[已解决]SQLserver 中的修改语句

豪在这学python

我想修改数据库中的表的其中一个数据，用什么语句呢？

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FishC

2023-12-25 18:03:13

你可以使用SQL Server中的UPDATE语句来修改数据库中表的数据。下面是一个示例：

1. UPDATE 表名
2. SET 列名 = 新值
3. WHERE 条件;

复制代码

其中，`表名`是你要修改的表的名称，`列名`是要修改的列的名称，`新值`是你想要设置的新值，`条件`是一个可选的WHERE子句，用于指定哪些行应该被修改。

比如，假设我们有一个名为`students`的表，其中有两列`name`和`age`，我们想要将名字为'小明'的学生年龄修改为18岁，可以这样写：

1. UPDATE students
2. SET age = 18
3. WHERE name = '小明';

复制代码

这将修改表中所有名为'小明'的学生的年龄为18岁。如果省略了`WHERE`子句，那么将会修改表中所有行的对应列的值。

希望能帮到你！

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FishC

你可以使用SQL Server中的UPDATE语句来修改数据库中表的数据。下面是一个示例：

1. UPDATE 表名
2. SET 列名 = 新值
3. WHERE 条件;

复制代码

其中，`表名`是你要修改的表的名称，`列名`是要修改的列的名称，`新值`是你想要设置的新值，`条件`是一个可选的WHERE子句，用于指定哪些行应该被修改。

比如，假设我们有一个名为`students`的表，其中有两列`name`和`age`，我们想要将名字为'小明'的学生年龄修改为18岁，可以这样写：

1. UPDATE students
2. SET age = 18
3. WHERE name = '小明';

复制代码

这将修改表中所有名为'小明'的学生的年龄为18岁。如果省略了`WHERE`子句，那么将会修改表中所有行的对应列的值。

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豪在这学python

@fishc

FishC

豪在这学python 发表于 2023-12-25 18:03
@fishc

Hello! 作为一名计算机教育专家，我很高兴能够帮助你解决编程问题。请告诉我你遇到了什么困惑，我将尽力给出通俗易懂且幽默的回答。

记住，没有问题是愚蠢的，只要你愿意学习，我就会全力支持你！

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豪在这学python

FishC 发表于 2023-12-25 18:03
Hello! 作为一名计算机教育专家，我很高兴能够帮助你解决编程问题。请告诉我你遇到了什么困惑，我将尽力 ...

结合我们之前所以所学的内容，自行设计输入数据，根据你们自己的输入数据去观察存在的哪些问题，哪些数据需要进行处理，比如数据有空缺值/字符串中有脏数据需要清理/或者数据需要排重/或需要合并/或数据校验等等情况，可以将每个功能要求设计成多个转换（不少于6个转换），并将所有转换并起来形成作业（不少于3个作业），达到我们想要的功能完成数据清洗目的。当然也可以在设计作业的时候加上邮件发送等功能。

FishC

豪在这学python 发表于 2024-06-19 18:02
结合我们之前所以所学的内容，自行设计输入数据，根据 ...

好的，看来你正在尝试进行复杂的数据清洗任务，并且希望将多个转换步骤组合成一个完整的流程。为了更好地理解并完成这一任务，我们可以先大致设计一下每个转换以及最终的作业。

### 假设场景
我们假设有一个包含学生信息的数据库表 `students`，其中包含以下列：
- `id`（学生ID）
- `name`（学生姓名）
- `age`（年龄）
- `email`（电子邮件）
- `grade`（成绩）

以下是我们需要处理的一些常见数据问题：

1. **空缺值处理**：某些列有空值。
2. **字符串清理**：某些姓名或电子邮件中有脏数据或者不合法字符。
3. **重复数据**：检查并移除重复的行。
4. **数据类型校验**：确保`age`和`grade`是数值。
5. **数据范围校验**：确保`age`在合理范围内（比如0到100）。
6. **数据合并**：将多个数据源合并到一张表中。

### 转换步骤
我们可以将这几个功能逐步进行处理，每个功能对应一个转换。

#### 1. 处理空缺值

1. -- 将空值填充为默认值
   
2. UPDATE students
   
3. SET age = 18 WHERE age IS NULL;
   
4. UPDATE students
   
5. SET grade = 0 WHERE grade IS NULL;

复制代码

#### 2. 字符串清理

1. -- 清理name和email中的脏数据（假设去除非法字符）
   
2. UPDATE students
   
3. SET name = TRIM(REPLACE(REPLACE(name, '!', ''), '@', ''));
   
4. UPDATE students
   
5. SET email = TRIM(REPLACE(REPLACE(email, '!', ''), '#', ''));

复制代码

#### 3. 移除重复数据

1. -- 假设具有相同`id`的记录为重复，需要删除其中一条
   
2. WITH CTE AS (
   
3.     SELECT id, name, age, email, grade,
   
4.            ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY id) AS rn
   
5.     FROM students
   
6. )
   
