SAP Data Services erläutern
Zugriff auf Daten
Entwickeln von Jobs und Datenflüssen
Fehlerbehebung bei Batch-Jobs
Verwenden von Funktionen, Skripten und Variablen
Abfragen von Daten mit Plattformtransformationen
Teilen und Kombinieren von Daten mit Plattformtransformationen
Beheben von Fehlern und Wiederherstellen von Fehlern
Zum Verbuchen von Daten
Entwickeln erweiterter ETL-Szenarien mit SAP-Data-Services -Integrator-Transformationen
Optimierung der Performance

Verwenden der SQL-Transformation

Objective

After completing this lesson, you will be able to sQL-Transformation verwenden

Die SQL-Transformation

Mit der SQL-Transformation können Sie SQL-Befehle übergeben, um Daten zu generieren, die in Zielobjekte verschoben werden sollen.

Verwenden Sie diese Transformation, um Standard-SQL-Vorgänge auszuführen, wenn andere integrierte Transformationen sie nicht ausführen oder wenn es einfacher erscheint, eine einzelne SQL-Anweisung zu schreiben, anstatt mehrere Transformationen zu verwenden.

Ein-/Ausgaben

Es gibt kein Eingabe-Dataset für die SQL-Transformation. Sie geben nur den Quell-Datastore an, in dem die SQL-Anweisung ausgeführt werden muss.

Es gibt zwei Möglichkeiten, das Ausgabeschema für eine SQL-Transformation zu definieren, wenn erwartet wird, dass die übermittelte SQL eine Ergebnismenge zurückgibt:

Anlegen eines Ausgabeschemas

  • Automatisch:

    Nachdem Sie die SQL-Anweisung eingegeben haben, wählen Sie Schema aktualisieren, um eine SELECT-Anweisung für die Datenbank auszuführen, die die von der select-Anweisung zurückgegebenen Spalteninformationen abruft und das Ausgabeschema füllt.

  • Manuell:

    Ausgabespalten werden im Ausgabeteil der SQL-Transformation definiert, wenn der SQL-Vorgang ein Dataset zurückgibt. Die Anzahl der in der Ausgabe der SQL-Transformation definierten Spalten muss der Anzahl der von der SQL-Abfrage zurückgegebenen Spalten entsprechen. Die Spaltennamen und Datentypen der Ausgabespalten müssen nicht mit den Spaltennamen oder Datentypen in der SQL-Abfrage übereinstimmen.

Probieren wir es aus

Lassen Sie mich Sie durch die Verwendung der SQL-Transformation führen: