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SQL Server数据转换服务怎么用，还有导入格式那些事儿讲解

芮以莲
问答
2025-12-28 23:37:34
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SQL Server的数据转换服务，现在更常见的叫法是SQL Server Integration Services (SSIS)，但它的核心目标一直没变：就是把数据从一个地方搬到另一个地方，并且在搬运的过程中，可以按照你的要求进行清洗、整理和转换，你可以把它想象成一个非常智能的数据搬运工和整理专家。

数据转换服务（DTS/SSIS）怎么用？

使用DTS/SSIS的过程就像是在画一张数据处理的流程图，你不需要写很多复杂的代码，主要是在一个图形化的设计器里拖拖拽拽。

创建包（Package）：你需要创建一个“包”，这个包就是你整个数据搬运任务的总容器，里面包含了所有要做的步骤和规则，根据微软官方介绍，包是Integration Services的核心功能，用于组合工作流（来源：MSDN，SQL Server Integration Services 文档）。
设置连接管理器（Connection Managers）：你要告诉这个搬运工数据从哪里来，到哪里去，所以你需要设置“连接管理器”，源连接可能是连接到一个Excel文件，或者另一个SQL Server数据库；目标连接就是你自己的SQL Server数据库。
拖拽数据流任务（Data Flow Task）：这是最关键的一步，在包里面，你从工具箱里把一个叫“数据流任务”的组件拖到设计面板上，然后双击进入这个任务，真正的数据流设计就开始了。
配置数据流：在数据流设计界面，你会看到三个核心部分：
- 源（Source）：从工具箱拖一个对应的源组件（Excel源”、“OLE DB源”），然后配置它，指明具体是哪个Excel文件、哪张工作表，或者哪个数据库的哪张表。
- 转换（Transformation）：这是实现“转换”功能的地方，你可以根据需要，在源和目标之间插入各种转换组件，常见的转换有：
  - 派生列：根据已有的列计算出新的列，比如把姓和名两列合并成一个“全名”列。
  - 条件性拆分：根据条件把数据分成不同的流，比如把金额大于1000的记录分到“大额订单”流，其他的分到“普通订单”流。
  - 数据转换：改变数据类型，比如把文本类型的数字转换成真正的数字类型。
  - 查找：去数据库的另一张表里查询匹配的值，比如你导入的订单数据只有客户ID，可以通过“查找”转换，去客户表里找到对应的客户姓名，然后一起导入。
- 目标（Destination）：拖一个目标组件（OLE DB目标”），配置好要导入到你自己数据库的哪张表里，你还可以映射源列和目标列，确保数据放到正确的位置。
连接组件：用鼠标从“源”拖一条线到“转换”，再从“转换”拖到“目标”，这条线就代表了数据的流动方向。
执行包：全部配置好后，你就可以点击“运行”按钮来执行这个包了，系统会显示详细的执行进度，成功了多少行，失败了多少钱，错误信息是什么，都一目了然，你还可以把包保存起来，以后定期（比如每天凌晨）自动运行，实现数据导入的自动化。

导入格式那些事儿

SQL Server数据转换服务怎么用，还有导入格式那些事儿讲解

DTS/SSIS支持从各种各样的数据格式导入，非常灵活，下面讲讲常见的几种格式和需要注意的地方。

Excel格式：
- 优点：非常常见，业务人员也容易提供，SSIS有专门的“Excel源”组件来处理。
- 坑点：
  - 数据类型猜测：Excel会自动判断列的数据类型，如果一列里大部分是数字，但混了几行文本，SSIS在读取时可能会因为类型不匹配而报错，解决办法是在Excel源组件里，手动指定“输出列”的数据类型，或者确保Excel源数据格式统一。
  - 标题行：通常第一行是列标题，在配置时需要勾选“首行作为列名”的选项。
  - 混合数据：Excel单元格可能包含公式、格式等，SSIS通常只读取其显示的值，但有时也会出问题，最好将数据区域“复制”并“选择性粘贴为值”后再导入。
文本文件/CSV格式：
- 优点：结构简单，是系统间交换数据最通用的格式之一，SSIS有“平面文件源”组件。
- 坑点：
  - 分隔符：必须明确指定是用逗号、制表符还是竖线等分隔，如果数据本身包含了分隔符，需要用引号将整个字段括起来。
  - 文本识别符：就是上面说的引号，通常是双引号，需要正确设置。
  - 编码问题：如果文本文件包含中文等非英文字符，需要注意文件的编码格式（如UTF-8、ANSI/GB2312），如果编码不匹配，导入后会显示为乱码，在连接管理器的高级选项里可以设置代码页。
数据库格式：
- 优点：这是最“原生”、最高效的方式，直接从另一个SQL Server、Oracle、MySQL等数据库通过“OLE DB源”或“ADO.NET源”读取。
- 好处：数据类型明确，无需担心格式猜测问题，可以直接用SQL查询语句作为源，在读取的同时就进行一些过滤和连接（JOIN）操作，减轻后续转换的压力。
其他格式：SSIS还支持从XML文件、JSON文件（较新版本）、甚至Hadoop等大数据平台读取数据，功能非常强大。

总结一下关键点：无论用什么格式，导入前最好先了解清楚源数据的“脾气”，比如有没有隐藏的特殊字符、数据类型是否一致、编码是否正确，可以先在SSIS里预览一下数据，确保和你想象的一样，对于可能出错的数据行，SSIS允许你配置“错误输出”，比如让出错的行不中断整个流程，而是被重定向到另一个文件里记录下来，方便事后排查和修复。

SQL Server的数据转换服务是一个功能强大但上手不难的工具，核心思想就是可视化地构建数据流水线，处理好不同数据格式的细节，就能高效、准确地把数据搬运和整理好。