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本博文介绍了如何使用 SSIS 2017 的横向扩展功能来提高 SSIS 包的执行效率。内容包括安装 SQL Server 客户端工具（SSMS 和 SSDT）、配置 SSIS 目录和工作节点、创建测试数据库、设计和部署 SSIS 项目，以及执行和监控包的过程。通过详细的步骤说明和示例，帮助读者快速掌握 SSIS 横向扩展的配置和使用方法，适用于处理大规模数据的场景。

本博文详细介绍了如何扩展 SSIS 自定义任务和转换，包括创建自定义数据流组件、重写关键方法以实现组件功能、处理版本升级以及部署和测试组件。此外，还介绍了 SSIS 2017 的扩展功能，涵盖 SQL Server 2017 的下载与安装配置，以及 SSMS 和 SSDT 等客户端工具的安装步骤。通过这些内容，帮助开发者更好地利用 SSIS 实现高效的数据处理与集成解决方案。

本文详细介绍了如何扩展 SQL Server Integration Services (SSIS) 以创建自定义任务和转换组件。内容涵盖 Secure FTP 任务的执行、自定义数据流组件的设计与开发、程序集的部署以及在 SSIS 包中使用自定义转换验证电子邮件地址的具体实现。通过操作步骤、原理说明和代码示例，帮助读者掌握 SSIS 自定义组件的开发技巧，并提供关键要点和实践建议，以提升数据集成和处理能力。

本文详细介绍了如何在 SQL Server Integration Services (SSIS) 中扩展自定义任务和转换，重点演示了如何使用 C# 和 WinSCP 类库开发一个安全 FTP 自定义任务。内容涵盖了自定义任务的设计、开发、部署及在 SSIS 包中的使用，同时深入解析了代码逻辑、属性配置步骤以及可能遇到的问题与解决方法。通过本文，开发者可以掌握 SSIS 自定义任务的完整开发流程，并提升数据流处理的灵活性和可维护性。

本文探讨了如何将本地 Hadoop 大数据与 Azure 云平台集成，并深入介绍了使用 SSIS（SQL Server Integration Services）进行数据处理和流程编排的扩展应用。内容涵盖 Hive 脚本操作、数据在 Hadoop 与 Azure 之间的传输、HDInsight 集群的使用、Pig Latin 数据转换、Azure Blob 存储数据导入，以及 SSIS 自定义任务与转换的设计和版本管理。同时，对 Azure Data Factory（ADF）与 SSIS 的特性进行了对比，

本文介绍了如何使用SSIS脚本组件作为目标将数据输出为JSON文件，并详细说明了本地与Azure大数据集成的全过程，包括Azure Blob存储配置、Hortonworks集群部署、HDFS数据传输以及通过Hive进行数据转换。文章通过具体操作步骤和代码示例，帮助数据仓库架构师更好地处理和管理不同类型的数据。

本文详细介绍了如何利用 SQL Server Integration Services (SSIS) 中的脚本任务和组件完成复杂的数据处理与集成任务。内容涵盖使用脚本任务读取数据探查 XML 结果、使用脚本组件进行数据清洗和正则验证、以及将脚本组件作为自定义数据源连接 Web 服务获取数据。通过具体的操作步骤和代码示例，展示了 SSIS 脚本功能的强大灵活性和实用性，帮助开发者提升数据处理效率和质量。

本文详细介绍了如何在SQL Server Integration Services (SSIS)中使用脚本任务和组件进行复杂的数据处理，包括数据质量匹配、模糊查找转换的配置、变量在脚本任务中的使用，以及执行复杂文件系统操作的方法。通过分步指南和代码示例，帮助用户提升数据清洗和转换的效率。

本文详细介绍了数据质量处理的三大核心操作：数据清洗、创建MDS模型以及使用DQS进行匹配。通过数据清洗，可以有效识别和纠正数据中的错误，提高数据准确性；创建MDS模型有助于统一和管理主数据，确保数据一致性；使用DQS进行匹配则能在无共同标识的情况下根据相似性识别重复数据。文章还总结了各操作的关键步骤、注意事项及常见问题解决方案，并展望了数据质量处理的未来发展方向，如自动化处理、机器学习应用和实时监控等。适合数据管理相关人员参考学习。

本文详细介绍了现代ETL解决方案与数据质量处理的相关内容。涵盖了ETL项目框架对象的设置，包括OnPreExecute和OnPostExecute事件处理程序的配置以及参数映射的设置。同时深入探讨了SQL Server数据质量服务（DQS）的架构、知识库的准备与使用，以及数据探查、清理和匹配等操作的具体步骤。此外，还介绍了主数据管理（MDS）的架构和创建MDS模型的方法。通过这些技术和操作，可以有效提高数据质量，为商业智能项目提供可靠的数据支持。

本文详细介绍了现代ETL解决方案的关键组件，包括使用SQL Server Data Tools (SSDT)部署AdventureWorksLT和AdventureWorksLTDW2016数据库，配置SSIS项目（ETL.Staging和ETL.DW），以及如何在入口点包EP_Staging中插入ETL框架调用以记录执行信息。此外，还讨论了ETL项目的性能优化和功能扩展策略，如并行处理、数据缓存、索引优化、错误处理、数据验证和监控报警，从而构建一个高效、可靠的数据传输流程。

