SQL-ൽ NVARCHAR-നെ DATETIME-ലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുമ്പോൾ സാധാരണ പിശകുകൾ എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാം

ലെഗസി ഡാറ്റാബേസുകൾക്കായുള്ള SQL തീയതി പരിവർത്തനങ്ങൾ മാസ്റ്ററിംഗ്

ലെഗസി ഡാറ്റാബേസുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് ഒരു പുരാതന പസിൽ മനസ്സിലാക്കുന്നത് പോലെയാണ്. 🕵️♂️ ഈ സിസ്റ്റങ്ങൾ തീയതികൾ DATETIME എന്നതിന് പകരം NVARCHAR ആയി സംഭരിക്കുമ്പോൾ, തരംതിരിക്കാനും ഫിൽട്ടറിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഒരു യഥാർത്ഥ വെല്ലുവിളിയായി മാറും. '02/10/2015 14:26:48' ഫോർമാറ്റിൽ തീയതി-സമയ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റാബേസ് ഞാൻ കണ്ടപ്പോൾ അങ്ങനെയായിരുന്നു.

ഈ NVARCHAR മൂല്യം അടുക്കുന്നതിനായി ഒരു DATETIME തരത്തിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ ഞാൻ ശ്രമിച്ചപ്പോൾ, ഞാൻ SQL-ൻ്റെ CONVERT ഫംഗ്‌ഷൻ ഉപയോഗിച്ചു. എന്നിരുന്നാലും, എൻ്റെ ലക്ഷ്യം നേടുന്നതിനുപകരം, എനിക്ക് ഒരു പിശക് സംഭവിച്ചു: SQL പിശക് [241]: പ്രതീക സ്ട്രിംഗിൽ നിന്ന് തീയതി കൂടാതെ/അല്ലെങ്കിൽ സമയം പരിവർത്തനം ചെയ്യുമ്പോൾ പരിവർത്തനം പരാജയപ്പെട്ടു. ഞാൻ പ്രതീക്ഷിക്കാത്ത ഒരു വഴിത്തിരിവായിരുന്നു അത്.

പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഡാറ്റ തരങ്ങളുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ ഇതുപോലുള്ള പിശകുകൾ സാധാരണമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് സ്ഥിരമായ ഫോർമാറ്റിംഗ് ഉറപ്പില്ലാത്ത പഴയ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ. ഇത് നിങ്ങളുടെ ക്ഷമയെ പരീക്ഷിക്കുക മാത്രമല്ല, നിങ്ങളുടെ പ്രശ്‌നപരിഹാര കഴിവുകൾ മൂർച്ച കൂട്ടുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു പഠനാനുഭവമാണ്.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, എന്തുകൊണ്ടാണ് അത്തരം പിശകുകൾ സംഭവിക്കുന്നതെന്നും അവ എങ്ങനെ ഫലപ്രദമായി പരിഹരിക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. വഴിയിൽ, നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്‌റ്റുകളിലെ സമാന പിഴവുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന പ്രായോഗിക പരിഹാരങ്ങളും നുറുങ്ങുകളും ഉദാഹരണങ്ങളും ഞാൻ പങ്കിടും. 🌟 നമുക്ക് ഒന്നിച്ച് ഈ SQL ചലഞ്ച് കീഴടക്കാം!

NVARCHAR-നെ DATETIME-ലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ

ലെഗസി ഡാറ്റാബേസുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിലെ പൊതുവായ വെല്ലുവിളികളിലൊന്ന്, ഡാറ്റാ തരങ്ങളിലെ പൊരുത്തക്കേടുകൾ നിയന്ത്രിക്കേണ്ടതിൻ്റെ ആവശ്യകതയാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും NVARCHAR ആയി സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന തീയതി-സമയ വിവരങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. ഞങ്ങളുടെ SQL ഉദാഹരണത്തിൽ, '02/10/2015 14:26:48' ഫോർമാറ്റിലുള്ള ഒരു NVARCHAR സ്ട്രിംഗ് ശരിയായ DATETIME ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുക എന്നതായിരുന്നു ലക്ഷ്യം. ദി പരിവർത്തനം ചെയ്യുക ഫംഗ്ഷൻ ഇവിടെ സുപ്രധാനമാണ്, കാരണം ഇത് ആവശ്യമുള്ള ഫോർമാറ്റ് കോഡ് വ്യക്തമാക്കുന്നതിലൂടെ ഈ പരിവർത്തനം സുഗമമാക്കുന്നു. ഉപയോഗിക്കുന്നത് 103 സ്‌റ്റൈൽ കോഡ് ബ്രിട്ടീഷ് തീയതി ഫോർമാറ്റുമായി അനുയോജ്യത ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് ദിവസം/മാസം/വർഷ സ്ട്രിംഗുകൾ പാഴ്‌സിംഗ് ചെയ്യുന്നതിന് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.