7. DELETE FROM CTE WHERE rn > 1;

复制代码

#### 4. 数据类型校验

1. -- 对于这里的示例，假设我们只检查age和grade在合理范围内（0-100）
   
2. DELETE FROM students WHERE age NOT BETWEEN 0 AND 100;
   
3. DELETE FROM students WHERE grade NOT BETWEEN 0 AND 100;

复制代码

#### 5. 数据合并
假设我们有另一张表`extra_students`，需要合并数据到`students`表中：

1. INSERT INTO students (id, name, age, email, grade)
   
2. SELECT id, name, age, email, grade FROM extra_students;

复制代码

### 作业组合

我们可以将上述所有转换步骤组合起来，形成多个作业。下面是一个简单的示例，如何将这些转换步骤组织成作业。

1. -- 作业1：处理空缺值和字符串清理
   
2. CREATE PROCEDURE CleanEmptyAndStrings
   
3. AS
   
4. BEGIN
   
5.     -- 处理空缺值
   
6.     UPDATE students SET age = 18 WHERE age IS NULL;
   
7.     UPDATE students SET grade = 0 WHERE grade IS NULL;
   
8. 
   
9.     -- 清理name和email中的脏数据
   
10.     UPDATE students SET name = TRIM(REPLACE(REPLACE(name, '!', ''), '@', ''));
    
11.     UPDATE students SET email = TRIM(REPLACE(REPLACE(email, '!', ''), '#', ''));
    
12. END
    
13. GO
    
14. 
    
15. -- 作业2：移除重复数据和数据校验
    
16. CREATE PROCEDURE RemoveDuplicatesAndValidate
    
17. AS
    
18. BEGIN
    
19.     -- 移除重复数据
    
20.     WITH CTE AS (
    
21.         SELECT id, name, age, email, grade,
    
22.                ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY id) AS rn
    
23.         FROM students
    
24.     )
    
25.     DELETE FROM CTE WHERE rn > 1;
    
26. 
    
27.     -- 校验数据范围
    
28.     DELETE FROM students WHERE age NOT BETWEEN 0 AND 100;
    
29.     DELETE FROM students WHERE grade NOT BETWEEN 0 AND 100;
    
30. END
    
31. GO
    
32. 
    
33. -- 作业3：数据合并
    
34. CREATE PROCEDURE MergeData
    
35. AS
    
36. BEGIN
    
37.     -- 合并数据
    
38.     INSERT INTO students (id, name, age, email, grade)
    
39.     SELECT id, name, age, email, grade FROM extra_students;
    
40. END
    
41. GO
    
42. 
    
43. -- 调度作业
    
44. EXEC CleanEmptyAndStrings;
    
45. EXEC RemoveDuplicatesAndValidate;
    
46. EXEC MergeData;

复制代码

### 总结
这样，你就创建了三个作业，并按顺序执行它们，完成数据清洗任务。这只是一个示例，你可以根据实际数据情况调整每个步骤的具体实现。希望这个示例对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

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豪在这学python

FishC 发表于 2024-6-19 18:05
好的，看来你正在尝试进行复杂的数据清洗任务，并且希望将多个转换步骤组合成一个完整的流程。为了更好 ...

我要使用kettle的spoon

FishC

豪在这学python 发表于 2024-06-19 18:10
我要使用kettle的spoon

哇，原来你是使用 Kettle 的 Spoon 工具进行数据转换和清洗呀！Kettle 是一个非常强大的 ETL（Extract, Transform, Load）工具，可以帮你轻松实现复杂的数据集成任务。那我们就根据你之前提到的需求设计一个方案。

### 假设场景
和之前一样，我们假设有一个包含学生信息的数据库表 `students`，其中包含以下列：
- `id`（学生ID）
- `name`（学生姓名）
- `age`（年龄）
- `email`（电子邮件）
- `grade`（成绩）

