El extraño error de conversión y su solución

Hoy vamos con un artículo distinto, nos vamos a centrar en un caso práctico que me ha pasado hoy en el trabajo y que me ha parecido lo suficientemente curioso como para traerlo aquí y compartirlo con todos vosotros. La idea es que si alguna vez encontráis este error o alguno parecido sepáis como actuar rápido y sin volveros locos.

Disclaimer 1: Todos los datos que veis son una reproducción de lo que ha pasado, no voy a mostrar ni estructuras ni datos reales.

Disclaimer 2: Vaya por delante que estamos hablando, no solo de un sistema totalmente Legacy, sino de un patio de recreo para todas las malas prácticas habidas y por haber en el mundo de los datos, documentadas y por descubrir. Vosotros me entendéis, ¿verdad? No sé como más decir que esto hay que borrarlo, os prometo que he recurrido a todos los métodos posibles antes de incurrir en ilícito penal. Porque hay veces que la tortura tendría que estar aceptada, ya veréis cuando os cuente…

El misterioso error

Como os digo estaba yo en un día tranquilo, de esos que aprovechas para poner la documentación al día, cuando los lloros de un usuario han perturbado mi paz. Un error salvaje había aparecido:

Hasta aquí todo normal, un error de conversión normal y corriente. “Deja de hacer esa conversión. ¡ Qué estás tratando de convertir a fecha y hora un texto que no es una fecha, ANIMAL !” 

Pero no, iba a ser más complicado, no había ninguna conversión aparente. Era un select * de la tabla sin más. 

El valor de la experiencia

Uno que ya es perro viejo ha ido directamente a mirar la definición de la tabla, ya sabes, más sabe el diablo por viejo que por diablo y, aquí, la experiencia es un grado. No es la primera vez que veo una cosa de estas. Y lo que he visto os sorprenderá.

Bingo. Tenemos una columna calculada que saca el dato de un fichero de texto. Seguro que uno de los campos del JSON tiene un valor en la fecha que realmente no es una fecha o, si lo es, no es de un rango válido. Pero, tenemos en la tabla más de 50 millones de registros, no es plan de ponerse a mirar todos los JSON.

Investigación y solución del error

No hay problema que frene al DBA. Localizar el error es sencillo si sabes como. Basta con usar la misma expresión de CONVERT que tenía la columna calculada pero con TRY_CONVERT que, como expliqué en este vídeo, hace lo mismo que CONVERT pero en caso de error devuelve nulo. Esto en un filtro del where y filtrando por resultados nulos nos va a señalar directamente al culpable, como cuando pillan al malo con restos de pólvora en las manos en nuestra serie favorita de policías americanos.

Como veis un 0 en la fecha era el causante de este expediente X, en mi caso real (no la demo que veis en las imágenes) no era uno sino 258 registros pero vamos, la solución es la misma. UPDATE de esas fechas y a funcionar.

Prevención de errores

Una vez arreglado el problema es momento de analizar las causas raíz y ver cómo evitar esto en un futuro. En este caso podríamos resumirlo en hacer las cosas bien pero oye, cuando a uno le están pagando por ello, hay que currarse las respuestas un poco más.

Veamos pues qué pasa:

1. Usar datos semiestructurados en la base de datos no es una buena idea por rendimiento. Pero es que tampoco tiene validaciones, como hemos podido comprobar. Con una columna de fecha para introducir el dato este error no habría pasado. Directamente este registro incorrecto no se habría escrito en la base de datos.
2. SQL Server no está preparado para trabajar con JSON, por eso lo del tipo de datos nvarchar(max) en la columna. Mientras que para XML si tenemos un tipo de datos específico para JSON no será hasta SQL Server 2025 que lo veamos (podemos probarlo en preview en Azure SQL Databases y Azure Managed Instance). Este futuro tipo de datos JSON nos permitirá añadir estos controles de los que hablábamos en el punto anterior.
3. Usar una función CONVERT en una columna calculada es una mala práctica pues, en caso de fallo de los datos, nos devuelve error. Para estos casos, siempre que sea posible es mejor usar TRY_CONVERT. Realmente aquí hay discrepancias de opiniones, y dependerá de vuestro caso. Depende a que deis prioridad, si a tener el resto de datos sin error y el registro incorrecto como nulo o si por el contrario preferís que salte el error para detectarlo y corregirlo.

Conclusión

Los errores de conversión como este pueden ser una pesadilla, pero la realidad es que suelen ser más culpa de un diseño regulero que de un usuario despistado. Aquí la clave es sencilla: si metemos datos como si fueran churros, que no nos sorprenda si luego nos encontramos un «churro» en los resultados. Por otro lado, usar TRY_CONVERT en lugar de CONVERT nos habría ahorrado el susto, pero el problema de fondo sigue siendo el mismo: SQL Server y JSON no son precisamente mejores amigos. 

Aquí estamos, esperando que el tipo de datos JSON nativo llegue en SQL Server 2025. Hasta entonces, toca ser cuidadosos, validar lo que metemos en la base de datos y asumir que, si confiamos ciegamente en los datos, tarde o temprano nos van a dar un disgusto. 

Así que ya sabéis: menos improvisación, más validación y, sobre todo, menos sustos en producción.