本文详细介绍了SSIS 2016的新特性，包括单个包部署、多版本支持、错误列名称的原生实现以及控制流模板等，同时探讨了现代ETL解决方案的设计与实现方法。通过这些功能与最佳实践的结合，可以构建高效的数据仓库和ETL框架，为数据驱动的决策提供支持。

本文详细解析了 SSIS 2016 的多项新特性，包括管理保留窗口、自定义日志记录、数据库和项目创建、Azure 功能包安装、增量包部署等内容。通过具体操作步骤和流程图，帮助用户全面了解并掌握 SSIS 2016 在数据集成和处理中的高效应用。同时，文章还分析了不同版本在部署方式和日志记录上的差异，总结了关键操作注意事项和实际应用场景，并展望了 SSIS 未来的发展趋势。

本文详细介绍了SQL Server 2016的安装步骤及相关工具的配置过程，包括SQL Server Management Studio和SQL Server Data Tools的安装。同时，深入解析了SSIS 2016的新特性，如自定义日志记录、Azure任务和转换、增量包部署、多版本支持、错误列名称改进以及控制流模板的使用，帮助用户提高数据集成与处理的效率。

本文详细介绍了 SQL Server 列存储索引的操作，包括添加 B-树索引和约束、查询测试、行组状态检查、索引更新与删除操作，并分析了列存储索引在数据压缩和查询性能上的优势。此外，还提供了 SSIS 安装指南，涵盖 SQL Server 2016 的下载、JRE 安装、SQL Server 及其管理工具和开发工具的安装步骤，以及连接测试方法。通过本博客，读者可以全面了解列存储索引的使用技巧和 SSIS 环境搭建流程。

本文详细介绍了SQL Server中列存储索引的使用与性能优化方法，包括非聚集列存储索引（NCCI）和聚集列存储索引（CCI）的创建、测试与对比分析。通过实际测试不同查询场景下的逻辑读取和LOB读取数量，展示了列存储索引在压缩数据和提升查询性能方面的显著效果。同时，文章还探讨了如何结合存档压缩、操作分析以及内存表来进一步优化系统性能，为实际应用中的索引选择和优化提供了实用建议。

本文深入探讨了 SQL Server 中列存储索引与批处理的原理、优化策略及其实际应用。通过对比传统查询方式与基于列存储和批处理的高效查询，展示了其在性能上的巨大优势。同时，文章还分析了不同 SQL Server 版本中列存储和批处理功能的演进，并提供了在实际场景中的优化建议，帮助用户更好地利用这些技术提升数据库性能。

本文详细解析了 SQL Server 中用于数据分析优化的核心技术，包括索引（聚集索引、非聚集索引、索引视图）、表分区和数据压缩（行压缩、页压缩、Unicode压缩）的应用方法与实际效果。通过示例代码和性能对比，展示了如何综合运用这些技术提升数据分析的效率与性能，并结合 LZ77 压缩算法解析了数据压缩的底层原理。适合数据库开发人员和数据工程师参考，以优化 SQL Server 中的数据分析场景。

本文深入解析了 SQL Server 2016 和 2017 中引入的时态表与列存储索引功能。时态表支持系统版本控制，可用于审计数据更改并检索历史状态，但其更新操作会带来性能开销。列存储索引则为分析查询提供了高效支持，通过数据压缩和列式存储显著提升查询性能。文章还探讨了其在数据仓库、实时分析中的应用，并结合内存优化表、连接算法优化等技术提出了综合使用建议。

本文详细介绍了 SQL Server 2017 中时态表的操作与优化技巧。内容涵盖时态表的数据删除机制、多样的查询子句（如 FOR SYSTEM_TIME AS OF、FROM TO、BETWEEN AND 等）、性能与存储管理（包括历史保留策略与索引优化）、实际应用场景示例（审计跟踪与业务数据分析）等，帮助开发者和数据库管理员更好地使用时态表来满足业务需求，提高数据管理效率。

本文详细介绍了 SQL Server 2017 的时态表功能，包括如何为现有非时态表添加时态功能、迁移现有时态解决方案到系统版本控制表、修改和删除时态表、以及时态表中的数据操作等内容。同时分析了时态表的应用场景和注意事项，帮助用户更好地理解和使用 SQL Server 2017 的时态表功能，以实现高效的数据管理和历史记录。

本文详细介绍了 SQL Server 2017 中时态表的使用与管理，包括 SQL:2011 标准时态数据支持的背景、各数据库供应商的实现情况以及 SQL Server 中的系统版本化时态表的工作原理。文章涵盖时态表的创建、查询、修改、删除操作，以及性能优化和应用场景，帮助读者全面掌握 SQL Server 2017 时态表的核心功能和实际应用。

本文详细介绍了时态表的概念、设计与优化方法，涵盖有效时间与事务时间的区别及应用场景，探讨了时态数据的代数运算、约束实现以及查询优化技巧。通过实际示例和SQL代码演示了如何在SQL Server中处理时态数据，并提供了在合同管理、服务记录和财务系统等场景下的应用建议。旨在帮助开发者和数据库管理人员更好地管理和查询时间相关数据，提高系统性能与数据准确性。