### 转换步骤
我们需要完成以下几个任务：
1. **处理空缺值**
2. **字符串清理**
3. **重复数据移除**
4. **数据类型校验**
5. **数据范围校验**
6. **数据合并**

以下是如何在 Kettle 中设置这些步骤：

#### 1. 处理空缺值
- 使用“表输入（Table Input）”步骤从数据库中读取数据。
- 使用“选择/修改字段值（Select Values）”步骤将空值填充为默认值。

#### 2. 字符串清理
- 使用“修改变量（Set Field Value）”步骤清理字符串字段。

#### 3. 移除重复数据
- 使用“排序记录（Sort Rows）”步骤对数据进行排序。
- 使用“去重（Unique Rows）”步骤移除重复数据。

#### 4. 数据类型校验
- 使用“JavaScript 代码（JavaScript）”步骤进行数据类型校验。

#### 5. 数据范围校验
- 使用“过滤记录（Filter Rows）”步骤进行数据范围校验。

#### 6. 数据合并
- 使用“表输入（Table Input）”步骤从多个数据源中读取数据。
- 使用“合并行（Merge Rows (diff)）”步骤将数据合并。

### Kettle 实现
下面是一份详细的指南，每个步骤对应一个 Kettle 中的组件。

1. // 1. 从数据库读取数据
   
2. Table Input:
   
3.     SELECT id, name, age, email, grade FROM students;
   
4. 
   
5. // 2. 处理空缺值
   
6. Select Values:
   
7.     Meta-data tab:
   
8.         age: Replace NULL values with 18
   
9.         grade: Replace NULL values with 0
   
10. 
    
11. // 3. 字符串清理
    
12. Replace in String:
    
13.     name: Replace '!' with ''
    
14.     email: Replace '#' with ''
    
15. 
    
16. // 4. 移除重复数据
    
17. Sort Rows:
    
18.     sort by id
    
19. Unique Rows:
    
20.     based on id
    
21. 
    
22. // 5. 数据类型和范围校验
    
23. JavaScript:
    
24.     if (isNaN(age) || age < 0 || age > 100) {
    
25.         // Mark row as invalid
    
26.     }
    
27.     if (isNaN(grade) || grade < 0 || grade > 100) {
    
28.         // Mark row as invalid
    
29.     }
    
30. 
    
31. Filter Rows:
    
32.     if row is not invalid
    
33. 
    
34. // 6. 数据合并
    
35. Table Input:
    
36.     SELECT id, name, age, email, grade FROM extra_students;
    
37. Merge Rows (diff):
    
38.     merge with data from previous steps
    
39. 
    
40. // 7. 将数据插入目标表
    
41. Table Output:
    
42.     insert into students table

复制代码

### 具体的Kettle步骤
1. **创建转换（Transformation）**：
    - 打开 Spoon。
    - 创建新的转换文件。

2. **添加步骤**：
    - 使用“表输入（Table Input）”步骤读取数据。
    - 用“选择/修改字段值（Select Values）”处理空缺值。
    - 使用“修改变量（Set Field Value）”和“Replace in String”步骤清理字符串。
    - “排序记录（Sort Rows）” 和“去重（Unique Rows）”步骤移除重复数据。
    - 使用“JavaScript 代码（JavaScript）”步骤和“过滤记录（Filter Rows）”进行数据校验。
    - 使用“表输入（Table Input）”和“合并行（Merge Rows (diff)）”步骤合并数据。
    - 最后用“表输出（Table Output）”步骤将清洗后的数据写回数据库。

3. **配置连接和字段映射**：
    - 确保所有数据库连接都已经正确配置。
    - 在每个步骤中正确映射字段，使数据流能够正确传递。

4. **调度作业（Job）**：
    - 创建新的作业文件。
    - 将多个转换（Transformation）文件组合成一个作业（Job）。
    - 可以使用“邮件发送（Mail）”步骤来发送流程完成通知。

### 调度作业示例

1. // 作业步骤
   
2. Job:
   
3.     Transformation Steps:
   
4.         - CleanEmptyAndStrings.ktr
   
5.         - RemoveDuplicatesAndValidate.ktr
   
6.         - MergeData.ktr
   
7.     Mail:
   
8.         To: "你的邮箱@example.com"
   
9.         Subject: "数据清洗完成"
   
10.         Body: "数据清洗已成功完成！"
    
11. 
    
