Это мои 2 таблицне может конвертировать VARCHAR плавать в SQL
CREATE TABLE [dbo].[dailyRate](
[SYMBOL] [varchar](50) NULL,
[SERIES] [varchar](50) NULL,
[OPENPRICE] [varchar](50) NULL,
[HIGHPRICE] [varchar](50) NULL,
[LOWPRICE] [varchar](50) NULL,
[CLOSEPRICE] [varchar](50) NULL,
[LASTPRICE] [varchar](50) NULL,
[PREVCLOSE] [varchar](50) NULL,
[TOTTRDQTY] [varchar](50) NULL,
[TOTTRDVAL] [varchar](50) NULL,
[TIMESTAMPDAY] [varchar](50) NULL,
[TOTALTRADES] [varchar](50) NULL,
[ISIN] [varchar](50) NULL
)
CREATE TABLE [dbo].[cmpDailyRate](
[ID] [bigint] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[SYMBOL] [varchar](50) NULL,
[SERIES] [varchar](50) NULL,
[OPENPRICE] [decimal](18, 4) NULL,
[HIGHPRICE] [decimal](18, 4) NULL,
[LOWPRICE] [decimal](18, 4) NULL,
[CLOSEPRICE] [decimal](18, 4) NULL,
[LASTPRICE] [decimal](18, 4) NULL,
[PREVCLOSE] [decimal](18, 4) NULL,
[TOTTRDQTY] [bigint] NULL,
[TOTTRDVAL] [decimal](18, 4) NULL,
[TIMESTAMPDAY] [smalldatetime] NULL,
[TOTALTRADES] [bigint] NULL,
[ISIN] [varchar](50) NULL,
[M_Avg] [decimal](18, 4) NULL
)
это моя вставка запрос для выборки данных из таблицы в другую с литьем
Collapse | Скопировать код
INSERT into [Stock].[dbo].[cmpDailyRate]
SELECT [SYMBOL],[SERIES],Str([OPENPRICE], 18,4),Str([HIGHPRICE],18,4),
Str([LOWPRICE],18,4),Str([CLOSEPRICE],18,4),Str([LASTPRICE],18,4),Str([PREVCLOSE],18,4),convert(bigint,[TOTTRDQTY]),Str([TOTTRDVAL],18,4),
convert(date, [TIMESTAMPDAY], 105),convert(bigint,[TOTALTRADES]),[ISIN],null
FROM [Stock].[dbo].[DailyRate]
Этот запрос отлично работает в SQL Server 2005, но это приводит к возникновению ошибок в SQL Server 2008 (выше запуска запроса и в SQL Server 2008 при установке; ошибки возникают в последние несколько дней)
Ошибка :
Ошибка не может преобразовать VARCHAR плавать
Что делать?
Проверьте свои данные для недопустимых значений –
Вы не имеете WHERE фильтра в вашем примере, но мне интересно, если вы в своем коде. Если вы это сделаете, или если DailyRate будет усечен и пополнен, вы можете получить ошибку, казалось бы, случайным образом, если вы получите недопустимые значения в своих данных. Нижеприведенный пример, вероятно, является более безопасным подходом. –