Résolution des erreurs de conversion de colonnes dérivées dans SSIS : DTS_E_INDUCEDTRANSFORMFAILUREONERROR

Comprendre les erreurs de conversion de colonnes dérivées de SSIS

Imaginez que vous travaillez sur un Forfait SSIS pour gérer les tâches de transformation des données, dans le but de rationaliser le flux de données et de garantir l'exactitude pour une intégration fluide de la base de données. Mais dès que vous ajoutez un colonne dérivée pour convertir les types de données, vous rencontrez une erreur inattendue : DTS_E_INDUCEDTRANSFORMFAILUREONERROR. Cette erreur peut être frustrante, surtout si vous convertissez un simple code postal champ.

Le message d'erreur « [Erreur de la colonne dérivée [2]] : code d'erreur SSIS DTS_E_INDUCEDTRANSFORMFAILUREONERROR » indique que le transformation de colonne dérivée a échoué en raison d'un problème de conversion. Souvent, le problème survient lors de la transformation d’un type de données en un autre, comme la conversion de codes postaux texte en nombres entiers.

Par exemple, si votre table de données de préparation stocke les codes postaux sous forme d'entiers et vous essayez de les convertir ou de les manipuler avec (DT_I4) code postal dans SSIS, le moteur SSIS peut échouer s'il rencontre des données non entières. Cela peut se produire lorsque des valeurs vides ou des formats inattendus entrent dans la colonne du code postal, que SSIS ne peut alors pas traiter correctement. 🛠️

Dans cet article, nous analyserons les causes courantes de cette erreur et explorerons des stratégies pour la résoudre. De la gestion des valeurs nulles à la configuration des sorties d'erreur, vous apprendrez comment assurer le bon fonctionnement de votre package SSIS, même en cas d'obstacles à la conversion de données. Passons aux solutions !

Gestion des erreurs de transformation de colonnes dérivées dans SQL Server

Les scripts ci-dessus sont conçus pour résoudre l'erreur SSIS courante, DTS_E_INDUCEDTRANSFORMFAILUREONERROR, qui se produit lors de la conversion de données dans une transformation de colonne dérivée. Lorsque vous utilisez SQL Server Integration Services (SSIS) pour intégrer des données, une tâche courante consiste à convertir une chaîne en entier, tel qu'un code postal. Toutefois, si la conversion rencontre des formats inattendus tels que des valeurs vides ou non numériques, le processus échoue, provoquant cette erreur. Pour éviter cela, la solution inclut l'utilisation d'une procédure stockée dans SQL Server pour gérer la conversion, qui vérifie la validité des données d'entrée avant de tenter toute transformation. En employant des commandes comme ISNUMÉRIQUE et ESSAYEZ...ATTRAPEZ bloque, le script identifie et gère les données invalides dès le départ, garantissant ainsi le bon fonctionnement du package SSIS. Imaginez, par exemple, un scénario dans lequel les données de code postal d’une entreprise proviennent de plusieurs régions, conduisant à différents formats. Ce script de procédure stockée permettrait au système de valider et de convertir ces valeurs en toute sécurité sans provoquer d'erreurs dans les pipelines d'intégration de données. 📊

La procédure stockée commence par déclarer des variables et utiliser ISNUMÉRIQUE pour confirmer que chaque code postal est en fait une valeur numérique. Cette vérification est essentielle pour éviter les tentatives de conversion de valeurs non numériques en nombre entier, ce qui entraînerait une erreur. Au sein du ESSAYEZ...ATTRAPEZ bloc, ERREUR RAISE fournit des messages d'erreur personnalisés lorsque des valeurs non valides sont détectées, alertant le développeur ou l'ingénieur de données des enregistrements problématiques. Cette conception évite les échecs et signale les entrées qui pourraient nécessiter une correction ou une révision, ajoutant ainsi une couche de transparence au processus. De cette façon, plutôt que d’échouer silencieusement, les erreurs sont exposées et peuvent être traitées de manière appropriée. Par exemple, si un code postal dans la base de données indique « AB123 », le ERREUR RAISE La commande se déclencherait, fournissant des informations sur les raisons pour lesquelles la transformation ne peut pas avoir lieu et permettant une résolution rapide. 🛠️

De plus, le package SSIS lui-même inclut une expression de transformation qui gère les valeurs et les données non numériques avant la conversion. Cette transformation, à l'aide d'une colonne dérivée, vérifie les valeurs et attribue une valeur par défaut de 0 si elle en trouve. Si le code postal n'est pas , il vérifie son statut numérique à l'aide de ISNUMERIC avant de procéder à la conversion en entier. Cette approche modulaire de validation suivie de transformation minimise les interruptions potentielles en filtrant les données problématiques au début du pipeline. Par exemple, si un ensemble de données contient des champs de code postal vides, ceux-ci seront remplis par défaut avec un zéro, ce qui permettra au package de fonctionner correctement et évitera d'avoir à s'arrêter pour inspecter manuellement chaque champ vide.

Le script de test unitaire basé sur le curseur valide en outre cette configuration en simulant plusieurs cas de test dans SQL Server, contribuant ainsi à garantir que chaque fonction de la procédure stockée fonctionne comme prévu. Le test unitaire s'exécute sur différents formats de codes postaux, des valeurs nulles aux chaînes purement numériques, permettant à l'équipe de développement de voir comment chaque entrée se comporte selon les règles de la procédure. Si un code postal réussit la validation, il est enregistré comme « Valide » ; s'il échoue, il est marqué « Invalide » et le problème est signalé dans le système. Ce processus fournit un filet de sécurité pour les tests et améliore la fiabilité dans les environnements de production, réduisant ainsi les temps d'arrêt et améliorant la précision des données.