12. // 调度作业
    
13. Run Job:
    
14.     Execute job

复制代码

以上是一个简单的示例，你可以按照具体需求进行调整和扩展。如果你有任何其他问题，随时问我哦！

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豪在这学python

FishC 发表于 2024-6-19 18:10
哇，原来你是使用 Kettle 的 Spoon 工具进行数据转换和清洗呀！Kettle 是一个非常强大的 ETL（Extract, ...

这里的要求是三个作业，每个作业至少有6个转换

FishC

豪在这学python 发表于 2024-06-19 18:14
这里的要求是三个作业，每个作业至少有6个转换

明白了！我们需要设计三个作业，每个作业包含至少6个转换来处理和清洗数据。好的，接下来我们将详细展示每个作业及其包含的转换步骤。

### 作业1：处理空缺值和字符串清理
#### 转换1: 从数据库读取数据
- **组件**: Table Input
- **SQL**: `SELECT id, name, age, email, grade FROM students;`

#### 转换2: 填充空缺值
- **组件**: Select Values
- **描述**: 设置默认值

1. Meta-data tab:
   
2.     age: Replace NULL values with 18
   
3.     grade: Replace NULL values with 0

复制代码

#### 转换3: 清理姓名字段中的非法字符
- **组件**: Replace in String
- **描述**: 替换无效字符

1. Fields tab:
   
2.     Field to replace: name
   
3.     Replace '!' with ''
   
4.     Replace '@' with ''

复制代码

#### 转换4: 清理电子邮件字段中的非法字符
- **组件**: Replace in String
- **描述**: 替换无效字符

1. Fields tab:
   
2.     Field to replace: email
   
3.     Replace '!' with ''
   
4.     Replace '#' with ''

复制代码

#### 转换5: 为姓名字段去除前后空格
- **组件**: Trim
- **描述**: 去除前后空格

1. Fields tab:
   
2.     Field to trim: name
   
3.     Trim type: Both

复制代码

#### 转换6: 为电子邮件字段去除前后空格
- **组件**: Trim
- **描述**: 去除前后空格

1. Fields tab:
   
2.     Field to trim: email
   
3.     Trim type: Both

复制代码

### 作业2：处理重复数据和数据校验
#### 转换1: 从数据库读取数据
- **组件**: Table Input
- **SQL**: `SELECT id, name, age, email, grade FROM students;`

#### 转换2: 对数据进行排序
- **组件**: Sort Rows
- **描述**: 按ID排序

1. Sort Rows tab:
   
2.     Fieldname: id
   
3.     Ascending: Yes

复制代码

#### 转换3: 移除重复数据
- **组件**: Unique Rows
- **描述**: 基于ID去重

1. Unique Rows tab:
   
2.     Compare field: id

复制代码

#### 转换4: 校验年龄字段
- **组件**: JavaScript
- **描述**: 检查年龄在0到100之间

1. if (isNaN(age) || age < 0 || age > 100) {
   
2.     // Add a flag or set a default value
   
3.     age = null;
   
4. }

复制代码

#### 转换5: 校验成绩字段
- **组件**: JavaScript
- **描述**: 检查成绩在0到100之间

1. if (isNaN(grade) || grade < 0 || grade > 100) {
   
2.     // Add a flag or set a default value
   
3.     grade = null;
   
4. }

复制代码

#### 转换6: 过滤无效记录
- **组件**: Filter Rows
- **描述**: 过滤被标记为无效的数据

1. Filter Rows tab:
   
2.     Condition: age IS NOT NULL AND grade IS NOT NULL

复制代码

### 作业3：合并数据和数据质量报告
#### 转换1: 从第一张表中读取数据
- **组件**: Table Input
- **SQL**: `SELECT id, name, age, email, grade FROM students;`

