--- title: "Utilizzate Join per integrare dati in qualsiasi formato" date: "2017-04-18" categories: - "data-integration" - "tools" tags: - "data-integration" - "join-data" - "mapforce" - "mapforce-server" description: Scoprite come utilizzare efficacemente il componente "Join" in Altova MapForce per l'integrazione dei dati, combinando diversi formati e migliorando le prestazioni nella mappatura dei dati. --- Status: #blog Tags: #data-integration #join-data #mapforce #mapforce-server Categories: [data-integration](/blog/it/category/data-integration.md) # Utilizzate Join per integrare dati in qualsiasi formato "Join" è un'operazione SQL potente, implementata nella maggior parte dei tipi di database ed è ben conosciuta dagli utenti di database. "Join" viene tipicamente utilizzata per selezionare e combinare informazioni provenienti da diverse tabelle di un database. Altova MapForce include un componente di join per la [mappatura dei dati](https://www.altova.com/it/mapforce.html) che funziona in modo simile a un join SQL per le tabelle di database, estendendo le funzionalità di integrazione dei dati, consentendo agli utenti di unire alberi di dati di qualsiasi formato. Chiunque abbia familiarità con le operazioni di join per le tabelle di database troverà il componente di join di MapForce particolarmente intuitivo. Un'operazione di join in MapForce può persino combinare due formati di dati diversi e produrre un output in un formato completamente nuovo. ![](/blog/images/Join03.png) ### Unire i dati provenienti da tabelle di database Naturalmente, il componente di join di MapForce funziona con le tabelle di database, come si può vedere dalla mappatura mostrata qui ![Integrare dati provenienti da tabelle di database con Altova MapForce](/blog/images/database-join-example.png) La tabella degli indirizzi in questo database utilizza una chiave esterna per collegare ogni indirizzo alla chiave primaria di una persona presente nella tabella degli utenti. La definizione della condizione di collegamento per questa relazione utilizza le seguenti chiavi: ![Utilizzare Altova MapForce per unire dati in base a una o più condizioni](/blog/images/db-join-condition.png) Questa mappatura utilizza solo la relazione principale per definire l'uguaglianza, ma notate il pulsante "Aggiungi condizione" in alto a destra per definire in modo più preciso una relazione più complessa. L'output finale di questa mappatura del database è un file di testo in formato CSV, e il risultato viene ulteriormente elaborato dal componente SQL-where/order e dai suoi relativi input. La condizione di input corrisponde alla parte "where" del componente SQL-where/order e richiede solo gli indirizzi di residenza ![Un valore di tipo stringa definisce una condizione per collegare i dati](/blog/images/input-component.png) L'ordine finale dei risultati viene definito nella finestra di dialogo delle proprietà SQL "where/order" per generare un elenco ordinato per cognome ![Proprietà SQL "where" e "order" per combinare i dati](/blog/images/where-order-properties.png) Ecco un'anteprima del risultato finale in formato CSV, derivante dalla mappatura del database: ![Risultato dell'operazione di join tra tabelle di database](/blog/images/db-mapping-output.png) Quando applicato a database, il componente di join in MapForce genera istruzioni SQL JOIN, il che è fondamentale per garantire prestazioni elevate. ### Collega alberi di dati in qualsiasi formato Nella mappatura dei dati riportata di seguito, le informazioni provenienti da due file XML vengono combinate per creare un elenco di contatti per un gruppo di persone. Il risultato viene salvato in un file JSON. ![Collegate alberi di dati di qualsiasi formato con Altova MapForce](/blog/images/join-example1.png) L'elemento "condizione" situato nella parte inferiore del componente di join definisce il modo in cui i file vengono combinati. La nostra mappatura dei dati deve associare i campi "Nome" e "Cognome" di ciascun file XML di input, in modo da collegare ogni indirizzo stradale all'indirizzo email e al numero di telefono corretti. Cliccando sull'icona a forma di chiave accanto all'elemento "condizione", si apre una finestra di dialogo in cui è possibile definire la condizione. ![Definire più condizioni per collegare i dati](/blog/images/define-condition.png) L'immagine sottostante mostra due file di input XML a sinistra e al centro, e l'output JSON risultante dalla mappatura: ![Input e risultato dell'operazione di unione dati](/blog/images/source-files.png) Si noti che il primo file di input contiene quattro elementi, mentre il secondo file di input fornisce solo tre corrispondenze, che vengono quindi scritte nel file di output in formato JSON. Poiché non è possibile fornire l'indirizzo per il quarto nome, quest'ultimo non viene incluso nell'output. ### Migliorate le prestazioni delle trasformazioni ripetute con la funzione "Join" Una volta che una mappatura MapForce è stata progettata e testata, può essere eseguita su richiesta dal server MapForce per automatizzare i processi aziendali che richiedono trasformazioni ripetitive dei dati. La versione Accelerator di MapForce Server include diverse ottimizzazioni per piattaforme server ad alte prestazioni, tra cui l'esecuzione multi-thread delle singole trasformazioni dei dati e l'ottimizzazione per l'esecuzione di trasformazioni dei dati che includono il nuovo componente di join di MapForce. I nostri test hanno dimostrato che alcune operazioni di mappatura dei dati possono essere eseguite fino a 70 volte più velocemente* quando vengono elaborate tramite il MapForce Server Accelerator Edition. *Nota: si prega di fare riferimento alla documentazione del prodotto per maggiori dettagli. Spesso, per risolvere una specifica sfida di integrazione dei dati, esistono diverse possibili soluzioni di mappatura. Risultati simili potrebbero essere ottenuti anche utilizzando filtri, ma il componente di join semplifica e rende più chiara la mappatura dei dati, e genera risultati molto più velocemente. [Scaricate una versione di prova gratuita](https://www.altova.com/it/download-trial-server.html) per provarla di persona!   * I risultati delle prestazioni si basano su test interni di Altova. I vostri risultati potrebbero variare.