Użyj funkcji "Join", aby zintegrować dane w dowolnym formacie
JOIN to potężna operacja SQL, zaimplementowana w większości typów baz danych i znana użytkownikom baz danych. Zazwyczaj używana jest do wyboru i łączenia informacji z wielu tabel w bazie danych.
Altova MapForce zawiera komponent do łączenia danych mapowanie danych To rozwiązanie działa podobnie do operacji połączenia (join) w bazach danych, umożliwiając łączenie tabel i rozszerzając funkcjonalność integracji danych, ponieważ pozwala użytkownikom łączyć drzewa danych w dowolnym formacie. Osoby zaznajomione z operacjami łączenia w bazach danych uznają komponent łączenia w MapForce za szczególnie intuicyjny. Operacja łączenia w MapForce może nawet łączyć dwa różne formaty danych i generować wynik w zupełnie nowym formacie.
Połącz dane z tabel baz danych
Oczywiście, komponent MapForce służący do łączenia danych współpracuje z tabelami baz danych, jak można to zobaczyć na poniższym przykładzie mapowania:
Tabela adresów w tej bazie danych wykorzystuje klucz obcy do powiązania każdego adresu z kluczem głównym odpowiadającym danej osobie w tabeli użytkowników. Definicja warunku połączenia dla tego powiązania wykorzystuje następujące klucze:
To odwzorowanie wykorzystuje jedynie kluczową relację do zdefiniowania równości, ale należy zwrócić uwagę na przycisk "Dodaj warunek" znajdujący się w prawym górnym rogu, który umożliwia zdefiniowanie bardziej złożonego połączenia.
Końcowym rezultatem mapowania tej bazy danych jest plik tekstowy w formacie CSV. Wynik ten jest następnie doprecyzowany przez komponent SQL-where/order oraz powiązane z nim dane wejściowe. Warunek wejściowy to część "where" w składni SQL-where/order i dotyczy jedynie adresów zamieszkania
Kolejność wyświetlania wyników końcowych jest definiowana w oknie dialogowym "SQL - warunek/sortowanie", aby utworzyć listę posortowaną alfabetycznie według nazwisk
Oto przykład końcowego pliku CSV, który jest wynikiem mapowania bazy danych:
W przypadku zastosowania do baz danych, komponent łączenia w MapForce generuje instrukcje SQL JOIN, co jest kluczowe dla zapewnienia szybkiej wydajności.
Dołącz dane w dowolnym formacie
Poniżej znajduje się schemat mapowania danych, w którym informacje z dwóch plików XML są łączone w celu utworzenia listy kontaktów dla grupy osób. Wynik jest zapisywany do pliku JSON.
Element warunku znajdujący się na dole komponentu łączenia określa sposób łączenia plików. Nasze mapowanie danych musi dopasowywać imię (FirstName) i nazwisko (LastName) z każdego pliku XML, aby powiązać każdy adres z odpowiednim adresem e-mail i numerem telefonu. Kliknięcie ikony klucza obok elementu warunku otwiera okno dialogowe, w którym definiowany jest warunek.
Poniższy obrazek przedstawia dwa pliki wejściowe w formacie XML po lewej i w środku, oraz wynikową strukturę JSON, która jest wynikiem przetworzenia tych plików:
Należy zauważyć, że pierwszy plik wejściowy zawiera cztery wpisy, natomiast drugi plik wejściowy dostarcza tylko trzy dopasowania, które następnie są zapisywane w pliku wyjściowym w formacie JSON. Ponieważ nie znaleziono dopasowania dla czwartego nazwiska, które pozwoliłoby na podanie adresu, nie jest ono uwzględnione w wynikach.
Przyspiesz działanie procesów transformacji danych wykonywanych regularnie, korzystając z narzędzia Join
Po zaprojektowaniu i przetestowaniu mapowania w MapForce, można uruchomić je na żądanie za pomocą serwera MapForce, aby automatyzować procesy biznesowe, które wymagają powtarzalnych przekształceń danych.
Wersja serwerowa MapForce Accelerator zawiera szereg optymalizacji dla platform serwerowych o wysokiej wydajności, w tym wielowątkowe przetwarzanie poszczególnych transformacji danych oraz optymalizacje dla przetwarzania transformacji danych, które wykorzystują nowy komponent łączenia danych MapForce.
Nasze testy wykazały, że niektóre procesy mapowania danych działają nawet 70 razy szybciej*, gdy są uruchamiane za pomocą akceleratora MapForce Server Edition.
*Źródło: [wstawić źródło, jeśli dostępne]
Często istnieje kilka możliwych rozwiązań integracji danych dla konkretnego problemu, a podobne rezultaty można osiągnąć za pomocą filtrów, jednak komponent łączenia danych ułatwia i klaruje proces mapowania danych, a także generuje wyniki znacznie szybciej. Pobierz bezpłatną wersję próbną, aby samemu się o tym przekonać!
- Wyniki wydajności oparte na wewnętrznych testach przeprowadzonych przez firmę Altova. Państwa wyniki mogą się różnić.