《BI那点儿事》数据流转换——导入列、导出列

原文:《BI那点儿事》数据流转换——导入列、导出列

导入列:

导入列例子现在来做一个例子:
创建路径D:\Pictures
随便在路径D:\Pictures中粘贴4个比较小的图像文件命名为01.png、02.png、03.png、04.png
在路径D:\Pictures内创建一个txt文件命名为filelist.txt,文件内容如下
D:\Pictures\01.png
D:\Pictures\02.png
D:\Pictures\03.png
D:\Pictures\04.png
运行下面的SQL语句创建表

CREATE TABLE dbo.MyPictures
    (
      [StoredFilePath] [varchar](100) NOT NULL ,
      [Document] IMAGE
    )

SELECT  *
FROM    MyPictures    

设置成功后执行该包:

查看目标数据库中的MyPictures表。如下:

导出列:

下面详细了解一下窗口中的允许追加、强制截取以及编写字节顺序列的含义:


列名


说明


允许追加


指定转换是否将数据追加到现有文件中。默认false


强制截取


指定转换在写入数据之前是否删除现有文件的内容。默认值为false


编写字节顺序


指定是否将字节数序标记(BOM)写入文件。只有在数据具有DT_TEXT或DT_NTEXT数据类型,并且未将数据追加到现有数据文件时,才会写入标记(BOM)

执行包,如图,可以看到文件夹中已经有4个文件。

时间: 2024-12-26 18:12:27

《BI那点儿事》数据流转换——导入列、导出列的相关文章

《BI那点儿事》数据流转换——派生列

原文:<BI那点儿事>数据流转换--派生列 派生列转换通过对转换输入列应用表达式来创建新列值. 表达式可以包含来自转换输入的变量.函数.运算符和列的任意组合. 结果可作为新列添加,也可作为替换值插入到现有列. 派生列转换可定义多个派生列,任何变量或输入列都可以出现在多个表达式中.可以使用此转换执行下列任务: 将不同列的数据连接到一个派生列中. 例如,可以使用表达式 FirstName + " " + LastName 将 FirstName 和 LastName 列中的值组

《BI那点儿事—数据的艺术》目录索引

转自:http://www.cnblogs.com/Bobby0322/p/4052495.html 原创·<BI那点儿事—数据的艺术>教程免费发布 各位园友,大家好,我是Bobby,在学习BI和开发的项目的过程中有一些感悟和想法,整理和编写了一些学习资料,本来只是内部学习使用,但为了方便更多的BI开发者,推动BI企业级应用开发,决定整理成一部教程,并在网络上免费发布该教程,希望为BI时代贡献绵薄之力! 本教程是由Bobby参考官方文档,综合市面相关书籍,经过充分的吸收消化,结合开发实践的而创

《BI那点儿事》数据流转换——逆透视转换

原文:<BI那点儿事>数据流转换--逆透视转换 逆透视转换将来自单个记录中多个列的值扩展为单个列中具有同样值的多个记录,使得非规范的数据集成为较规范的版本.例如,每个客户在列出客户名的数据集中各占一行,在该行的各列中显示购买的产品和数量.逆透视转换将数据集规范之后,客户购买的每种产品在该数据集中各占一行. 我们下一步是进行逆透视.与透视配置不同,逆透视配置相对简单. 你将需要选择透视字段,在这个例子中透视字段是Ham.Soda.Milk.Beer和Chips.透视字段名称将出现在标题为Prod

《BI那点儿事》数据流转换——数据转换

原文:<BI那点儿事>数据流转换--数据转换 数据转换执行类似于T-SQL中的函数CONVERT或CAST的功能.数据转换的编辑界面如图,选择需要转换的列,在DataType下拉列表中选择需要的数据类型.Output Alias栏内设置输出时使用的别名.

《BI那点儿事》数据流转换——透视

原文:<BI那点儿事>数据流转换--透视 这个和T-SQL中的PIVOT和UNPIVOT的作用是一样的.数据透视转换可以将数据规范或使它在报表中更具可读性. 通过透视列值的输入数据,透视转换将规范的数据集转变成规范程度稍低.但更为简洁的版本.例如,在列有客户名称.产品和购买数量的规范的 Orders 数据集中,任何购买多种产品的客户都有多行,每一行显示一种产品的详细订购信息.此时,如果对产品列透视数据集,透视转换可以输出每个客户只有一行的数据集.这一行列出该客户购买的所有产品,产品名称显示为列

《BI那点儿事》数据流转换——字词查找转换

原文:<BI那点儿事>数据流转换--字词查找转换 字词查找转换将从转换输入列的文本中提取的字词与引用表中的字词进行匹配,然后计算出查找表中的字词在输入数据集中出现的次数,并将计数与引用表中的此字词一并写入转换输出的列中.此转换对于创建基于输入文本并带有词频统计信息的自定义词列表很有用. 本章功能:取出一个表中某字段的数据,并取出另一个表中的关键词,判断关键词在源记录中出现的次数.创建模拟数据: --用于查找的表 CREATE TABLE [CustFeedback] ( [Srlno] INT

《BI那点儿事》数据流转换——查找转换

原文:<BI那点儿事>数据流转换--查找转换 查找转换通过联接输入列中的数据和引用数据集中的列来执行查找.是完全匹配查找.在源表中查找与字表能关联的所有源表记录.准备数据.源表 T_QualMoisture_Middle_Detail字典表 T_DIC_QualProcess数据流任务设计图: 设计步骤:

《BI那点儿事》数据流转换——聚合

原文:<BI那点儿事>数据流转换--聚合 聚合转换可以像T-SQL中的函数GROUP BY, Average, Minimum, Maximum, 和 Count一样对数据进行聚合运算.在图中可以看到数据以SampleID分组,对TotalSugar做Average.Maximum.Minimum.Count操作.这样产生了4列新的数据,供其他操作. 在聚合操作编辑器Aggregate Transformation Editor,首先选择需要进行聚合操作的列,然后选中的列将会出现在下面的一个表

《BI那点儿事》数据流转换——多播、Union All、合并、合并联接

原文:<BI那点儿事>数据流转换--多播.Union All.合并.合并联接 建立测试数据: CREATE TABLE FactResults ( Name VARCHAR(50) , Course VARCHAR(50) , Score INT ) INSERT INTO FactResults ( Name , Course , Score ) SELECT '张三' , '语文' , 90 UNION ALL SELECT '张三' , '数学' , 83 UNION ALL SELEC