Data transformation for Date and time is required.
需要对日期和时间进行数据转换。
Could not create thread to perform the data transformation.
无法创建执行数据转换的线程。
One of the most important service actions is data transformation.
最重要的服务动作是数据转换。
A data transformation solution using a the custom data binding approach.
使用自定义数据绑定方法的数据转换解决方案。
Out of memory. Could not create thread to perform the data transformation.
内存不足。无法创建执行数据转换的线程。
The various business rules will be referenced for how the data transformation will occur.
各种业务规则将作为数据转换如何发生的参考。
To showcase this impact, the next example uses a different data transformation and movement process.
为了展示这种影响，下一个例子将使用一个不同的数据转换和移动流程。
Traditional data transformation tools are constrained by the platform and easily lead to data redundancy.
传统异构数据库间的数据转换工具存在受平台限制、容易产生冗余等不足。
As a result business implementations are often intertwined with data access and transformation code.
这导致业务实现经常和数据存取以及转换的代码纠缠在一起。
We will say more about data harvesting in the Legacy transformation section below.
我们将在下面的遗留的转化部分讨论更多关于数据获取的内容。
Perform the transformation on the data.
执行数据转换。
Click Finish to complete the transformation to the physical data model.
单击Finish把逻辑数据模型转换为物理数据模型。
Transformation flags define how source data is converted.
转换标记可以定义转换源数据的方式。
Finally, data structure of coordinates transformation is presented.
最后给出坐标变换中所用到的数据结构。
Transformation flags define how source data is converted.
指定子分类的转换。转换是源的。
Transformation flags define how source data is converted.
指定子分类的转换。转换是源的。
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