Transformasi Informatica: Jantung dan Jiwa Informatica PowerCenter

Dapatkan pemahaman lengkap tentang apa itu Transformasi Informatik dan dapatkan gambaran mengenai pelbagai transformasi Informatik utama dengan kes penggunaan.

Transformasi Informatica adalah objek repositori yang dapat membaca, mengubah atau menyebarkan data ke struktur sasaran yang ditentukan seperti jadual, fail, atau sasaran lain yang diperlukan. Transformasi pada dasarnya digunakan untuk mewakili sekumpulan peraturan, yang menentukan aliran data dan bagaimana data dimuat ke dalam sasaran. Informatica PowerCenter menyediakan pelbagai transformasi, masing-masing memberikan fungsi tertentu.Selain itu, dengan Informatica yang memimpin pasaran hari ini dalam platform penyatuan data, Transformasi Informatica hadir sebagai konsep penting yang diperlukan .

Untuk memahami Transformasi Informatik dengan lebih baik, marilah kita memahami apa itu pemetaan? Pemetaan adalah kumpulan objek sumber dan sasaran yang dihubungkan bersama oleh sekumpulan transformasi. Oleh itu transformasi dalam pemetaan mewakili operasi yang akan dilakukan oleh perkhidmatan integrasi pada data semasa pelaksanaan aliran kerja. Untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik mengenai aliran kerja, anda boleh melihat blog kami Tutorial Informatik: Pengurusan aliran kerja





Apakah Pelbagai Transformasi Informatik?

Transformasi Informatik dapat dikelaskan kepada dua kategori. Pertama berdasarkan kesambungan (Menghubungkan dalam pemetaan) transformasi antara satu sama lain dan yang kedua berdasarkan pada perubahan keseluruhan baris antara sumber dan sasaran. Mari kita mulakan dengan melihat transformasi Informatica berdasarkan kesambungan.

1) Jenis transformasi dalam Informatica berdasarkan kesambungan:



  • Transformasi Bersambung.
  • Transformasi Tidak Terhubung.

Di Informatica, transformasi yang dihubungkan dengan satu atau lebih transformasi disebut sebagai Transformasi yang bersambung .

Transformasi yang disambungkan digunakan apabila untuk setiap baris input, transformasi dipanggil dan diharapkan dapat mengembalikan nilai. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan transformasi carian yang terhubung untuk mengetahui nama setiap pekerja yang bekerja di jabatan tertentu dengan menentukan ID Jabatan dalam ungkapan carian.

Beberapa transformasi Informatica yang disambungkan Utama adalah Aggregator, Router, Joiner, Normalizer, dll.



Transformasi yang tidak berkaitan dengan transformasi lain dipanggil Transformasi yang tidak berkaitan .Fungsi mereka digunakan dengan memanggil mereka di dalam transformasi lain seperti transformasi Ekspresi. Transformasi ini bukan sebahagian daripada saluran pemetaan.

Transformasi yang tidak berkaitan digunakan apabila fungsi mereka hanya diperlukan berdasarkan keadaan tertentu.Sebagai contoh, sebagai pengaturcara, anda ingin melakukan operasi yang rumit pada dataanda tidak mahu menggunakan transformasi Informatica seperti transformasi ekspresi atau penapis untuk melakukan operasi ini. Dalam kes sedemikian, anda boleh membuat pustaka bersama DLL luaran atau UNIX dengan kod untuk menjalankan operasi dan memanggilnya dalam transformasi prosedur Luaran.

Terdapat 3 transformasi Informatik iaitu. Prosedur Luar, Pencarian, dan Prosedur Tersimpan yang tidak dapat dihubungkan dalam pemetaan yang valid (Pemetaan yang dapat dilaksanakan oleh Perkhidmatan Integrasi).

