在数据ETL过程中，除了常规的规范工整的关系数据库之外，很大一部分数据来源于用户自行生产的Excel数据源，此部分数据最容易产生脏乱差的数据现象。 前面推文虽有介绍使用dotNET和python这样的脚本语言去处理，但仍然有一片广阔的领域待开发，使用Excel自身的能力，即VBA和轻量化ETL工具PowerQuery的结合。本篇给大家送上Excel与SSIS结合的精彩解决方案。
使用场景
在PowerQuery的数据处理中，有相当多的一些功能使用起来非常方便，对应于企业级的SSIS，反而缺少了这些的灵活性，真正要完全使用SSIS来实现，非常繁琐。如PowerQuery里的逆透视功能，行列转置功能，标题行提升功能等。
所以，若可以在标准的SSIS流程中引入PowerQuery的轻量化数据处理功能，将原有复杂的数据结构，先进行清洗整合后，变为一个干净的数据源供SSIS调用上传至数据库中，这时整个方案的可行性和性价比都非常可观。
同时PowerQuery的弊端也因为SSIS的介入得到解决，如数据不能加载到其他目标位置仅能进入模型层，数据抽取性能问题，每次全量抽取一没必要二性能严重受影响。
技术原理
本篇将使用在SSIS中，使用循环容器遍历文件夹内所有Excel文件，将其文件路径获取到，再使用dotNET脚本打开用于数据转换的Excel模板文件（里面事先存储好PowerQuery的抽取清洗逻辑代码）。
将模板文件内的PowerQuery查询使用替换的方式，将其引用的文件路径替换为当次循环引用文件。
再进行数据加载过程，在模板文件中实现仅对当次循环文件的数据处理加工，并将其保存后，供下游的SSIS数据流任务调用此模板文件，实现模板文件的内容上传到数据库中。
每次循环，模板文件使用PowerQuery将不同数据加载进来并保存，实现所有的循环遍历文件的数据上传。
当次处理一个Excel文件而不是整个文件夹的文件，可以保障性能同时也防止Excel工作表行数不足存储所有数据记录行的报错数据丢失情况。
dotNET与VBA在Excel对象模型上的差别
在dotNET脚本中，引用Excel对象模型，理论上可以替代VBA的脚本，但本轮测试发现，在dotNET上的Excel对象模型，貌似未能有最全的开放给VBA对象模型的调用，特别是最新版Excel2016及以后的使用VBA调用PowerQuery的能力。
就算用上了最新的PIA，16版的Microsoft.Office.Interop.Excel.dll，仍然会对一些新方法如调用Workbook的Queries对象报错。可能使用Visual Studio2019开发会支持，亲测Visual Studio2017不支持。
所以本来预期全程由dotNET脚本来完成的文件路径替换操作，最终不得不再次启用VBA代码的方式，让dotNET脚本调用其VBA代码，实现没有接口方法的情况下仍然可以控制PowerQuery对象模型的操作。
测试数据及其他说明
本次的测试数据，和上篇python篇一样，使用课程表数据，将其转换为标准的一维表数据再上传到数据库中。
每个人使用工具的熟悉度不同，有人喜欢python的方式清洗，但使用PowerQuery来清洗，也是非常方便，大部分都是界面式操作即可完成。
本次不止于一个文件的清洗，使用源文件和存档文件两个文件夹存放要处理的多个文件，多个文件结构是一样的，只有这样才能让PowerQuery的代码通用于多个文件。
区别于一般的PowerQuery的方式仅提供读取数据的功能，本篇使用SSIS还会对数据进行抽取完的归档操作，归档过程中，通过重命名文件名的方式，方便查阅数据归档的操作时间。
存储VBA代码和PowerQuery的M代码的模板文件是【转换结果.xlsm】。
其中PowerQuery的操作，有多个步骤。
具体的M代码如下，定义了一个参数变量filePath，用于在VBA上调用方法来赋值。
因dotNET的接口上缺少此方法，只能在VBA上定义好再调用来赋值。
具体实现
整个流程如下所示，在测试过程中同样发现，当一个Excel的进程多次被使用时，会存在报错现象，所以索性牺牲一点点性能，每次循环都将Excel的进程给清除，并在一开始时也清除所有Excel进程，保证模板文件和其他数据源没有被打开。
干掉所有Excel进程，也是比较简单，写个遍历即可。
核心代码中，使用脚本任务，将当前循环下的文件全路径进行转换，得到归档路径，模板文件路径等。
使用Application.Run方法来调用模板文件里的VBA代码，替换掉PowerQuery里的参数filePath的值。
再使用QueryTable的刷新代码，将替换后的M代码对应的智能表刷新重新加载一下新数据。
每次循环都新开Application对象及最后将其对应的Excel进程给杀掉，释放COM非托管对象。
最终效果
将SSIS包进行执行后，结果如下：
加载过后的文件已归档成功，加上时间戳信息。
数据库数据成功加载。
在源文件中，特意做的不同文件不同标识，证明文件已按预期上传成功。
性能及费用问题
不可否认，使用PowerQuery来清洗数据很慢，同样加上使用COM接口的方式来读取Excel文件也很慢。
但这也没多大关系，毕竟大的数据量不会存在Excel文件中，PowerQuery供一些少量数据清洗，还是非常有优势的。
相对于开发成本来说，使用多工具组合的方式，完成不失去性价比，何况一般数据ETL都在夜间自动化作业，无需人工干预和等待。
同样地使用COM接口，在我们数据处理环节还是可接受的，并没有像业务系统那般存在大量并发性，需忍受COM接口通信的缓慢，在数据处理环节，能够按时准确性完成任务即可。
同时也不必纠结服务器安装个OFFICE软件有什么版权licence问题，一个OFFICE软件，也没几个钱，相对日益昂贵的开发人工成本来说，不算什么，何况OFFICE365的订阅模式，可以一个licence多台电脑使用，仍然合规，不增加成本。
结语
不管黑猫白猫，最终给我们完成任务的都是好猫好方法。在SSIS的平台上，已经没有什么不可能，并且还将可能实现的代价降到最低，充分运用多种工具组合，实现最大化的产出。
同时也是对自身的知识存储的综合多方使用，现在已经可以发现，我们日常积累的众多技能，如VBA、Excel功能、PowerQuery、dotNET、Python、java、WebAPI、数据库、SQL等等，都能在SSIS上得以一展身手，实现强强联合。
笔者未来聚焦在数据领域的分享，不限于Excel，会分享更多Sqlserver、dotNET、Azure、PowerBI等话题，升级数据分析的能力，欢迎继续关注。*
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