#### 转换2: 从第二张表中读取数据
- **组件**: Table Input
- **SQL**: `SELECT id, name, age, email, grade FROM extra_students;`

#### 转换3: 合并数据
- **组件**: Merge Rows (diff)
- **描述**: 合并两张表的数据

1. Merge Rows (diff) tab:
   
2.     Reference rows: 第一张表输出
   
3.     Compare rows: 第二张表输出
   
4.     Compare field: id

复制代码

#### 转换4: 将数据插入目标表
- **组件**: Table Output
- **描述**: 插入到目标表

1. Table Output tab:
   
2.     Target table: students

复制代码

#### 转换5: 发送数据质量报告（邮件）
- **组件**: Mail
- **描述**: 发送完成报告

1. Mail tab:
   
2.     To: "你的邮箱@example.com"
   
3.     Subject: "数据清洗完成"
   
4.     Body: "数据清洗已成功完成！"

复制代码

#### 转换6: 记录日志
- **组件**: Text File Output
- **描述**: 将转换过程记录到日志文件

1. Text File Output tab:
   
2.     Filename: /path/to/logfile.txt
   
3.     Fields: id, name, age, email, grade (所有字段)

复制代码

### 创建作业
- 用Spoon创建一个新的作业文件。
- 将以上转换步骤添加为单独的转换，并通过作业步骤链接起来。

例如：
- 作业1: Save as `HandleNullsAndCleanStrings.ktr`
- 作业2: Save as `HandleDuplicatesAndValidateData.ktr`
- 作业3: Save as `MergeDataAndReport.ktr`

在作业（Job）中，你可以依次运行以下转换：
1. `HandleNullsAndCleanStrings.ktr`
2. `HandleDuplicatesAndValidateData.ktr`
3. `MergeDataAndReport.ktr`

并在需要的位置添加“邮件发送（Mail）”步骤来发送通知。

希望这能帮助你成功完成数据清洗任务！如果有任何问题，随时问我哦！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

豪在这学python

FishC 发表于 2024-6-19 18:15
明白了！我们需要设计三个作业，每个作业包含至少6个转换来处理和清洗数据。好的，接下来我们将详细展 ...

为姓名字段去除前后空格，这个的正则表达式是什么？

FishC

豪在这学python 发表于 2024-06-19 19:59
为姓名字段去除前后空格，这个的正则表达式是什么？

在Kettle（Spoon）中，处理字符串两端的空格通常不需要使用正则表达式。你可以直接利用Kettle内置的“Trim”步骤来方便地实现这一点。不过，如果你确实想使用正则表达式来达到这个目的，那么JavaScript步骤将是一个不错的选择。

假设你已经决定在JavaScript步骤中使用正则表达式来去除姓名字段前后的空格，以下是具体的做法：

### 使用Trim步骤
首先，教大家如何使用Kettle的Trim步骤，这是最简单的方法：
1. 添加一个“Trim”步骤。
2. 在“Fields”标签页下，选择你要去空格的字段（比如`name`）。
3. 设置“Trim type”为“both”（即去除两端的空格）。

### 使用JavaScript步骤和正则表达式
如果你希望更灵活地使用正则表达式，可以使用JavaScript步骤：

1. 添加一个“JavaScript”步骤。
2. 写如下代码，去除姓名字段前后的空格：

1. var trimmedName = name.replace(/^\s+|\s+$/g, "");
   
2. name = trimmedName;

复制代码

### 解读正则表达式
正则表达式 `/^\s+|\s+$/g` 的含义是：
- `^` 表示行的开始。
- `\s+` 表示一个或多个空白字符（包括空格、制表符等）。
- `|` 表示逻辑或。
- `$` 表示行的结束。
- `g` 表示全局匹配。

因此，这个正则表达式会匹配并去除字符串两端的所有空白字符。

### 示例转换
下面是一个包含上述JavaScript步骤的示例转换：

1. <transformation>
   
2.   <step>
   
3.     <name>Table Input</name>
   
4.     <type>TableInput</type>
   
5.     <description>从数据库中读取数据</description>
   
6.     <sql>SELECT id, name, age, email, grade FROM students;</sql>
   
7.     <connection>你的数据库连接名称</connection>
   
8.   </step>
   
9.   
   
10.   <step>
    
11.     <name>JavaScript</name>
    
12.     <type>ScriptValueMod</type>
    
13.     <description>去除姓名字段前后的空格</description>
    
14.     <script>
    
15.       // JavaScript代码
    
16.       var trimmedName = name.replace(/^\s+|\s+$/g, "");
    
17.       name = trimmedName;
    
18.     </script>
    
19.   </step>
    
20. 
    
21.   <step>
    
22.     <name>Table Output</name>
    
23.     <type>TableOutput</type>
    
24.     <description>将数据写回到数据库</description>
    
25.     <connection>你的数据库连接名称</connection>
    
26.     <target_table>students_cleaned</target_table>
    
27.   </step>
    
28.   
    
29. </transformation>

复制代码

这段代码展示了如何用JavaScript步骤去除`name`字段的前后空格，然后将清理后的数据输出到另一张表中。

希望这些内容能帮助你成功去除姓名字段前后的空格，无论你选择使用“Trim”步骤还是JavaScript步骤。如果有任何问题，请随时问我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

豪在这学python

FishC 发表于 2024-6-19 20:00
在Kettle（Spoon）中，处理字符串两端的空格通常不需要使用正则表达式。你可以直接利用Kettle内置的“T ...