2) Jenis transformasi Informatica berdasarkan perubahan bilangan baris

  • Transformasi Aktif
  • Transformasi Pasif

Transformasi Aktif :- Transformasi aktif dapat melakukan salah satu tindakan berikut:

  • Ubah bilangan baris yang melewati transformasi: Contohnya, transformasi Filter aktif kerana menghilangkan baris yang tidak memenuhi keadaan penapis.
  • Ubah batas transaksi: Batas transaksi adalah sempadan yang merangkumi semua transaksi sebelum komit dipanggil atau di antara dua panggilan komit. Contohnya, Semasa operasi transaksional, pengguna merasakan bahawa setelah melakukan transaksi tertentu, komit diperlukan dan memanggil perintah komit untuk membuat titik simpanan dan dengan demikian pengguna mengubah batas transaksi lalai. Secara lalai, batas transaksi terletak di antara permulaan fail hingga titik komit automatik atau EOF.
  • Tukar atribut jenis baris: Atribut jenis baris adalah jenis rekod yang mewakili baris dalam jadual. Rekod boleh menyimpan keseluruhan baris data yang dipilih dari jadual atau mengambil dari pemboleh ubah penunjuk atau penunjuk. Sebagai contoh, Transformasi Strategi Kemas kini menandai jenis baris sebagai 0 untuk memasukkan nilai, 1 untuk kemas kini, 2 untuk hapus atau 3 untuk ditolak.
  • Agregator, Filter, Joiner, Normalizer, dan lain-lain adalah beberapa contoh transformasi Aktif.

Transformasi Pasif : Transformasi pasif adalah perubahan yang akan memenuhi semua syarat berikut:

  • Bilangan baris sebelum dan selepas transformasi adalah sama.
  • Mengekalkan had transaksi.
  • Mengekalkan atribut jenis baris.
  • Ekspresi, ExternalProcedure, HTTP, dan lain-lain adalah beberapa contoh transformasi Pasif.

Dalam transformasi pasif, tidak ada baris baru yang dibuat, atau baris yang ada dijatuhkan.

Anda pasti tertanya-tanya mengapa transformasi pasif digunakan sekiranya mereka tidak mengubah bilangan baris. Mereka biasanya digunakan untuk mengemas kini nilai, memanggil prosedur luaran dari perpustakaan bersama dan untuk menentukan input dan output maplet. Maplet adalah koleksi hanya transformasi dari pemetaan. Sebagai contoh, Untuk pangkalan data pelajar kami ingin mengemas kini nilai lajur markah kepada persentil dan bukannya peratusan, ini dapat dilakukan dengan menggunakan transformasi ekspresi yang akan mengubah nilai dan mengemas kini dalam lajur yang sama dengan mengekalkan jumlah baris yang sama selepas transformasi.

Tidak ada batasan bahawa jika transformasi digunakan sebagai transformasi pasif, ia tidak dapat digunakan kemudian sebagai transformasi aktif. Begitu juga, transformasi yang tidak berkaitan dapat digunakan sebagai transformasi bersambung mengikut keperluan. Semua kemungkinan kombinasi dapat dibentuk antara kategori ini dan inilah keajaiban transformasi Informatica. Anda akan mendapat idea yang lebih baik di blog ini nanti mengenai jenis yang mungkin dimiliki oleh transformasi.

Setelah kita memahami tentang pelbagai jenis transformasi Informatica, mari kita mula menerokainya.Berikut adalah beberapa jenis transformasi Informatik:

Transformasi Jenis Penerangan
PengagregatAktif BersambungMelakukan pengiraan agregat.
UngkapanPasif BersambungMengira nilai.
JawaBersambung Aktif atau Bersambung PasifMelaksanakan logik pengguna yang dikodkan di Java. Kod bytik untuk logik pengguna disimpan di repositori
PenyertaanAktif BersambungBergabung dengan data dari pangkalan data yang berbeza atau sistem fail rata.
CariAktif Bersambung atau Pasif Bersambung atau Aktif Tidak Terhubung atau Pasif Tidak TerhubungCari dan kembalikan data dari fail rata, jadual hubungan, pandangan, atau sinonim.
NormalizerAktif BersambungDigunakan dalam perancangan untuk menormalkan data dari sumber fail hubungan atau rata.
PangkatAktif BersambungMengehadkan rekod ke julat atas atau bawah.
PenghalaAktif BersambungMengarahkan data ke beberapa transformasi berdasarkan keadaan kumpulan.
SQLBersambung Aktif atau Bersambung PasifMelaksanakan pertanyaan SQL terhadap pangkalan data.
KesatuanAktif BersambungMenggabungkan data dari pangkalan data yang berbeza atau sistem fail rata.
Penjana XMLAktif BersambungMembaca data dari satu atau lebih port input dan mengeluarkan XML melalui satu port output.
Penghurai XMLAktif BersambungMembaca XML dari satu port input dan mengeluarkan data ke satu atau lebih port output.
Kelayakan Sumber XMLAktif BersambungMerupakan baris yang dibaca oleh Perkhidmatan Integrasi dari sumber XML ketika menjalankan sesi.