本文深入解析了SQL Server Stretch Database与Temporal Tables的功能与应用。详细探讨了Stretch Database的滑动窗口过滤谓词、查询与管理远程数据、定价、故障排除、暂停与恢复迁移、禁用操作、备份与恢复等核心内容，并全面介绍了临时表的定义、历史实现、系统版本表支持及应用场景。旨在帮助开发人员和数据库管理员更好地利用这些功能优化数据库管理。

本文深入探讨了SQL Server的Stretch Database功能，包括其使用限制、适用场景、启用方法以及数据迁移的监控和优化策略。详细分析了在启用过程中需要满足的条件以及如何通过向导或Transact-SQL为数据库和表启用该功能。同时，还介绍了过滤谓词的设计、迁移状态的监控、故障处理和性能优化技巧，帮助用户更好地利用Stretch Database将冷数据迁移到云端，降低本地存储成本。

本文深入解析了 SQL Server 中的 JSON 支持与 Stretch Database 特性。首先介绍了 JSON 数据的处理方法，包括修改 JSON 属性、性能优化策略以及使用计算列和全文索引提升查询效率。随后详细阐述了 Stretch Database 的架构原理、适用场景、启用步骤及管理方法。最后总结了两者的适用场景及优化建议，帮助用户更好地进行数据存储与处理。

本文详细介绍了SQL Server中对JSON数据的支持，包括JSON数据的存储方式、验证方法、值的提取以及数据的修改操作。通过ISJSON、JSON_VALUE、JSON_QUERY和JSON_MODIFY等函数，开发者可以高效地处理JSON数据，适用于用户偏好设置管理、产品信息管理等实际应用场景。

本文详细介绍了SQL Server中对JSON数据的支持，包括生成JSON数据的注意事项、SQL Server数据类型与JSON数据类型的映射关系、使用OPENJSON函数将JSON数据转换为表格格式、从文件导入JSON数据的方法等内容。同时，还拓展了OPENJSON函数的多种使用场景，如动态列选择和嵌套JSON处理，并提供了性能优化建议和操作流程总结，帮助开发者更好地在SQL Server中处理JSON数据。

本文深入解析了 SQL Server 中的 JSON 支持，涵盖了 JSON 的基本概念、与 XML 的比较、JSON 数据的格式化方法，以及如何使用 FOR JSON 子句在数据库查询中生成 JSON 格式的数据。文章还介绍了实际应用场景和未来发展趋势，为开发者提供了全面的指南和最佳实践建议。

本文深入解析了SQL Server开发工具及其对JSON的支持。首先介绍了SQL Server Data Tools (SSDT) 的优势，特别是在源代码控制、持续集成和部署方面的集成能力。接着详细探讨了用于R和Python代码开发的工具，包括RStudio IDE、R Tools for Visual Studio以及Visual Studio 2017的使用。随后，文章全面介绍了SQL Server对JSON的支持，包括JSON数据的导入、导出、验证、查询和修改等操作，并分析了其局限性及应对策略。最后，

本文详细介绍了SQL Server中一系列强大的数据库开发与管理工具，包括增强的滚动条、执行计划比较、实时查询统计、导入平面文件向导、漏洞评估以及SQL Server数据工具（SSDT）。这些工具能够显著提升开发效率、优化查询性能并增强数据库安全性。文章还深入探讨了各工具的功能特点、使用场景以及在不同开发阶段的应用方式，旨在帮助开发者和数据库管理员更好地利用这些工具设计和维护高效的数据库系统。

本文详细介绍了 SQL Server 2017 的多项新特性，包括 JSON 数据类型支持、In-Memory OLTP 的性能改进以及对 R 和 Python 语言的集成，从而提升数据处理和分析能力。同时，还探讨了 SQL Server 管理工具（如 SSMS 和 SSDT）的发展历程、功能增强以及安装和更新的灵活性，展示了 SQL Server 在现代数据管理和开发中的强大优势与未来潜力。

本文详细解析了 SQL Server 2017 的多项新特性和改进，涵盖了安全性、数据库引擎、编程功能以及商业智能等多个方面。重点介绍了如行级安全（RLS）、动态数据屏蔽（DDM）、始终加密（Always Encrypted）、查询存储（Query Store）、实时查询统计（Live Query Statistics）、伸缩数据库（Stretch Database）等功能，并探讨了其对开发者和数据库管理员的实际意义。同时，还涵盖了 SQL Server 2017 在编程语言支持、机器学习集成、内存优化表、

本文深入介绍了 SQL Server 2017 的核心功能和实际应用，包括安全增强功能、引擎优化、编程支持、开发工具改进以及商业智能解决方案。重点讲解了时态表、列存储索引、SSIS 高级功能等关键技术，并结合代码示例展示了如何利用这些功能构建智能高效的数据库应用。通过本文，读者可以全面了解 SQL Server 2017 的强大功能及其在实际场景中的应用方法。