-- This solution uses a stored procedure in SQL Server to manage postcode data conversion.
-- It includes checks for invalid entries and ensures data conversion safety.
-- Suitable for scenarios where postcodes may have null or non-integer values.
CREATE PROCEDURE sp_HandlePostcodeConversion
@InputPostcode NVARCHAR(10)
AS
BEGIN
    -- Error handling block to check conversion feasibility
    BEGIN TRY
        DECLARE @ConvertedPostcode INT;
        -- Attempt conversion only if data is numeric
        IF ISNUMERIC(@InputPostcode) = 1
        BEGIN
            SET @ConvertedPostcode = CAST(@InputPostcode AS INT);
        END
        ELSE
        BEGIN
            RAISERROR('Invalid postcode format.', 16, 1);
        END
    END TRY
    BEGIN CATCH
        PRINT 'Error in postcode conversion: ' + ERROR_MESSAGE();
    END CATCH;
END;

-- To use this solution, open SSIS and locate the Derived Column transformation
-- Use the expression below to handle non-numeric postcode values before conversion.
-- Set the Derived Column expression as follows:
(DT_I4)(IS(postcode) ? 0 : ISNUMERIC(postcode) ? (DT_I4)postcode : -1)
-- Explanation:
-- This expression first checks if postcode is , assigning it to 0 if true
-- If not , it checks if postcode is numeric; if true, converts to DT_I4
-- Non-numeric postcodes will receive a default value of -1

-- This T-SQL script validates the error handling in sp_HandlePostcodeConversion
DECLARE @TestCases TABLE (Postcode NVARCHAR(10), ExpectedResult VARCHAR(50));
INSERT INTO @TestCases VALUES ('12345', 'Valid'), ('ABCDE', 'Invalid'), (, 'Invalid');
DECLARE @TestPostcode NVARCHAR(10), @Expected VARCHAR(50), @Result VARCHAR(50);
DECLARE TestCursor CURSOR FOR SELECT Postcode, ExpectedResult FROM @TestCases;
OPEN TestCursor;
FETCH NEXT FROM TestCursor INTO @TestPostcode, @Expected;
WHILE @@FETCH_STATUS = 0
BEGIN
    BEGIN TRY
        EXEC sp_HandlePostcodeConversion @TestPostcode;
        SET @Result = 'Valid';
    END TRY
    BEGIN CATCH
        SET @Result = 'Invalid';
    END CATCH;
    PRINT 'Postcode: ' + IS(@TestPostcode, '') + ' - Expected: ' + @Expected + ' - Result: ' + @Result;
    FETCH NEXT FROM TestCursor INTO @TestPostcode, @Expected;
END;
CLOSE TestCursor;
DEALLOCATE TestCursor;

Gestion des échecs de conversion de données dans SSIS pour une meilleure intégrité des données

Lorsque vous travaillez avec SQL Server Integration Services (SSIS), le DTS_E_INDUCEDTRANSFORMFAILUREONERROR L'erreur est l'un des défis les plus courants auxquels les ingénieurs de données sont confrontés, en particulier lors de la transformation de données entre types. Cette erreur se produit souvent lorsque des données non entières entrent dans une colonne contenant uniquement des entiers, par exemple lors de la gestion des champs de code postal. Dans de tels cas, SSIS tente de transformer ces valeurs à l'aide d'un Colonne dérivée opération, qui applique une formule définie ou une conversion de type de données. Cependant, toute entrée non valide, comme un code postal textuel ou une valeur , peut entraîner un échec inattendu. Savoir comment gérer ce problème de transformation est crucial pour garantir la fiabilité des données et éviter les perturbations inutiles du flux de données.

Un moyen efficace de résoudre ce problème consiste à configurer des stratégies de gestion des erreurs dans le package SSIS, par exemple en utilisant le Configure Error Output paramètres. Dans SSIS, cette option permet au développeur de spécifier ce qui doit arriver aux lignes qui produisent des erreurs. Au lieu de faire échouer l'ensemble du processus, les lignes présentant des problèmes peuvent être redirigées vers un journal d'erreurs ou remplacées par une valeur par défaut. Cette approche maintient le processus en cours, permettant à l'équipe chargée des données d'examiner et de nettoyer les lignes problématiques après le traitement. Par exemple, les lignes avec des codes postaux non valides peuvent être envoyées vers une table intermédiaire distincte pour un examen plus approfondi plutôt que de bloquer l'intégralité du pipeline de données. 📈

De plus, la mise en œuvre de transformations conditionnelles au sein du package SSIS peut être très bénéfique. Par exemple, vous pourriez appliquer un Expression dans le Derived Column transformation qui vérifie si le code postal est numérique avant de tenter de le convertir. Cette approche conditionnelle minimise les erreurs en filtrant les données qui ne répondent pas à des critères spécifiques, réduisant ainsi le besoin d'une gestion approfondie des erreurs après la transformation des données. En combinant ces stratégies (configuration des sorties d'erreur, redirection des lignes problématiques et application de transformations conditionnelles), les développeurs peuvent créer des packages SSIS plus résilients qui préservent l'intégrité des données et réduisent les besoins de correction manuelle.