Mari kita mula melihat perubahan satu persatu.

Transformasi Agregator

Transformasi agregator adalah transformasi Aktif dan Bersambung. Transformasi Informatica ini berguna untuk melakukan pengiraan seperti purata dan jumlah (terutamanya untuk melakukan pengiraan pada beberapa baris atau kumpulan). Contohnya, untuk mengira jumlah penjualan harian atau untuk mengira purata penjualan bulanan atau tahunan. Fungsi agregat seperti AVG, FIRST, COUNT, PERCENTILE, MAX, SUM, dll., Dapat digunakan dalam transformasi agregat.

Transformasi Pencarian

Transformasi pencarian adalah transformasi Informatica yang paling popular dan banyak digunakan. Berdasarkan kehendak pengguna, transformasi pencarian boleh digunakan sebagai transformasi Terhubung atau Tidak Terhubung yang menggabungkannya sebagai transformasi Aktif atau Pasif. Sayat digunakan terutama untuk mencari perincian dari sumber, sumber yang memenuhi syarat, atau sasaran untuk mendapatkan data yang diperlukan yang relevan. Anda juga boleh mencari 'fail rata', 'jadual hubungan', 'pandangan' atau 'sinonim'. Seseorang boleh menggunakan beberapa transformasi pencarian dalam pemetaan.

Transformasi pencarian dibuat dengan jenis port berikut (Titik logik untuk pemindahan maklumat):

  • Port input (I)
  • Port output (O)
  • Cari Pelabuhan (L)
  • Pelabuhan Kembali (R) (Hanya dalam keadaan pencarian Tidak Terhubung)

Perbezaan antara Transformasi Pencarian Terhubung dan Tidak Terhubung:

system.exit (0) java
  • Pencarian tersambung menerima nilai input secara langsung dari pemetaan saluran paip, sedangkan pencarian Tidak Terhubung menerima nilai dari pencarian ungkapan dari transformasi lain. Pemetaan di Informatica mungkin berisi Sumber, Transformasi dan Sasaran yang dihubungkan bersama dianggap sebagai saluran pipa.
  • Pencarian bersambung mengembalikan banyak lajur dari baris yang sama kerana mereka mempunyai beberapa port kembali, di manasPencarian yang tidak bersambung hanya mempunyai satu port kembali dan mengembalikan satu lajur dari setiap baris. Sebagai contoh, Sekiranya kita menggunakan carian yang terhubung pada pangkalan data pekerja untuk id jabatan tertentu sebagai parameter, kita boleh mendapatkan semua butiran yang berkaitan dengan pekerja jabatan tersebut seperti Nama, nombor ID Pekerja, Alamat, dan lain-lain, sedangkan dengan dengan carian Tidak Terhubung kita hanya dapat satu atribut pekerja seperti Nama mereka atau nombor Id Pekerja atau atribut apa pun yang ditentukan oleh pengguna.
  • Carian yang disambungkan menyimpan semua lajur carian, sedangkan pencarian yang Tidak Terhubung hanya menyimpan output dan keadaan carian.
  • Carian yang disambungkan menyokong nilai lalai yang ditentukan oleh pengguna, sedangkan pencarian yang tidak terhubung tidak menyokong nilai yang ditentukan pengguna. Contohnya, jika anda ingin menukar semua nilai lajur tertentu menjadi NULL setelah mencari, anda boleh menetapkan nilai lalai lajur tersebut menjadi NULL dalam ungkapan pencarian. Ciri ini bagaimanapun tidak dapat dilakukan sekiranya pencarian Tidak Terhubung.

Katakan dari pangkalan data pelanggan, saya ingin mengetahui perincian pelanggan yang mempunyai lebih daripada 1 invois yang tidak dibatalkan. Untuk mendapatkan data ini, Kita dapat menggunakan transformasi pencarian.

