Dostrajanie wydajności w Informatica: Kompletny samouczek
Transformacja Stolarza
- Zawsze preferuj wykonywanie złączeń w bazie danych, jeśli to możliwe, ponieważ złączenia bazy danych są szybsze niż złącza utworzone w transformacji złączenia Informatica.
- Jeśli to możliwe, posortuj dane przed dołączeniem, ponieważ zmniejsza to dyskowe operacje we/wy wykonywane podczas łączenia.
- Utwórz tabelę z mniejszą liczbą wierszy jako tabelę główną.
Transformacja wyszukiwania
- Utwórz indeks dla kolumny w tabeli przeglądowej, która jest używana w warunku przeglądania. Ponieważ tabela przeglądowa będzie pytana o znalezienie pasujących danych, dodanie indeksu zwiększy wydajność.
- Jeśli to możliwe, zamiast używać transformacji wyszukiwania, użyj połączenia w bazie danych. Ponieważ łączenie baz danych jest szybsze, wydajność zostanie zwiększona.
- Usuń niepotrzebne kolumny z tabeli przeglądowej i zachowaj tylko wymagane kolumny. Zmniejszy to obciążenie związane z pobieraniem dodatkowych kolumn z bazy danych.
Transformacja filtra
- Użyj transformacji filtra tak wcześnie, jak to możliwe w mapowaniu. Jeśli można odrzucić niechciane dane na wczesnym etapie mapowania, zwiększy to przepustowość.
- Użyj kwalifikatora źródła, aby filtrować dane. Możesz także użyć kwalifikatora źródła SQL override, aby filtrować rekordy, zamiast używać transformacji filtra.
Transformacja agregatora
- Przefiltruj dane przed ich agregacją. Jeśli używasz transformacji filtra w mapowaniu, przefiltruj dane przed użyciem agregatora, ponieważ zmniejszy to niepotrzebną operację agregacji.
- Ogranicz liczbę portów używanych w transformacja agregatora. Zmniejszy to ilość danych przechowywanych przez transformację agregatora w pamięci podręcznej.
Transformacja kwalifikatora źródła
- Pobierz ze źródła tylko wymagane kolumny. W większości przypadków nie wszystkie kolumny tabeli źródłowej są wymagane, dlatego należy wprowadzić tylko wymagane pola, usuwając niepotrzebne kolumny.
- Unikaj stosowania klauzuli „order by” wewnątrz zastąpienia SQL kwalifikatora źródła. Klauzula „order by” wymaga dodatkowego przetwarzania, a wydajność można zwiększyć, unikając jej.