那我使用字符串替换呢？

FishC

豪在这学python 发表于 2024-06-19 20:16
那我使用字符串替换呢？

好的，如果你希望使用字符串替换来去除姓名字段前后的空格，你可以使用Kettle的“Replace in String”步骤结合正则表达式来实现。

### 使用“Replace in String”步骤

1. **添加“Replace in String”步骤**：
   - 在你的转换中，添加一个“Replace in String”步骤。

2. **配置“Replace in String”步骤**：
   - 在“Fields”标签页，选择你要操作的字段，比如`name`。
   - 添加一个新的替换规则：
     - **Replace with regular expression**: 选中此选项。
     - **Search**: `^\s+|\s+$`
     - **Replace by**: 留空

### 示例转换配置

假设我们有一个简单的转换，先从数据库中读取数据，然后去除姓名字段前后的空格，最后将数据写回到数据库。

1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
   
2. <transformation>
   
3.   <step>
   
4.     <name>Table Input</name>
   
5.     <type>TableInput</type>
   
6.     <database_connection>你的数据库连接名称</database_connection>
   
7.     <sql>SELECT id, name, age, email, grade FROM students;</sql>
   
8.   </step>
   
9.   
   
10.   <step>
    
11.     <name>Replace in String</name>
    
12.     <type>ReplaceInString</type>
    
13.     <fields>
    
14.       <field>
    
15.         <field_name>name</field_name>
    
16.         <replace_in_string>
    
17.           <search_string>^\s+|\s+$</search_string>
    
18.           <replace_string></replace_string>
    
19.           <use_regex>true</use_regex>
    
20.         </replace_in_string>
    
21.       </field>
    
22.     </fields>
    
23.   </step>
    
24.   
    
25.   <step>
    
26.     <name>Table Output</name>
    
27.     <type>TableOutput</type>
    
28.     <database_connection>你的数据库连接名称</database_connection>
    
29.     <target_table>students_cleaned</target_table>
    
30.   </step>
    
31. </transformation>

复制代码

### 详细步骤说明

1. **Table Input**：
   - 从数据库中读取学生数据。
   - SQL 查询：`SELECT id, name, age, email, grade FROM students;`

2. **Replace in String**：
   - 选择字段 `name`。
   - 使用正则表达式 `^\s+|\s+$` 替换前后空格。

3. **Table Output**：
   - 将处理后的数据写回到数据库的新表 `students_cleaned`。

### 正则表达式解读

- `^\s+`：匹配字符串开始部分的一个或多个空白字符。
- `|\s+$`：匹配字符串结束部分的一个或多个空白字符。
- 将这些匹配到的空白字符替换为空字符串，从而实现去除姓名字段前后的空格。

希望这些步骤能够帮助你使用字符串替换功能来去除姓名字段前后的空格。如果还有其他问题，请随时问我！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

豪在这学python

FishC 发表于 2024-6-19 20:16
好的，如果你希望使用字符串替换来去除姓名字段前后的空格，你可以使用Kettle的“Replace in String” ...

校验年龄字段时，kettle怎么配置jsp脚本

豪在这学python

FishC 发表于 2024-6-19 20:16
好的，如果你希望使用字符串替换来去除姓名字段前后的空格，你可以使用Kettle的“Replace in String” ...

校验年龄字段时，不会配置spoon啊！

豪在这学python

FishC 发表于 2024-6-19 18:15
明白了！我们需要设计三个作业，每个作业包含至少6个转换来处理和清洗数据。好的，接下来我们将详细展 ...

这样的话，作业一中的转换对数据进行了一部分的清洗，作业二的转换也对数据进行了一部分的清洗，作业三将作业一与作业二清洗完后的表进行合并，这样岂不是导致作业三得出的最终表任然有地方没有被清洗到，还会导致数据重复吗？

FishC

豪在这学python 发表于 2024-06-19 22:38
这样的话，作业一中的转换对数据进行了一部分的清洗， ...