Inilah langkahnya.

  1. Mulakan dengan memuatkan jadual Invoice sebagai sumber ke dalam perancang pemetaan. Sekiranya anda tidak jelas bagaimana memuat data sumber ke dalam Pereka, Tekan di sini . lookup-source-informatica transformations-edureka
  2. Sekarang mari kita tapis Invois yang tidak dibatalkan. Untuk melakukan ini Buat penapis baru bernama fil_ODS_CUSTOMER_ACTIVE ke Qualifier Sumber dengan harta tanah BUKAN (ISNULL (DATE_CLOSED)) DAN DIBATALKAN = 0.
  3. Sekarang Tambahkan transformasi carian dalam pereka seperti yang dilihat di bawah dengan nama sebagai lkp_ PELANGGAN :

  4. Nyatakan jadual carian sebagai jadual pelanggan.
  5. Klik dua kali pada tajuk lkp_ PELANGGAN untuk membuka menu edit. Di bawah tab Keadaan tetapkan keadaan carian sebagai CUST_ID = CUST_NO.
  6. Di tab Properties ubah Maklumat Sambungan menjadi Sumber $ dan klik pada okey untuk menyelamatkan transformasi:
  7. Pautkan lkp_ PELANGGAN pelabuhan ke ODS_CUSTOMER_ACTIVE port untuk menyelesaikan transformasi yang diperlukan di mana ODS_CUSTOMER_ACTIVE adalah fail sasaran yang diperlukan:
  8. Peta ikonik akhir termasuk transformasi carian adalah seperti di bawah:

Transformasi Ekspresi

Transformasi ekspresi adalah transformasi Passive dan Connected Informatica. Transformasi ekspresi digunakan untuk manipulasi baris demi baris. Untuk sebarang jenis manipulasi yang ingin anda lakukan pada rekod individu, gunakan transformasi Ekspresi. Transformasi Ekspresi menerima data berturut-turut, memanipulasinya, dan menyebarkannya ke sasaran. Contohnya, untuk mengira potongan untuk setiap produk atau menggabungkan nama depan dan nama belakang atau menukar tarikh menjadi medan rentetan.

Transformasi Joiner

Transformasi Joiner adalah transformasi Active dan Connected Informatica yang digunakan untuk bergabung dengan dua sumber yang heterogen. Transformasi penggabung bergabung dengan sumber berdasarkan keadaan yang ditentukan yang sepadan dengan satu atau beberapa pasang lajur antara kedua sumber tersebut. Dua saluran paip input merangkumi induk dan saluran paip terperinci atau cabang. Untuk bergabung dengan lebih daripada dua sumber, anda perlu memasukkan output transformasi penggabung dengan sumber lain. Untuk bergabung dengan sejumlah sumber dalam pemetaan, anda memerlukan transformasi penggabung n-1. Transformasi Joiner menyokong jenis gabungan berikut:
  • Biasa
  • Tuan Luar
  • Perincian Luar
  • Penuh Luar
Biasa bergabung membuang semua baris data dari induk dan sumber terperinci yang tidak sepadan, berdasarkan keadaan. Tuan luar bergabung membuang semua baris yang tidak dapat ditandingi dari sumber induk dan menyimpan semua baris dari sumber terperinci dan baris yang sepadan dari sumber induk. Maklumat terperinci r join menyimpan semua baris data dari sumber induk dan baris yang sepadan dari sumber terperinci. Ia membuang baris yang tidak dapat ditandingi dari sumber terperinci. Bahagian luar penuh join menyimpan semua baris data dari sumber induk dan terperinci.

Kami tidak dapat bergabung dengan lebih daripada dua sumber menggunakan penyambung tunggal. Untuk bergabung dengan tiga sumber, kita perlu mempunyai dua transformasi gabungan.

Katakanlah, kami ingin bergabung dengan tiga jadual - Kakitangan, Jabatan dan Lokasi - menggunakan Joiner. Kami memerlukan dua orang yang bergabung. Joiner-1 akan bergabung, Kakitangan dan Jabatan dan Joiner-2 akan bergabung, output dari jadual Joiner-1 dan Lokasi.