ടൈപ്പ് കൺവേർഷനുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് ഡാറ്റ നിലവാരം സ്ഥിരതയില്ലാത്ത ഡാറ്റാബേസുകളിൽ. SQL സെർവറിൽ TRY...CATCH ബ്ലോക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഞങ്ങൾക്ക് പരിവർത്തന പരാജയങ്ങൾ മനോഹരമായി ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യാനും നിയന്ത്രിക്കാനും കഴിയും. ആപ്ലിക്കേഷനെ ക്രാഷ് ചെയ്യാനോ അവ്യക്തമായ ഒരു പിശക് തിരികെ നൽകാനോ അനുവദിക്കുന്നതിനുപകരം, ഈ സമീപനം പിശകുകൾ ലോഗ് ചെയ്യാനോ നിർദ്ദിഷ്ട പ്രശ്‌നങ്ങളെക്കുറിച്ച് ഉപയോക്താക്കളെ അറിയിക്കാനോ അവസരം നൽകുന്നു. സിസ്റ്റം അപാകതകൾ ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ മാർഗമാണിത്, പ്രവർത്തനരഹിതമായതോ ഉൽപ്പാദനക്ഷമത നഷ്‌ടപ്പെടുന്നതോ തടയുന്നു.

മുൻവശത്ത്, JavaScript ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ പരിവർത്തന വെല്ലുവിളിയെ നേരിട്ടു. ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ട് സ്ട്രിംഗ് സാധൂകരിക്കുന്നതിലൂടെ isNaN() ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ISO 8601 ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു തീയതി.toISOSstring(), സാധുതയുള്ള തീയതി-സമയ മൂല്യങ്ങൾ മാത്രമേ ഡാറ്റാബേസിലേക്ക് അയച്ചിട്ടുള്ളൂ എന്ന് സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ സജീവമായ മൂല്യനിർണ്ണയം താഴെയുള്ള പിശകുകളുടെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വെബ് ഫോമിൽ ഉപയോക്താവ് നൽകിയ ഡാറ്റയുമായി ഇടപെടുമ്പോൾ, അത്തരം മൂല്യനിർണ്ണയം നടപ്പിലാക്കുന്നത് സെർവറുമായുള്ള ചെലവേറിയ അങ്ങോട്ടും ഇങ്ങോട്ടും ഒഴിവാക്കുന്നു.

ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗ് ആവശ്യമായ സാഹചര്യങ്ങൾക്ക്, പൈത്തണിൻ്റെ പാണ്ടാസ് ലൈബ്രറി ശക്തമായ ഒരു ബദൽ നൽകി. ഉപയോഗിക്കുന്നത് pd.to_datetime(), NVARCHAR നിരകളെ ശരിയായ ഡേറ്റ്‌ടൈം ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകളായി പരിവർത്തനം ചെയ്‌ത് ഞങ്ങൾക്ക് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാം. ബൾക്ക് ട്രാൻസ്ഫോർമേഷനുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ഒരു പൊതു ആവശ്യകതയായ ഡാറ്റ സയൻസിലോ ETL വർക്ക്ഫ്ലോകളിലോ ഈ രീതി തിളങ്ങുന്നു. പൈത്തണിൻ്റെ യൂണിറ്റ്ടെസ്റ്റ് മൊഡ്യൂളിൽ അധിക യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ എഴുതിയതിനാൽ, ഈ പരിവർത്തന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ വിശ്വാസ്യത ഞങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കി. ഇതുപോലുള്ള ചിട്ടയായ സമീപനം മണിക്കൂറുകൾ ഡീബഗ്ഗിംഗ് ലാഭിക്കുകയും പരിഹാരത്തിൻ്റെ കൃത്യതയിൽ ആത്മവിശ്വാസം വളർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. 🚀

-- Declare the NVARCHAR variable with the problematic date-time string
DECLARE @date NVARCHAR(50) = N'02/10/2015 14:26:48';

-- Try converting using CONVERT with a format code for DATETIME
BEGIN TRY
    -- Validate conversion and output
    SELECT CONVERT(DATETIME, @date, 103) AS ConvertedDate;
END TRY
BEGIN CATCH
    -- Handle any conversion errors
    PRINT 'Conversion failed: ' + ERROR_MESSAGE();
END CATCH;

// Input date string from the user
let dateString = '02/10/2015 14:26:48';

// Parse date and time using JavaScript Date
let date = new Date(dateString);

// Check if parsing was successful
if (isNaN(date.getTime())) {
    console.error('Invalid date format.');
} else {
    // Convert to ISO format for SQL DATETIME compatibility
    console.log(date.toISOString());
}

import pandas as pd

# Sample data with NVARCHAR date strings
data = {'dates': ['02/10/2015 14:26:48', '15/08/2017 09:45:30']}
df = pd.DataFrame(data)

