformation als Stored Procedure läuft, nachdem die Rohdaten bereits unverändert in eine Staging-Tabelle geladen wurden, dann ist das der Sache nach ELT. Das Etikett verdeckt, was wirklich passiert. Der Unterschied ETL vs. ELT entscheidet sich nicht an der Reihenfolge der Buchstaben, sondern … Weiterlesen

SQL-Konventionen // PL/pgSQL-Prozeduren, die man in zwei Jahren noch lesen kann

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Wer eine Stored Procedure schreibt, schreibt sie für jemanden, der sie nicht kennt – meist für sich selbst, 18 Monate später, um 23 Uhr, während ein ETL-Lauf hängt. Lesbarkeit ist keine Kosmetik, sondern Debugging-Zeit. PostgreSQL zwingt einen zu fast nichts: Namen sind frei, Einrückung ist egal, ein RAISE EXCEPTION schluckt jeden inline-zusammengebauten Text. Genau deshalb driften Prozeduren-Sammlungen ohne Konvention innerhalb … Weiterlesen

Datenqualität in SQL Server // TRY_CONVERT für date, datetime, datetime2 und time sicher anwenden

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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

Datenqualität in SQL Server // TRY_CONVERT für bit sicher anwenden — Ja/Nein-Werte konvertieren

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Datenqualität beginnt bei der Typ-Konvertierung — und bei bit-Spalten zeigt sich das schon beim Eingangswert: Yes/No-Informationen liegen in Legacy-Quellen in unterschiedlichsten Notationen vor (‚J‘, ‚Y‘, ‚ON‘, ‚1‘, ‚x‘, ‚-‚, …). SQL Servers eingebautes TRY_CONVERT(bit, …) deckt nur den Ziffern-Standard plus ‚true’/’false‘ ab — alles andere braucht eine eigene Konvertierungs-Funktion. Dieser Artikel beschreibt beides: was eingebaut funktioniert, wann eine fn_convert_bit-Funktion her muss und wie das Pendant in Postgres … Weiterlesen

Datenqualität in SQL Server // TRY_CONVERT für float und real sicher anwenden

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Datenqualität bei Gleitkomma-Spalten ist eine eigene Disziplin — und TRY_CONVERT(float, …) hat ein paar Eigenheiten, die im Import-Pfad gerne übersehen werden: eine leere Zeichenfolge wird zu 0 (statt zu NULL), ein Komma als Dezimaltrennzeichen führt zu NULL, und selbst nach einer sauberen Konvertierung ergibt 2 + 3.4 – 3.4 – 2 als float nicht exakt 0. Dieser Artikel sortiert die Regeln, zeigt das sichere Konvertierungs-Pattern und macht … Weiterlesen

Datenqualität in SQL Server // TRY_CONVERT für money und smallmoney sicher anwenden

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Wer einmal einen Kassen-Report mit Werten wie ‚1.234,56 €‘ aus einer CSV in eine SQL-Server-Datenbank importieren musste, kennt das Muster: TRY_CONVERT(money, ‚1,234.56‘) liefert 1234.5600. Doch TRY_CONVERT(money, ‚1.234,56‘) liefert NULL. Und selbst wenn der Import sauber läuft: money / 100 * 100 ist nicht zwangsläufig dasselbe wie der Ausgangswert. Kurzüberblick — was dieser Artikel klärt: Voraussetzung: SQL Server 2017+ (für TRIM im sicheren Pattern; vor 2017 als LTRIM(RTRIM(…))-Fallback). Kein Sample-Datensatz nötig … Weiterlesen

Datenqualität in SQL Server // TRY_CONVERT für decimal und numeric sicher anwenden

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Wer einmal einen Preis-Import gesehen hat, der aus ‚123,45 €‘ ein NULL macht statt der erwarteten Dezimalzahl, weiß: TRY_CONVERT(decimal(5, 2), ‚123,45‘) liefert NULL, weil das Komma als Dezimaltrennzeichen nicht erlaubt ist. Und selbst wenn das Komma weg ist: TRY_CONVERT(decimal(5, 2), ‚1234.56‘) ist auch NULL — diesmal wegen einer Vorkomma-Stelle zu viel. Auf einen Blick: Voraussetzung: SQL Server 2017+ (TRIM im sicheren Pattern; vor 2017 LTRIM(RTRIM(…))-Fallback). Postgres 12+ für … Weiterlesen

Datenqualität in SQL Server // TRY_CONVERT für bigint, int, smallint und tinyint sicher anwenden

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Datenqualität beginnt bei der Typ-Konvertierung — und bei Integer-Spalten zeigt TRY_CONVERT ein paar Eigenheiten, die im Import-Pfad gerne übersehen werden: eine leere Zeichenfolge wird zu 0 (statt zu NULL), jedes Dezimal- oder Tausendertrennzeichen führt zu einem NULL, und eine typisierte Dezimalzahl wird stillschweigend abgeschnitten — ohne Rundung. Dieser Artikel sortiert die Regeln, zeigt das sichere Konvertierungs-Pattern und reicht eine Postgres-Brücke nach. Kurzüberblick: … Weiterlesen