Berikut adalah langkah-langkahnya:

  1. Bawa tiga sumber ke dalam perancang pemetaan.
  2. Buat Joiner -1 untuk bergabung dengan Kakitangan dan Jabatan menggunakan Department_ID.

  3. Buat joiner seterusnya, Joiner-2. Ambil Output dari Joiner-1 dan port dari Jadual Lokasi dan bawa ke Joiner-2. Sertailah dua sumber data ini menggunakan Location_ID.
  4. Langkah terakhir adalah menghantar yang diperlukanpelabuhandari Joiner-2 ke sasaran atau melalui ungkapanpenjelmaanke jadual sasaran.

Transformasi Kesatuan

Transformasi Union adalah transformasi Informatik yang Aktif dan Terhubung. Ini digunakan untuk menggabungkan beberapa set data dari pelbagai aliran atau saluran paip menjadi satu set data. Transformasi Informatica ini berfungsi serupa dengan perintah UNION ALL dalam SQL tetapi, ia tidak membuang baris pendua. Dianjurkan untuk menggunakan agregator untuk membuang pendua yang tidak diharapkan pada sasaran.

Transformasi Normalizer

Normalizer Transformasi adalah transformasi Informatik yang Aktif dan Terhubung. Ini adalah salah satu transformasi Informatica yang paling banyak digunakan terutamanya dengan sumber COBOL di mana kebanyakan data disimpan dalam format yang tidak dinormalisasi. Juga, transformasi Normalizer dapat digunakan untuk membuat beberapa baris dari satu baris data.

Mari cuba memuatkan fail rata data yang dipisahkan koma dari fail rata / Sumber Cobol.

cara menggunakan pakej di java

Berikut adalah langkah-langkahnya:

  1. Mulakan dengan memuatkan Kedai (fail rata) dengan nama kedai dan pendapatan Suku Tahunan:
  2. Buat transformasi Normalizer baru yang diberi nama NRM_STORE_EXP dengan dua port Store dan Quarter (Berulang 4 kali kerana kami mempunyai data untuk 4 suku) seperti yang dilihat di bawah:
  3. Tab port harus seperti yang dilihat di bawah:
  4. Salin / Paut lajur berikut dan sambungkan ke Transformasi Normalizer.
    Kedai
    Suku1
    Suku2
    Suku Ketiga3
    Suku Tahun4
    Pemetaan akan kelihatan seperti berikut:
  5. Buat Transformasi Ekspresi baru dengan exp_STORE . Salin / Paut lajur berikut dan sambungkan ke Ekspresi Transformasi seperti yang dilihat di bawah:
    Kedai
    Suku
    GK_QUARTER
    GCID_QUARTER
  6. Pautkan ekspresi ke sasaran akhir untuk menyelesaikan pemetaan menggunakan transformasi Normalisasi.

Transformasi XML

Transformasi XML adalah transformasi Informatik yang Aktif dan Terhubung. Dalam transformasi Informatica, transformasi XML terutama digunakan ketika file sumber adalah jenis XML atau data adalah jenis XML. Transformasi XML terutamanya dapat diklasifikasikan menjadi 3 transformasi:

  • Transformasi Kelayakan Sumber XML.
  • Transformasi Penghurai XML.
  • Transformasi Penjana XML.

Kelayakan Sumber XML Transformasi : XML Source Qualifier adalah transformasi Aktif dan Bersambung. QML Source Qualifier hanya digunakan dengan definisi sumber XML. Ini mewakili elemen data yang dibaca oleh Pelayan Informatik ketika menjalankan sesi dengan sumber XML. QML Source Qualifier mempunyai satu port input atau output untuk setiap lajur di sumbernya. Sekiranya anda membuang definisi sumber XML dari pemetaan, Pereka juga akan menghapus transformasi QML Source Qualifier yang sesuai.

Transformasi Pengurai XML: Transformasi XML Parser adalah transformasi Aktif dan Bersambung. Transformasi XML Parser digunakan untuk mengekstrak XML di dalam saluran paip dan kemudian meneruskannya ke sasaran. XML diekstrak dari sistem sumber seperti fail atau pangkalan data. Transformasi XML Parser membaca data XML dari satu port input dan menulis data ke satu atau lebih port output.

