我正在将数据从SQL表复制到另一个表。接收器具有一个存储过程,其中完成了SQL合并。该存储过程已经过直接测试,我可以确认它是否有效。我也有几个具有相同逻辑的不同复制活动。
但是,对于其中的2个,我仍然遇到以下Factory Validation Output
错误。
需要接收器存储过程表名称
有人知道这可能来自哪里吗?
这里的类型和过程:
-- create type
create type [sta].[my_type] as table (
[column1] [nvarchar](255) null,
[column2] [nvarchar](255) null,
[column3] [nvarchar](255) null,
[column4] [nvarchar](255) null,
[column5] [nvarchar](255) null,
[column6] [nvarchar](255) null
)
GO
-- create procedure
create procedure [cdw].[sp_load_table]
@mytable [sta].[my_type] readonly
as
begin
merge [cdw].[mytable] as target
-- handle duplicates
using (select distinct * from @mytable) as source
on (target.[column1] = source.[column1]
and target.[column2] = source.[column2]
and target.[column3] = source.[column3]
and target.[column4] = source.[column4]
and target.[column5] = source.[column5]
and target.[column6] = source.[column6])
when matched and (
COALESCE(target.[column1], 1) <> COALESCE(source.[column1], 1)
or COALESCE(target.[column2], 1) <> COALESCE(source.[column2], 1)
or COALESCE(target.[column3], 1) <> COALESCE(source.[column3], 1)
or COALESCE(target.[column4], 1) <> COALESCE(source.[column4], 1)
or COALESCE(target.[column5], 1) <> COALESCE(source.[column5], 1)
or COALESCE(target.[column6], 1) <> COALESCE(source.[column6], 1)) then
update
set target.[column1] = source.[column1],
target.[column2] = source.[column2],
target.[column3] = source.[column3],
target.[column4] = source.[column4],
target.[column5] = source.[column5],
target.[column6] = source.[column6]
when not matched by target
then
insert ([column1], [column2], [column3], [column4], [column5], [column6])
values (source.[column1], source.[column2], source.[column3],
source.[column4], source.[column5], source.[column6])
when not matched by source
then delete;
end
这里是ADF活动:
答案 0 :(得分:0)
我也开始在github上讨论相同的问题。目前似乎是一个错误。以下变通办法对我有用。
关注有关Github的讨论以获取更多信息:
Github链接:github.com/MicrosoftDocs/azure-docs/issues/36916
Microsoft产品团队现已解决了该问题。这是一个错误。
答案 1 :(得分:-1)
也许您可以尝试调整表类型的值,将[sta].[my_type]
替换为my_type
。
请查看我以前的情况:Azure Data Factory mapping 2 columns in one column或official example。