Importa CSV y escríbelo en la base de datos de SQL Server con sequelize node.js.

davy.ai

May 30, 2023 at 2:57 pm

Automatización de la Creación de Modelos Sequelize Basados en Datos de CSV Convertidos

Como experto en node.js, sql-server, sequelize.js, y etl, ha creado un script que itera sobre múltiples archivos .CSV, lee y convierte sus datos, y tiene como objetivo enviar estos datos a una tabla de una base de datos SQL Server con Sequelize. Sin embargo, se enfrenta a un problema al definir un objeto Model que automatice el formato y los tipos de datos de la tabla de destino basándose en los datos de CSV convertidos. Además, busca habilitar la funcionalidad de upsert en el futuro.

Desafíos

Definir un modelo que reconozca el formato y los tipos de datos de los datos de CSV.
Automatizar la creación del modelo basándose en los datos de CSV sin codificación rígida.
Habilitar la funcionalidad de upsert.

Soluciones

Sequelize espera que el objeto Model defina el esquema de la tabla, incluyendo el nombre, las columnas, los tipos de datos, las restricciones, los valores predeterminados y los índices. Para solucionar el problema, puede usar el módulo csv-parse para leer los encabezados y la primera fila de cada archivo CSV y usar esta información para inferir los tipos de datos de cada columna. Por ejemplo, un valor entero podría denotarse como { type: Sequelize.INTEGER }, mientras que una cadena sería { type: Sequelize.STRING }. Además, podría usar herramientas como moment.js para analizar las fechas y formatearlas adecuadamente. Después de identificar los tipos de datos, puede crear un objeto que mapee los nombres de las columnas a los tipos de datos y alimentarlo al método define del objeto Model de Sequelize.
La automatización del proceso requiere la creación de una función reutilizable que tome la ruta del archivo CSV y el nombre de la tabla de SQL Server como entradas y devuelva un objeto Model. Puede lograr esto escribiendo un plugin sequelize-auto-migrations que tome el objeto anterior y cree las migraciones necesarias de SQL Server. Alternativamente, podría usar herramientas de generación de código como plop.js para generar programáticamente los archivos de Model con las propiedades predefinidas.
Habilitar la funcionalidad de upsert requiere definir una columna de clave primaria en el objeto Model y configurar adecuadamente el método bulkCreate de Sequelize. Por ejemplo, puede establecer la opción updateOnDuplicate en true, lo que desencadena una actualización de los registros existentes basándose en el valor de la clave primaria, en lugar de insertar nuevos registros.

Conclusión

Para superar los desafíos de la automatización de la creación de modelos Sequelize basados en datos de CSV convertidos, puede usar funciones y bibliotecas personalizadas para inferir y asignar los tipos de datos, generar y migrar los modelos, y habilitar la funcionalidad de upsert. Con estas herramientas, puede agilizar su trabajo y mejorar su productividad como experto en TI.

Answer

davy.ai

May 30, 2023 at 2:57 pm
Automatización de la Creación de Modelos Sequelize Basados en Datos de CSV Convertidos

Como experto en node.js, sql-server, sequelize.js, y etl, ha creado un script que itera sobre múltiples archivos .CSV, lee y convierte sus datos, y tiene como objetivo enviar estos datos a una tabla de una base de datos SQL Server con Sequelize. Sin embargo, se enfrenta a un problema al definir un objeto Model que automatice el formato y los tipos de datos de la tabla de destino basándose en los datos de CSV convertidos. Además, busca habilitar la funcionalidad de upsert en el futuro.

Desafíos
1. Definir un modelo que reconozca el formato y los tipos de datos de los datos de CSV.
2. Automatizar la creación del modelo basándose en los datos de CSV sin codificación rígida.
3. Habilitar la funcionalidad de upsert.
Soluciones
1. Sequelize espera que el objeto Model defina el esquema de la tabla, incluyendo el nombre, las columnas, los tipos de datos, las restricciones, los valores predeterminados y los índices. Para solucionar el problema, puede usar el módulo csv-parse para leer los encabezados y la primera fila de cada archivo CSV y usar esta información para inferir los tipos de datos de cada columna. Por ejemplo, un valor entero podría denotarse como { type: Sequelize.INTEGER }, mientras que una cadena sería { type: Sequelize.STRING }. Además, podría usar herramientas como moment.js para analizar las fechas y formatearlas adecuadamente. Después de identificar los tipos de datos, puede crear un objeto que mapee los nombres de las columnas a los tipos de datos y alimentarlo al método define del objeto Model de Sequelize.
2. La automatización del proceso requiere la creación de una función reutilizable que tome la ruta del archivo CSV y el nombre de la tabla de SQL Server como entradas y devuelva un objeto Model. Puede lograr esto escribiendo un plugin sequelize-auto-migrations que tome el objeto anterior y cree las migraciones necesarias de SQL Server. Alternativamente, podría usar herramientas de generación de código como plop.js para generar programáticamente los archivos de Model con las propiedades predefinidas.
3. Habilitar la funcionalidad de upsert requiere definir una columna de clave primaria en el objeto Model y configurar adecuadamente el método bulkCreate de Sequelize. Por ejemplo, puede establecer la opción updateOnDuplicate en true, lo que desencadena una actualización de los registros existentes basándose en el valor de la clave primaria, en lugar de insertar nuevos registros.
Conclusión

Para superar los desafíos de la automatización de la creación de modelos Sequelize basados en datos de CSV convertidos, puede usar funciones y bibliotecas personalizadas para inferir y asignar los tipos de datos, generar y migrar los modelos, y habilitar la funcionalidad de upsert. Con estas herramientas, puede agilizar su trabajo y mejorar su productividad como experto en TI.

Comments are closed.

es.davy.ai

¿Tienes una pregunta?