# Convert using pandas to_datetime with custom format
try:
    df['converted_dates'] = pd.to_datetime(df['dates'], format='%d/%m/%Y %H:%M:%S')
    print(df)
except ValueError as e:
    print(f"Error converting dates: {e}")

import unittest
from datetime import datetime

# Function to validate and convert NVARCHAR to DATETIME
def convert_to_datetime(date_string):
    try:
        return datetime.strptime(date_string, '%d/%m/%Y %H:%M:%S')
    except ValueError:
        return None

# Unit test class
class TestDateConversion(unittest.TestCase):
    def test_valid_date(self):
        self.assertEqual(convert_to_datetime('02/10/2015 14:26:48'),
                         datetime(2015, 10, 2, 14, 26, 48))

    def test_invalid_date(self):
        self.assertIsNone(convert_to_datetime('invalid_date'))

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

വിശ്വസനീയമായ തീയതി-സമയ പരിവർത്തനങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നതിനുള്ള വിപുലമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ

പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന ഒരു വെല്ലുവിളി അവഗണിക്കപ്പെട്ടു NVARCHAR വരെ DATETIME തീയതി ഫോർമാറ്റുകളിലെ സാംസ്കാരികവും പ്രാദേശികവുമായ വ്യത്യാസങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, '02/10/2015' പോലെയുള്ള തീയതി യുഎസിൽ ഫെബ്രുവരി 10 അല്ലെങ്കിൽ പല യൂറോപ്യൻ രാജ്യങ്ങളിലും ഒക്ടോബർ 2-ന് അർത്ഥമാക്കാം. ഈ അവ്യക്തത പലപ്പോഴും SQL സെർവറിൽ പരിവർത്തന പിശകുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും ഡാറ്റാബേസിൻ്റെ പ്രാദേശിക ക്രമീകരണം ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുമായി യോജിപ്പിക്കാത്തപ്പോൾ. ഒരു മികച്ച രീതി ഉപയോഗിച്ച് ഫോർമാറ്റ് ശൈലി വ്യക്തമായി വ്യക്തമാക്കുന്നതാണ് CONVERT ഫംഗ്‌ഷൻ്റെ ശൈലി കോഡ്, പോലുള്ളവ 103 ബ്രിട്ടീഷ്/ഫ്രഞ്ച് തീയതി ഫോർമാറ്റുകൾക്കായി.

പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ മൂല്യനിർണ്ണയമാണ് മറ്റൊരു നിർണായക വശം. പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഫോർമാറ്റിംഗ്, ടൈംസ്റ്റാമ്പിൻ്റെ നഷ്‌ടമായ ഭാഗങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ അസാധുവായ ഡാറ്റാ എൻട്രികൾ ('02/30/2015' പോലെ) എന്നിവ ലെഗസി സിസ്റ്റങ്ങളിൽ സാധാരണമാണ്. ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ക്ലയൻ്റ് വശത്ത് അല്ലെങ്കിൽ പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് ETL പ്രക്രിയകൾക്കിടയിൽ ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ മുൻകൂട്ടി സ്ഥിരീകരിക്കുന്നത്, ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ നേരത്തെ മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, പൈത്തണിൻ്റെ pandas ബാച്ച് പരിവർത്തന സമയത്ത് ശക്തമായ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യാനും സ്വമേധയാലുള്ള അവലോകനത്തിനായി പ്രശ്നമുള്ള എൻട്രികൾ ഫ്ലാഗുചെയ്യാനും ലൈബ്രറി അനുവദിക്കുന്നു. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഡാറ്റ സമഗ്രത നിലനിർത്തുന്നതിന് ഈ സമീപനം പ്രത്യേകിച്ചും സഹായകരമാണ്. 📊

അവസാനമായി, ആവർത്തിച്ചുള്ള പരിവർത്തന പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ ലോഗിംഗും ഡീബഗ്ഗിംഗും ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. SQL സെർവറിൻ്റെ TRY...CATCH ബ്ലോക്ക് എക്‌സിക്യൂഷൻ സമയത്ത് പിശകുകൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുക മാത്രമല്ല, പിന്നീടുള്ള അന്വേഷണത്തിനായി നിർദ്ദിഷ്ട പ്രശ്‌നകരമായ എൻട്രികൾ ലോഗ് ചെയ്യാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. പരാജയപ്പെട്ട പരിവർത്തനങ്ങളുടെ ഒരു ചിട്ടയായ ലോഗ് സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് പൊതുവായ ഫോർമാറ്റിംഗ് പ്രശ്‌നങ്ങൾ പോലുള്ള പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ദീർഘകാല പരിഹാരങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാനും കഴിയും. ഈ രീതികൾ ഡീബഗ്ഗിംഗ് കാര്യക്ഷമമാക്കുകയും സുഗമമായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോ ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 🚀