Como Parsear Endereço, Cidade, Estado e Código Postal Utilizáveis a Partir de uma Única String

Ao migrar dados de um banco de dados Access para o SQL Server 2005, um desafio comum surge: parsear um único campo de endereço em seus componentes individuais. Por exemplo, um endereço pode ser recebido de um usuário ou de um banco de dados existente em uma string confusa, como esta:

A. P. Croll & Son 2299 Lewes-Georgetown Hwy, Georgetown, DE 19947

Com aproximadamente 4.000 registros para processar, a tarefa pode se tornar esmagadora. Este post de blog orienta você através de métodos práticos e eficientes para dividir uma string de endereço em partes utilizáveis: endereço, cidade, estado e código postal.

Entendendo o Problema

O Desafio

O principal desafio reside na imprevisibilidade dos formatos de endereço. Cada um pode incluir:

• Variações na apresentação dos endereços (por exemplo, incluindo nomes de destinatários ou números de apartamento)
• Abreviações para estados
• Possíveis erros de digitação e inconsistências de formatação
• Códigos postais padrão de 5 dígitos ou códigos estendidos zip+4

Suposições

Ao criar uma solução de parsing, assumimos:

1. Os endereços estão dentro dos EUA.
2. Algumas entradas podem conter destinatários ou linhas de endereço secundárias (como “Suite B”).
3. Existem várias abreviações e possíveis erros de digitação.

Estratégia de Parsing Passo a Passo

1. Comece pelo Código Postal

Comece a parsear a partir do final da string de endereço. O código postal geralmente é encontrado perto do final e geralmente aparece em um dos dois formatos conhecidos:

• XXXXX (5 dígitos)
• XXXXX-XXXX (zip+4)

Se nenhum dos formatos estiver presente, você provavelmente ainda está na seção da cidade ou do estado.

2. Extraia o Estado

Imediatamente antes do código postal, você encontrará o estado. Isso pode ser tanto:

• Uma abreviação de duas letras (por exemplo, DE para Delaware)
• Escrito como uma palavra completa, embora isso seja menos comum

Utilizar uma lista de referência de abreviações de estados dos EUA pode ajudar a normalizar os resultados. Erros tipográficos podem ser mitigados usando um algoritmo Soundex para correção ortográfica nos nomes dos estados.

3. Identifique a Cidade

Normalmente, o nome da cidade aparecerá logo antes do estado. Ao parsear, você pode fazer uma verificação cruzada do código postal extraído contra um banco de dados de códigos postais para confirmar a validade. Isso serve como um mecanismo de dupla verificação para a associação cidade-estado.

4. Determine o Endereço da Rua

O endereço da rua é normalmente encontrado no início da string. Se várias linhas estiverem presentes, a segunda linha geralmente contém um número de apartamento ou uma Caixa Postal. Divida essa seção em componentes identificando padrões comuns (por exemplo, caracteres como vírgulas e quebras de linha).

5. Nomeação da Linha do Endereço

Identificar nomes ou destinatários pode ser complicado. Uma regra potencial a ser aplicada:

• Se uma linha não é prefixada por um número, ou começa com termos como “attn:” ou “atenção a:”, considere que é provável que seja um nome em vez de um endereço.

Etapas Finais e Verificação Visual

Após o parsing, é aconselhável realizar uma verificação visual dos resultados. Devido aos erros inerentes aos dados de origem e variações de formatação, uma revisão manual pode garantir que não existam discrepâncias significativas.

Conclusão

Embora parsear uma única string em componentes de endereço precisos apresente desafios devido a inconsistências e potenciais imprecisões, seguir uma abordagem estruturada pode ajudar a agilizar significativamente o processo. Ao trabalhar de trás para frente a partir do código postal e empregando verificações contra dados conhecidos, você pode extrair informações valiosas de endereço de forma eficiente.

Implementar esses métodos permitirá que você mantenha uma tabela organizada e normalizada para seus registros no SQL Server, facilitando muito o manuseio de dados futuros. Boa sorte na sua tarefa de parsing!