IsDate() を使用している場合でも、キャスト日時をフィルター処理すると、算術オーバーフローが発生します。

SQL Server の DateTime ドメインは 1753-01-01 00:00:00.000 ≤ x です ≤ 9999-12-31 23:59:59.997。西暦 210 年はそのドメインの外にあります。したがって、問題です。

SQL Server 2008 以降を使用している場合は、DateTime2 にキャストできます。 datatype とあなたはゴールデンです (そのドメインは 0001-01-01 00:00:00.0000000 &le x です) ≤ 9999-12-31 23:59:59.9999999。しかし、SQL Server 2005 では、ほとんど SOL です。

これは実際にはデータクリーニングの問題です。このような場合の私の傾向は、サードパーティのデータを各フィールドを文字列としてステージング テーブルにロードすることです。次に、たとえば無効な日付を NULL に置き換えて、その場でデータをクレンジングします。クレンジングしたら、必要な変換作業を行って最終目的地に移動します。

もう 1 つの方法は、パターン マッチングを使用して、日付を datetime に変換せずに日付をフィルタリングすることです。 .

私が過去に行ったことは、10 進数を 'd' に置き換えてから group by を実行することで、datetime フィールドのすべてのパターンを特定するための分析作業です。 見つかったそれぞれの異なるパターンのカウントを計算します。それができたら、ガイドとしていくつかのパターン テーブルを作成できます。次のようなもの:

create table #datePattern
(
  pattern varchar(64) not null primary key clustered ,
  monPos  int         not null ,
  monLen  int         not null ,
  dayPos  int         not null ,
  dayLen  int         not null ,
  yearPos int         not null ,
  yearLen int         not null ,
)

insert #datePattern values ( '[0-9]/[0-9]/[0-9] %'                          ,1,1,3,1,5,1)
insert #datePattern values ( '[0-9]/[0-9]/[0-9][0-9] %'                     ,1,1,3,1,5,2)
insert #datePattern values ( '[0-9]/[0-9]/[0-9][0-9][0-9] %'                ,1,1,3,1,5,3)
insert #datePattern values ( '[0-9]/[0-9]/[0-9][0-9][0-9][0-9] %'           ,1,1,3,1,5,4)
insert #datePattern values ( '[0-9]/[0-9][0-9]/[0-9] %'                     ,1,1,3,2,6,1)
insert #datePattern values ( '[0-9]/[0-9][0-9]/[0-9][0-9] %'                ,1,1,3,2,6,2)
insert #datePattern values ( '[0-9]/[0-9][0-9]/[0-9][0-9][0-9] %'           ,1,1,3,2,6,3)
insert #datePattern values ( '[0-9]/[0-9][0-9]/[0-9][0-9][0-9][0-9] %'      ,1,1,3,2,6,4)
insert #datePattern values ( '[0-9][0-9]/[0-9]/[0-9] %'                     ,1,2,4,1,6,1)
insert #datePattern values ( '[0-9][0-9]/[0-9]/[0-9][0-9] %'                ,1,2,4,1,6,2)
insert #datePattern values ( '[0-9][0-9]/[0-9]/[0-9][0-9][0-9] %'           ,1,2,4,1,6,3)
insert #datePattern values ( '[0-9][0-9]/[0-9]/[0-9][0-9][0-9][0-9] %'      ,1,2,4,1,6,4)
insert #datePattern values ( '[0-9][0-9]/[0-9][0-9]/[0-9] %'                ,1,2,4,2,7,1)
insert #datePattern values ( '[0-9][0-9]/[0-9][0-9]/[0-9][0-9] %'           ,1,2,4,2,7,2)
insert #datePattern values ( '[0-9][0-9]/[0-9][0-9]/[0-9][0-9][0-9] %'      ,1,2,4,2,7,3)
insert #datePattern values ( '[0-9][0-9]/[0-9][0-9]/[0-9][0-9][0-9][0-9] %' ,1,2,4,2,7,4)

create table #timePattern
(
  pattern varchar(64) not null primary key clustered ,
  hhPos int not null ,
  hhLen int not null ,
  mmPos int not null ,
  mmLen int not null ,
  ssPos int not null ,
  ssLen int not null ,
)
insert #timePattern values ( '[0-9]:[0-9]:[0-9]'                ,1,1,3,1,5,1 )
insert #timePattern values ( '[0-9]:[0-9]:[0-9][0-9]'           ,1,1,3,1,5,2 )
insert #timePattern values ( '[0-9]:[0-9][0-9]:[0-9]'           ,1,1,3,2,6,1 )
insert #timePattern values ( '[0-9]:[0-9][0-9]:[0-9][0-9]'      ,1,1,3,2,6,2 )
insert #timePattern values ( '[0-9][0-9]:[0-9]:[0-9]'           ,1,2,4,1,6,1 )
insert #timePattern values ( '[0-9][0-9]:[0-9]:[0-9][0-9]'      ,1,2,4,1,6,2 )
insert #timePattern values ( '[0-9][0-9]:[0-9][0-9]:[0-9]'      ,1,2,4,2,7,1 )
insert #timePattern values ( '[0-9][0-9]:[0-9][0-9]:[0-9][0-9]' ,1,2,4,2,7,2 )
 

これら 2 つのテーブルを 1 つに結合することもできますが、結合の数が爆発的に増える傾向がありますが、その場合クエリは大幅に簡素化されます。

SQL が文字列処理に最適な言語ではないことを考えると、クエリは [かなり] 簡単です。

私が言ったように、SQL は文字列を変更するための最良の選択ではありません.

これで... 90% 達成できるはずです。経験上、まだ悪い日付が見つかることがわかります:1 未満または 12 より大きい月、1 未満または 31 より大きい日、またはその月の範囲外の日 (2 月 31 日のようにコンピューターを鳴らすようなものは何もありません)など。特に古い COBOL プログラムでは、たとえば、すべて 9 のフィールドを使用して欠落データを示すことが好まれていました (ただし、これは簡単に対処できます)。

私が好むテクニックは、perl の BCP 機能を使用して、データをスクラブし、SQL Server に一括ロードする perl スクリプトを作成することです。それはまさに、perl が設計された種類の問題空間です。