知道SSIS的进来

本文配套源码 上一次我们已经介绍了简单的数据导出和导入,但是只是对单一文件进行操作,如果我们想同时对一个目录下面的所有的文件执行数据导入怎么实现呢?相当简单,SSIS在控制流中提供了Foreach循环容器,很容易理解,它和序列容器相比就是能够循环的遍历执行,能够对指定枚举器的每个成员重复执行控制流: 可以看到,Foreach循环窗器遍历文件夹可以通过一些设置或者是正则来匹配,使用 Foreach 循环 容器,可以枚举: •ADO 记录集行和架构信息 •文件和目录 结构 •系统.包和用户变量 •S

问题描述 java调用sqlplus下载数据库文件到本地后,如果用java关闭此进程,大神戳进来 1.用java调用sqlplus,将指定的存储过程下载到本地作为文本文件2.在java读取此本地文件做处理,处理后写1个新的文本文件在本地我将上面2个步骤用2个进程thread1,thread2因为步骤2必须等步骤1结束才能执行,所以我调用thread1.start()thread1.join()以及thread2.start().但是运行结果是每次都只执行出了步骤1,步骤2执行不出来.考虑是否在步

SQL Server的每一个版本都已经逐渐变得越来越自我调整和自我维护了.然而,对于基本维护的需求,例如删除索引碎片,更新统计数据,检查数据库一致性,以及进行备份仍然是不会消失的.你可以想象一下,索引的维护就像是给你的汽车换油,备份就像是买保险.你可以没有保险,但是一旦你需要它,它就在手边.同样的,你的汽车可以在没有换油的情况下跑上几千公里,但是经常维护会产生更好的性能,并且可以让你的汽车寿命延续几年. SQL Server 2005把维护计划以SSIS包的方式予以实现,它为任务的定制提供更大的

随着SQL Server 2005不断的推广和普及,越来越多的企业的决策支持项目采用了SQL Server 2005商务智能解决方案.本文就SSIS开发ETL(Extract-Transform-Load,数据抽取.转换.装载的过程)过程中SSIS用户变量的使用向读者作简单介绍. 一. SSIS变量简介 SSIS(SQL Server Integration Services,SQL Server整合服务)变量分为两种,一种是系统变量,一种用户定义的变量.系统变量包含有关包.容器.任务或事件处理

sql2005 在以前的DTS中,在包的开发.测试.发布迁移过程中有很多问题,典型的问题是你必须手动的确定包中的所有连接都指向一个实际存在的物理服务器 幸运的是,现在在SSIS中提供了这种问题的解决方案,那就是包配置包配置是一个动态改变你的SSIS对象和连接属性的一种机制,它把这些动态可以改变的信息保存在包的外部,有下面几种方法存储这些值并将其传送到包中: XML文件 环境变量 注册表键值 父包变量 下面我们将举例使用XML文件存储这些值 这个例子我们将会把一个文本文件导入到数据库的表中,并可以

sql2005 SQL2005中SSIS的空目标适配器 这个适配器使用非常简单且不用安装,主要用它来中止你的数据流,相当于空设备 添加适配器到工具栏 在工具栏中选择项1.在SSIS包中右键选择"Choose Items..." 2.定位并选择适配器在对话框中选择"SSIS Data Flow Items"栏,并选中它,单击OK 3. 现在你就可以在工具栏看到空适配器了 

sql2005|记录集 SQL2005-深入了解SSIS中记录集的应用 在本文,我将介绍如何产生记录集,并将利用记录集中的行和列干某些事情,比如当你想基于行遍历执行某项操作,这是非常有用的 产生记录集非常简单了,上文<SSIS中ExecuteSQL TASK组件>中就介绍了 好了,现在开始我们的准备工作 1.现在我们定义4个变量 ClosureDate 日期型数据 ,初始值为1/12/1999 Contactname 字符串型 emailaddress 字符串型 rsDetails 对象型 这

sql2005 dtexec运行ssis的方式一 首先在Business Intelligence中设计好包,并调试通过二   选用dtexec工具运行包(一)  打开 xp_cmdshell 选项  SQL Server 2005 中引入的 xp_cmdshell 选项是服务器配置选项,使系统管理员能够控制是否可以在系统上执行 xp_cmdshell 扩展存储过程.默认情况下,xp_cmdshell 选项在新安装的软件上处于禁用状态,但是可以通过使用外围应用配置器工具或运行 sp_config

通常一个 ETL Package 是由多个控制流和数据流共同组成,有的时候 ETL 的步骤可能会比较多,整个流程执行下来的时间可能比较长.假设在 ETL Package 中包含5个Task,前3个Task执行超过1个小时,到了第4个Task的时候发生失败.如果下次执行的时候重新从第1个任务开始执行,那么又要花费1个小时等待 1-3 任务执行,无疑在效率上讲是非常低的.特别是在数据仓库的应用上,往往从数据源到Staging的过程中有千万级甚至亿级的数据要加载,加载完毕之后再进入到维度和事实表.如果