性能调优之Mapping

Mapping层级的调优可能会花费时间，但是性能调优的效果确实非常显著的
优化Target，Source之后，可以调优Mapping
通常的方法是尽可能减少组件及组件的字段间不必要的连线
即尽可能用最少的组件和表达式做最多的工作，尽可能减少组件的字段间不必要的连线来保证数据移动量

优化之Source平面文件
　　通过以下几种方式进行优化：
　　　　1 调整Line Sequential Buffer长度
　　　　　可以设定Integration Service读取平面文件每行的最大字节数，默认情况下Integration Service每行最多读取1024字节
　　　　　但如果平面文件每行的字节数少于默认的1024字节，可在session properties里将Line Sequential Buffer调低

　　　　2 关于Delimited Flat File
　　　　　Delimited Flat File是通过分隔字符给各个字段划定边界来分隔各字段的
　　　　　同时Delimited Flat File也会使用转义字符，当Integration Service遇见转义字符会将分隔符作为普通字符
　　　　　减少使用转义字符，或如果文件内部不包含冒号，都可以提高性能

　　　　3 关于XML文件
　　　　　由于XML格式文件包含标签，且所包含标签层级或对应属性越多，文件就越大，因此往往XML文件的大小会比普通文件大很多
　　　　　此外读取XML文件，Integration Service还要对文件内部节点结构进行解析并对其进行缓存
　　　　　因此读取所花费时间往往比普通文件多

配置Single-Pass Reading
　　所谓Single-Pass Reading，就是读取一个Source读取数据，中间有多个逻辑处理分支，然后将数据加载到多个不同的Target
　　如果有多个session是从同一个数据源读取数据的，可以考虑使用Single-Pass Reading这种方式
　　可以将多个mapping中的逻辑合并到一个mapping中，这样source就可只读取一次，并将数据发送到多个不同的管道
　　一个特定的行可以被所有的管道、任意的管道组合或没不被管道使用

创建Pass-Through Mapping
　　将Source Qualifier组件和Target对应字段直接相连

关于Filter
　　可使用如下两个组件过滤数据
　　　　Source Qualifier: 该组件只能从数据源是关系型数据库的过滤数据
　　　　Filter: 该组件可以从任何数据源过滤数据
　　通过过滤数据，可以减少下游数据处理所花费时间
　　同时也要避免在filter中使用复杂的表达式，应只使用简单的integer或true/false
　　如果不需要保留reject数据，也可使用filter或router组件从Update Strategy组件中去掉reject数据

关于数据类型转换
　　可通过减少不必要的数据类型转换来提升性能
　　比如，如果mapping将数据从integer类型转换为decimal类型后，又再次转换为integer类型，这些不必要的类型转换会影响性能

　　使用如下方式进行数据类型转换
　　　　1) 使用lookup和filter组件进行比较时，使用integer类型代替其他数据类型
　　　　2) 通过端口到端口的转换，将Source的日期类型转换为String类型
　　即直接将source的日期类型字段连接到Target的String类型字段，或者将Target的对应字段从String类型改为日期类型

关于表达式

　　创建可复用逻辑
　　　　如果在mapping中多处使用相同的处理，并将处理结果发送到不同Target
　　　　则可先将该处理做成common的，即在上游处理一次，然后再将结果输送到下游

　　尽量减少聚合函数的使用
　　　　每次使用聚合函数，Integration Service都会对数据进行检索并分组
　　　　比如，SUM(COLUMN_A) + SUM(COLUMN_B)，使用了两次聚合运算，但实际上计算一次就可以了，改成SUM(COLUMN_A + COLUMN_B)

　　用本地变量替换共通表达式
　　　　如果一个组件中多次使用了表达式，可以将该表达式设置成变量
　　　　可仅在组件内部使用本地变量，但由于变量值只通过一次计算而获得，因此节省了多次计算的时间

　　选择数值与字符串操作
　　　　Integration Service处理数字要比字符串快
　　　　比如，如果需要从一个表查找两个字段，一个ID，另外一个是NAME，则匹配ID的速度要高于匹配name的速度

　　关于字符比对
　　　　当Integration Service在Char和Varchar列之间执行比较时，每次在行中发现尾随空格时，它都会减慢速度
　　　　当在Informatica管理员中配置Integration Service时，可使用TreatCharasCharonRead选项
　　　　这样Integration Service就不会从Char源字段的末尾删除尾随空格

　　选择decode替代lookup
　　　　当使用lookup函数时，Integration Service需要在一个数据库里查询某个表
　　　　当使用decode函数时，Integration Service会将查找值并入表达式而不是查找一个单独的表
　　　　因此，当查出少量的不变的数据时，使用decode而不是lookup

　　使用操作符而不是函数
　　　　Integration Service处理操作符的速度高于函数，
　　　　如下例：
　　　　　　CONCAT( CONCAT( CUSTOMERS.FIRST_NAME, ' ') CUSTOMERS.LAST_NAME)
　　　　可替换为：
　　　　　　CUSTOMERS.FIRST_NAME || ' ' || CUSTOMERS.LAST_NAME

　　优化IIF函数
　　　　如果表达式中使用了太多的IIF以及and，or，=这样运算符号，会影响到性能
　　　　　　IIF( FLG_A = 'Y' and FLG_B = 'Y' AND FLG_C = 'Y', VAL_A + VAL_B + VAL_C,
　　　　　　IIF( FLG_A = 'Y' and FLG_B = 'Y' AND FLG_C = 'N', VAL_A + VAL_B ,
　　　　　　IIF( FLG_A = 'Y' and FLG_B = 'N' AND FLG_C = 'Y', VAL_A + VAL_C,
　　　　　　IIF( FLG_A = 'Y' and FLG_B = 'N' AND FLG_C = 'N', VAL_A ,
　　　　　　IIF( FLG_A = 'N' and FLG_B = 'Y' AND FLG_C = 'Y', VAL_B + VAL_C,
　　　　　　IIF( FLG_A = 'N' and FLG_B = 'Y' AND FLG_C = 'N', VAL_B ,
　　　　　　IIF( FLG_A = 'N' and FLG_B = 'N' AND FLG_C = 'Y', VAL_C,
　　　　　　IIF( FLG_A = 'N' and FLG_B = 'N' AND FLG_C = 'N', 0.0,))))))))
　　　　可通过如下方式将IIF以及and，or，=减少到最低
　　　　　　IIF(FLG_A='Y', VAL_A, 0.0)+ IIF(FLG_B='Y', VAL_B, 0.0)+ IIF(FLG_C='Y', VAL_C, 0.0)

　　评估表达式
　　　　如果无法确定哪个表达式影响了性能，可以将一部分表达式用固定值代替，然后比对修改前后的时间
　　　　如果时间差较大，则说明影响性能的表达式就在被固定值替代的这一部分范围内
　　　　然后采用相同方式，逐渐缩小范围，最终确定到真正影响性能的表达式

优化外部过程
　　如果外部过程需要交替读取input数据时，可以将input数据阻断
　　如果没有阻断功能，在编写外部过程时需将input数据缓存，而拷贝数据到缓存是会降低性能的
　　比如，有两组input数据，当读取一组数据时，可以将另外一组数据阻断
　　否则就只能在读取一组数据的同时，将另外一组数据缓存，而这会降低性能