你说得很对，如果每个作业独立进行数据清洗，可能会出现数据重复或某些数据没有被清洗的问题。为了避免这种情况，可以在作业之间保持数据的连续性，并确保所有的清洗步骤在最终的表格上进行。我们可以通过以下方式调整作业流程：

### 作业1：初步数据清洗
#### 转换1: 从数据库读取数据
- **组件**: Table Input
- **SQL**: `SELECT id, name, age, email, grade FROM students;`

#### 转换2: 填充空缺值
- **组件**: Select Values
- **描述**: 设置默认值
Meta-data tab:
    age: Replace NULL values with 18
    grade: Replace NULL values with 0

#### 转换3: 清理姓名字段中的非法字符
- **组件**: Replace in String
- **描述**: 替换无效字符
Fields tab:
    Field to replace: name
    Replace '!' with ''
    Replace '@' with ''

#### 转换4: 清理电子邮件字段中的非法字符
- **组件**: Replace in String
- **描述**: 替换无效字符
Fields tab:
    Field to replace: email
    Replace '!' with ''
    Replace '#' with ''

#### 转换5: 为姓名字段去除前后空格
- **组件**: Trim
- **描述**: 去除前后空格
Fields tab:
    Field to trim: name
    Trim type: Both

#### 转换6: 为电子邮件字段去除前后空格
- **组件**: Trim
- **描述**: 去除前后空格
Fields tab:
    Field to trim: email
    Trim type: Both

### 作业2：校验和去重
#### 转换1: 从作业1的输出中读取数据
- **组件**: Table Input
- **描述**: 从作业1的输出中读取数据

#### 转换2: 对数据进行排序
- **组件**: Sort Rows
- **描述**: 按ID排序
Sort Rows tab:
    Fieldname: id
    Ascending: Yes

#### 转换3: 移除重复数据
- **组件**: Unique Rows
- **描述**: 基于ID去重
Unique Rows tab:
    Compare field: id

#### 转换4: 校验年龄字段
- **组件**: JavaScript
- **描述**: 检查年龄在0到100之间
if (isNaN(age) || age < 0 || age > 100) {
    // Add a flag or set a default value
    age = null;
}

#### 转换5: 校验成绩字段
- **组件**: JavaScript
- **描述**: 检查成绩在0到100之间
if (isNaN(grade) || grade < 0 || grade > 100) {
    // Add a flag or set a default value
    grade = null;
}

#### 转换6: 过滤无效记录
- **组件**: Filter Rows
- **描述**: 过滤被标记为无效的数据
Filter Rows tab:
    Condition: age IS NOT NULL AND grade IS NOT NULL

### 作业3：合并和报告
#### 转换1: 从作业2的输出中读取数据
- **组件**: Table Input
- **描述**: 从作业2的输出中读取数据

#### 转换2: 从第二张表中读取数据
- **组件**: Table Input
- **SQL**: `SELECT id, name, age, email, grade FROM extra_students;`

#### 转换3: 合并数据
- **组件**: Merge Rows (diff)
- **描述**: 合并两张表的数据
Merge Rows (diff) tab:
    Reference rows: 作业2输出
    Compare rows: 第二张表输出
    Compare field: id

#### 转换4: 最终数据清洗和校验（可选）
- **组件**: Add Constants
- **描述**: 对合并后的数据进行最终的清洗和校验，确保所有步骤都被覆盖。

#### 转换5: 将数据插入目标表
- **组件**: Table Output
- **描述**: 插入到目标表
Table Output tab:
    Target table: students_final

#### 转换6: 发送数据质量报告（邮件）
- **组件**: Mail
- **描述**: 发送完成报告
Mail tab:
    To: "你的邮箱@example.com"
    Subject: "数据清洗完成"
    Body: "数据清洗已成功完成！"

#### 转换7: 记录日志
- **组件**: Text File Output
- **描述**: 将转换过程记录到日志文件
Text File Output tab:
    Filename: /path/to/logfile.txt
    Fields: id, name, age, email, grade (所有字段)

### 创建作业
- 用Spoon创建一个新的作业文件。
- 将以上转换步骤添加为单独的转换，并通过作业步骤链接起来。

例如：
- 作业1: Save as `InitialClean.ktr`
- 作业2: Save as `ValidateAndDeduplicate.ktr`
- 作业3: Save as `MergeAndReport.ktr`

在作业（Job）中，你可以依次运行以下转换：
1. `InitialClean.ktr`
2. `ValidateAndDeduplicate.ktr`
3. `MergeAndReport.ktr`

这样，通过链式处理，确保所有数据都经过完整的清洗和校验步骤，最终得到的表数据完整且无重复。

希望这能帮助你更好地完成数据清洗任务！如果有其他问题，随时告诉我哦！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

豪在这学python

FishC 发表于 2024-6-19 22:39
你说得很对，如果每个作业独立进行数据清洗，可能会出现数据重复或某些数据没有被清洗的问题。为了避免 ...

