SQL & Datenbanken

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. Auf einen Blick: Voraussetzung: TRY_CONVERT gibt es seit SQL Server 2012. Das sichere Pattern verwendet zusätzlich TRIM und braucht damit SQL … 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 Vorkommastelle zu viel. Auf einen Blick: Voraussetzung: TRY_CONVERT existiert seit SQL Server 2012. Das sichere Pattern nutzt TRIM und braucht daher SQL … Weiterlesen

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

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Ein CSV-Import läuft ohne Fehlermeldung durch, und hinterher steht in der Mengen-Spalte eine 0, wo das Quellfeld schlicht leer war: TRY_CONVERT(int, N“) liefert 0, nicht NULL. Die zweite Eigenheit betrifft bereits typisierte Dezimalzahlen: TRY_CONVERT(int, 1234.5) rundet nicht, sondern schneidet ab — das Ergebnis ist 1234, nicht 1235. Auf einen Blick: Voraussetzung: TRY_CONVERT gibt es seit SQL Server 2012. Das sichere Pattern verwendet zusätzlich TRIM und braucht damit SQL … Weiterlesen

Datenqualität in einem ETL-Prozess — technische und fachliche Fehler erkennen, bevor sie das Zielsystem erreichen

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Ein einziger nicht konvertierbarer Wert — ein Datum im falschen Format, eine Zahl mit dem falschen Dezimaltrennzeichen — und der ganze ETL-Lauf bricht ab. Datenqualität in einem ETL-Prozess heißt: solche Fehler proaktiv erkennen, protokollieren und isolieren, bevor sie das Zielsystem erreichen. Dieser Artikel ist der Einstieg in eine Serie, die genau das als Design Pattern umsetzt. TL;DR — … Weiterlesen

Design Pattern // Architektur eines ETL-Prozesses — wie sich schlechte Daten sauber isolieren lassen

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Ein einziger nicht konvertierbarer Datums-Text, und der ganze ETL-Lauf bricht ab. Das hier vorgestellte Design Pattern für die Architektur eines ETL-Prozesses verhindert genau das: schlechte Daten werden isoliert, nicht weitergereicht. TL;DR — was dieser Artikel zeigt: Voraussetzung. Grundverständnis von ETL-Prozessen. Konzeptueller Artikel — kein Schritt-für-Schritt-Tutorial. Die Technologie-Beispiele sind SQL-Server-zentriert, die Postgres-Pendants stehen in der FAQ. Ausgangspunkt der … Weiterlesen

Datenqualität // Grundlagen der Typ-Konvertierung mit T-SQL — CAST, CONVERT, TRY_CAST und TRY_CONVERT im Vergleich

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Ein Datum aus einer CSV-Datei landet als Text in der Datenbank — und plötzlich wird aus dem 2. November der 11. Februar. Solche stillen Fehlinterpretationen sind der Klassiker bei der Typ-Konvertierung in SQL Server. Wer CAST, CONVERT, TRY_CAST und TRY_CONVERT samt Style-Parameter kennt, vermeidet sie. Das Wichtigste vorab: Voraussetzung: SQL Server mit SSMS. Die Beispiele sind reines T-SQL ohne Sample-Datenbank. Dieser Artikel … Weiterlesen

Design Pattern // Sichere Typ-Konvertierung mit T-SQL — Fehler erkennen, statt den ETL-Prozess abzubrechen

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Ein einziger nicht konvertierbarer Wert — ein 25.5 in einer Integer-Spalte, ein leerer String, ein Datum wie 20240230 — und der ETL-Lauf bricht mitten im Import ab. Wer Textdaten aus Vorsystemen lädt, kennt das: Die Lieferung hält sich nicht an die vereinbarte Schnittstelle, und ein nacktes CONVERT wirft eine Exception, statt den fehlerhaften Wert sauber zu protokollieren. Dieser Artikel beschreibt ein Design … Weiterlesen

Design Pattern // Protokollierung eines ETL-Prozesses — wie sich Lauf, Komponente und Aktion auswertbar protokollieren lassen

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Ein ETL-Prozess endet ohne Exception — aber wurde wirklich alles geladen, was hätte geladen werden müssen? Allein der Umstand, dass ein Prozess nicht abgebrochen ist, sagt noch nichts darüber, ob er auch das getan hat, was von ihm erwartet wurde. Ein les- und auswertbares Protokoll macht den Unterschied zwischen Bauchgefühl und belastbarer Aussage. Dieses Design … Weiterlesen

SSIS vs. SQL: Lesbarkeit und Wartbarkeit — wie viel SQL gehört in ein SSIS-Paket?

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Drei Wege, dieselbe ETL-Aufgabe in SSIS abzubilden. Einer braucht 10 Minuten und ist nachvollziehbar. Einer braucht Stunden, 40 Komponenten im Data Flow und überlebt die nächste Anforderungs-Änderung nicht. Die Frage „wie viel SQL gehört in ein SSIS-Paket?“ entscheidet über Wartbarkeit, Lesbarkeit und Entwicklungs-Tempo — nicht über Tool-Loyalität. In diesem Artikel: Voraussetzung: SQL Server 2017+ und SSIS … Weiterlesen

SSIS vs. SQL: Quellcodeverwaltung — warum SP-Diffs lesbar sind und `.dtsx`-Diffs nicht

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Wer zwei Versionen eines SSIS-Pakets difft, sieht schon bei einer trivialen Umbenennung Änderungs-Markierungen quer durch das XML — im Beispiel dieses Artikels acht „geänderte Bereiche“, und der Diff ordnet die Umbenennung nicht einmal der richtigen Task zu. Dieselbe Modifikation in einer Stored Procedure zeigt drei Zeilen Diff und ist in 30 Sekunden reviewbar. Quellcodeverwaltung ist … Weiterlesen