Informatica でのパフォーマンス チューニング: 完全なチュートリアル

ジョイナーの変換

  • データベース結合は、Informatica Joiner トランスフォーメーションで作成された結合よりも高速であるため、可能な場合は常にデータベースで結合を実行することをお勧めします。
  • 結合中に実行されるディスク I/O を減らすため、可能であれば結合前にデータを並べ替えます。
  • 行数を減らしたテーブルをマスターテーブルとして作成します。

ルックアップ変換

  • 検索条件で使用される検索テーブル内の列のインデックスを作成します。 一致するデータを検索するためにルックアップ テーブルがクエリされるため、インデックスを追加するとパフォーマンスが向上します。
  • 可能であれば、参照変換を使用する代わりに、データベースで結合を使用してください。 データベースの結合が高速になると、パフォーマンスが向上します。
  • ルックアップテーブルから不要な列を削除し、必要な列だけを残します。 これにより、データベースから追​​加の列をフェッチするオーバーヘッドが削減されます。

フィルター変換

  • マッピング内のできるだけ早い段階でフィルター変換を使用します。 不要なデータをマッピングの早い段階で破棄できれば、スループットが向上します。」
  • ソース修飾子を使用してデータをフィルタリングします。 ソース修飾子も使用できます SQL フィルター変換を使用する代わりに、レコードをフィルターするためにオーバーライドします。

アグリゲーターの変換

  • データを集計する前にフィルタリングします。 マッピングでフィルター変換を使用している場合は、不必要な集計操作を減らすため、アグリゲーターを使用する前にデータをフィルターします。
  • で使用されるポートの数を制限します。 アグリゲータ変換。 これにより、アグリゲーター変換がキャッシュ内に保存するデータの量が削減されます。

ソース修飾子の変換

  • 必要な列のみをソースから取得します。 ほとんどの場合、ソース テーブルのすべての列が必要なわけではないため、不要な列を削除して必要なフィールドのみを取得します。
  • ソース修飾子の SQL オーバーライド内で order by 句を使用することは避けてください。 order by 句には追加の処理が必要ですが、これを回避するとパフォーマンスが向上します。