PipelineBuffer.GetBlobData(Int32, Int32, Int32) メソッド
定義
重要
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PipelineBuffer 列に格納されているバイナリ ラージ オブジェクト (BLOB) からバイトの配列を取得します。
public:
cli::array <System::Byte> ^ GetBlobData(int columnIndex, int offset, int count);
public byte[] GetBlobData (int columnIndex, int offset, int count);
member this.GetBlobData : int * int * int -> byte[]
Public Function GetBlobData (columnIndex As Integer, offset As Integer, count As Integer) As Byte()
パラメーター
- columnIndex
- Int32
BLOB を含む列のインデックス。
- offset
- Int32
BLOB からのバイトの取得を開始する BLOB 内のポイント。
- count
- Int32
BLOB から取得するバイト数。
戻り値
Byte[]
PipelineBuffer 列のバイトの配列。
例
次の例では、PipelineBuffer 列からバイトの配列全体を取得します。
public override void ProcessInput(int inputID, PipelineBuffer buffer)
{
IDTSInput100 input = ComponentMetaData.InputCollection.GetObjectByID(inputID);
foreach (IDTSInputColumn100 col in input.InputColumnCollection)
{
int index = BufferManager.FindColumnByLineageID(input.Buffer, col.LineageID);
BufferColumn bc = buffer.GetColumnInfo(index);
if (bc.DataType == DataType.DT_IMAGE)
{
uint blobLength = buffer.GetBlobLength(index);
byte [] blobBytes = buffer.GetBlobData(index, 0, (int)blobLength);
//TODO: Do something with the blob data.
}
}
}
Public Overrides Sub ProcessInput(ByVal inputID As Integer, ByVal buffer As PipelineBuffer)
Dim input As IDTSInput100 = ComponentMetaData.InputCollection.GetObjectByID(inputID)
For Each col As IDTSInputColumn100 In input.InputColumnCollection
Dim index As Integer = BufferManager.FindColumnByLineageID(input.Buffer, col.LineageID)
Dim bc As BufferColumn = buffer.GetColumnInfo(index)
If bc.DataType = DataType.DT_IMAGE Then
Dim blobLength As System.UInt32 = buffer.GetBlobLength(index)
Dim blobBytes As Byte() = buffer.GetBlobData(index, 0, CType(blobLength, Integer))
'TODO: Do something with the blob data
End If
Next
End Sub
注釈
このメソッドは、次の Integration Services データ型で動作します。
BLOB を含む列から PipelineBuffer データを取得する場合は、 DT_IMAGEパラメーターを使用 offset
して BLOB の開始位置と、パラメーターで取得するバイト数を count
指定します。
Integration Services データ型の完全な一覧と、各型で使用するクラスのPipelineBuffer対応するGet
Set
メソッドについては、「Data Flowでのデータ型の操作」を参照してください。