Transformasi Penjana XML: XML Generator adalah transformasi Aktif dan Bersambung. Transformasi Generator XML digunakan untuk membuat XML di dalam saluran paip. Transformasi Generator XML membaca data dari satu atau lebih port input dan mengeluarkan XML melalui port output tunggal.

Transformasi Peringkat

Transformasi peringkat adalah transformasi Aktif dan Bersambung. Ini adalah transformasi Informatica yang membantu anda dalam memilih peringkat data atas atau bawah. Contohnya, untuk memilih 10 Kawasan teratas di mana jumlah penjualannya sangat tinggi atau memilih 10 produk dengan harga terendah.

Pertimbangkan anda ingin memuatkan rekod pertama dan terakhir ke dalam jadual sasaran dari pangkalan data pekerja saya. Idea di sebalik ini adalah untuk menambahkan nombor urutan ke rekod dan kemudian mengambil kedudukan 1 Teratas dan Kedudukan Bawah 1 dari rekod.

  1. Seret dan lepas port dari penentu sumber ke transformasi dua peringkat.
  2. Buat penjana urutan yang boleh digunakan semula yang mempunyai nilai permulaan 1 dan sambungkan nilai seterusnya ke kedua-dua transformasi peringkat.
  3. Tetapkan sifat pangkat seperti berikut. Port urutan yang baru ditambahkan harus dipilih sebagai Rank Port. Tidak perlu memilih mana-mana port sebagai Kumpulan mengikut Port.Rank - 1
  4. Kedudukan - 2
  5. Buat dua contoh sasaran.Sambungkan port output ke sasaran.

Transformasi Penghala

Router adalah transformasi Aktif dan Bersambung. Ia serupa dengan transformasi penapis. Satu-satunya perbezaan adalah, transformasi saringan menjatuhkan data yang tidak memenuhi syarat sedangkan penghala mempunyai pilihan untuk menangkap data yang tidak memenuhi syarat. Ia berguna untuk menguji pelbagai keadaan. Ia mempunyai kumpulan input, output dan default.

Katakan anda ingin memisahkan rekod ganjil dan genap dari jadual, ini dapat dilakukan dengan menggunakan transformasi penghala.

Ideanya adalah untuk menambahkan nombor urutan ke rekod dan kemudian bahagikan nombor rekod dengan 2. Sekiranya ia boleh dibahagikan, maka gerakkan ke sasaran genap dan jika tidak maka pindahkan ke sasaran ganjil.

  1. Seret sumber dan sambungkan ke transformasi ekspresi.
  2. Tambahkan nilai penjana urutan seterusnya ke transformasi ekspresi.
  3. Dalam transformasi ekspresi membuat dua port, satu adalah 'ganjil' dan satu lagi 'genap'.
  4. Tuliskan ungkapan seperti di bawah
  5. Sambungkan transformasi penghala ke ekspresi.
  6. Buat dua kumpulan di bawah transformasi penghala.
  7. Beri syarat seperti di bawah
  8. Kemudian hantarkan kedua kumpulan itu ke sasaran yang berbeza. Ini adalah keseluruhan aliran.

Saya harap blog Transformasi Informatik ini dapat membantu membina pemahaman anda mengenai pelbagai transformasi Informatica dan telah menimbulkan minat yang cukup untuk mempelajari lebih lanjut mengenai Informatica.

Sekiranya anda mendapati blog ini bermanfaat, anda juga boleh melihat siri blog Tutorial Informatik kami dan Tutorial Informatica: Memahami Informatica 'Inside Out' .Sekiranya anda mencari perincian mengenai Pensijilan Informatik, anda boleh menyemak blog kami Pensijilan Informatica: Yang perlu diketahui .

Sekiranya anda sudah memutuskan untuk mengambil kerjaya sebagai Informatica, saya akan mengesyorkan anda mengapa anda tidak perlu melihatnya halaman kursus. Latihan Pensijilan Informatica di Edureka akan menjadikan anda pakar dalam Informatica melalui sesi langsung yang dipimpin oleh instruktur dan latihan langsung menggunakan kes penggunaan kehidupan sebenar.