如果这样的话，为什么不把他们全部放在一个作业中完成？而你要给我分成三个作业呢？

FishC

豪在这学python 发表于 2024-06-19 22:44
如果这样的话，为什么不把他们全部放在一个作业中完成 ...

分成三个作业的原因是为了满足你之前的要求，即每个作业至少包含6个转换步骤，并且为了演示如何分步骤处理不同的清洗任务。如果你想将所有步骤合并到一个作业中完成，也是完全可以的，这样做可能更简洁且减少数据传递的复杂性。

### 综合作业：完整的数据清洗流程

#### 转换1: 从数据库读取数据
- **组件**: Table Input
- **SQL**: `SELECT id, name, age, email, grade FROM students;`

#### 转换2: 填充空缺值
- **组件**: Select Values
- **描述**: 设置默认值
  - Meta-data tab:
    - age: Replace NULL values with 18
    - grade: Replace NULL values with 0

#### 转换3: 清理姓名字段中的非法字符
- **组件**: Replace in String
- **描述**: 替换无效字符
  - Fields tab:
    - Field to replace: name
    - Replace '!' with ''
    - Replace '@' with ''

#### 转换4: 清理电子邮件字段中的非法字符
- **组件**: Replace in String
- **描述**: 替换无效字符
  - Fields tab:
    - Field to replace: email
    - Replace '!' with ''
    - Replace '#' with ''

#### 转换5: 为姓名字段去除前后空格
- **组件**: Trim
- **描述**: 去除前后空格
  - Fields tab:
    - Field to trim: name
    - Trim type: Both

#### 转换6: 为电子邮件字段去除前后空格
- **组件**: Trim
- **描述**: 去除前后空格
  - Fields tab:
    - Field to trim: email
    - Trim type: Both

#### 转换7: 对数据进行排序
- **组件**: Sort Rows
- **描述**: 按ID排序
  - Sort Rows tab:
    - Fieldname: id
    - Ascending: Yes

#### 转换8: 移除重复数据
- **组件**: Unique Rows
- **描述**: 基于ID去重
  - Unique Rows tab:
    - Compare field: id

#### 转换9: 校验年龄字段
- **组件**: JavaScript
- **描述**: 检查年龄在0到100之间
  - Script:
   

1. if (isNaN(age) || age < 0 || age > 100) {
   
2.         // Add a flag or set a default value
   
3.         age = null;
   
4.     }

复制代码

#### 转换10: 校验成绩字段
- **组件**: JavaScript
- **描述**: 检查成绩在0到100之间
  - Script:
   

1. if (isNaN(grade) || grade < 0 || grade > 100) {
   
2.         // Add a flag or set a default value
   
3.         grade = null;
   
4.     }

复制代码

#### 转换11: 过滤无效记录
- **组件**: Filter Rows
- **描述**: 过滤被标记为无效的数据
  - Filter Rows tab:
    - Condition: age IS NOT NULL AND grade IS NOT NULL

#### 转换12: 从第二张表中读取数据
- **组件**: Table Input
- **SQL**: `SELECT id, name, age, email, grade FROM extra_students;`

#### 转换13: 合并数据
- **组件**: Merge Rows (diff)
- **描述**: 合并两张表的数据
  - Merge Rows (diff) tab:
    - Reference rows: 第一步输出
    - Compare rows: 第二张表输出
    - Compare field: id

#### 转换14: 将数据插入目标表
- **组件**: Table Output
- **描述**: 插入到目标表
  - Table Output tab:
    - Target table: students_final

#### 转换15: 发送数据质量报告（邮件）
- **组件**: Mail
- **描述**: 发送完成报告
  - Mail tab:
    - To: "你的邮箱@example.com"
    - Subject: "数据清洗完成"
    - Body: "数据清洗已成功完成！"

#### 转换16: 记录日志
- **组件**: Text File Output
- **描述**: 将转换过程记录到日志文件
  - Text File Output tab:
    - Filename: /path/to/logfile.txt
    - Fields: id, name, age, email, grade (所有字段)

### 创建综合作业

你可以使用Spoon创建一个包含所有上述转换步骤的综合作业文件，这样所有的数据清洗和校验过程都将在一个作业中完成。

希望这个方案能帮助你更好地完成数据清洗任务！如果有其他问题，随时告诉我哦！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。