Best Practices PowerCenter Developer. Melhores práticas Desenvolvimento - Performance - Tuning

Veja as melhores práticas para começar o seu desenvolvimento. Certamente essas dicas irão te ajudar, segue uma lista resumida de boas práticas.

Regras Gerais

- Minimize o número de transformações, por mapa. Ocorre sobrecarga durante o tráfego de dados entre muitas transformações.

- Somente mantenha conectados os campos que for utilizar:

- Delete links desnecessários para minimizar o montante de dados no tráfego, particularmente no Source Qualifier. - Lookup, remova as portas não utilizadas. Isso melhora visualmente o Lookup e também reduz o tamanho dos dados selecionados, que consequentemente vão utilizar menos memória para o cache, melhorando também a performance. - Utilize variáveis. Utilize ambos, portas variáveis e variável de transformação. Portas variáveis são utilizadas especialmente quando elas podem calcular uma expressão complexa ou intermediar uma Lookup desconectada somente uma vez, ao invés de várias vezes. - Utilize Mapplets para encapsular múltiplas transformações reutilizáveis, para compartilhar desenvolvimentos de lógicas críticas, e minimizar os erros, facilitando a manutenção, na execução de funções semelhantes.

Somente manipule dados que precisam ser movidos, ou transformados:

- Reduza o número de dados não essenciais trafegando pelo mapa. - Utilize transformações ativas, que alteram o número de linhas que passam (Aggregator, por exemplo), o mais cedo possível dentro dos mapas.

Reduza a releitura:

- Desenhe o mapa para que ele tenha uma Source Qualifier para cada Source, mesmo que esta Source seja utilizada em outra parte do mesmo mapa. Com isso, a leitura do mesmo no servidor será feita somente uma vez, otimizando o processamento. Caso contrário, o servidor irá ler a mesma Source quantas vezes elas existirem no mapa, mesmo que seja a mesma tabela. - Stored Procedures. Caso você as utilize, o servidor do Powercenter irá realizar a leitura linha a linha, o que diminui bastante o desempenho.Utilize Shortcuts (Shared): - Quando uma Source ou Target é utilizada em mais de um projeto (pasta), utilize uma pasta compartilhada para que possa ser utilizada a importação das tabelas somente uma vez, e então compartilhadas como shortcut para cada pasta de projeto que irá utilizar, isso garante uniformidade de dados entre os projetos, e também minimiza o trabalho de manutenção caso seja acrescentado campo novo em alguma tabela que é utilizada em mais de um projeto. - Shortcuts podem ser criadas também para transformações reutilizáveis, Mapplets, mapas e componentes de negócio.

Documente o mapa, e todos seus componentes:

- Isso é extremamente importante para pesquisas nos metadados do mapa, relatórios, para o entendimento do funcionamento do mapa, e o que ele entrega. - Toda transformaçao contém uma caixa de descrição do objeto, que deve ser preenchida com a regra ou lógica daquela transformação. As portas também contém uma caixa de descrição para que possam

Nomenclaturas objetos de mapas

Nomenclaturas objetos de Workflows

Transformações

Source Qualifier

A transformação do Source Qualifier é o primeiro ponto de entrada de qualquer dado em um mapeamento. Ele é usado para executar as seguintes tarefas: • Unir dados originados do mesmo banco de dados de origem• Filtrar registros quando o Servidor Informatica lê dados de origem. (isto é, uma condição SQL WHERE)• Especifique portas classificadas. Se você especificar um número para portas classificadas, o Servidor Informatica adicionará uma cláusula ORDER BY à consulta SQL padrão.• Selecione apenas valores distintos da fonte. Se você escolher Select Distinct, o Servidor Informatica adicionará uma instrução SELECT DISTINCT à consulta SQL padrão.• Crie uma consulta personalizada (substituição SQL) para emitir uma instrução SELECT especial para o Servidor Informatica ler os dados de origem. A figura a seguir mostra unindo duas tabelas com uma transformação de Source Qualifier transformation:

• Use somente SQL Overrides se houver um ganho substancial de desempenho ou redução de complexidade. SQL Overrides precisam ser mantidas manualmente e quaisquer alterações na estrutura de dados resultarão na regravação ou modificação da SQL Overrides.• Use as condições WHERE e SORTED no Source Qualifier, se possível, em vez de adicionar um filtro ou uma transformação de classificador.• Exclua as portas não utilizadas / conecte somente o que é usado. Reduzir o número de registros usados ao longo do mapeamento fornece melhor desempenho, minimizando a quantidade de dados movidos.• Ajuste as consultas do Source Qualifier para retornar apenas os dados necessários.• Realize grandes consultas no Source Qualifier, em vez de uma pesquisa tradicional.• Quando aplicável, gere o SQL padrão no Source Qualifier e use a opção "Validar" para verificar se o SQL resultante é válido.

Transformação Expression

A transformação Expression é uma transformação passiva, usada para calcular valores em uma única linha antes de você gravar no target. Por exemplo, pode ser necessário ajustar os salários dos funcionários, concatenar nomes e sobrenomes ou converter strings em números. Você pode usar a transformação Expression para executar qualquer cálculo não agregado. Você também pode usar a transformação Expression para testar instruções condicionais antes de enviar os resultados para tabelas de destino ou outras transformações.

As variáveis ​​locais podem ser usadas em transformações de expression e aprimoram muito os recursos desse objeto de transformação. Melhores práticas • Calcule uma vez, use muitas vezes. Evite calcular ou testar o mesmo valor repetidamente. Calcule-o uma vez em uma expressão e defina um sinalizador true/ false. Dentro de uma expressão, use variáveis ​​para calcular um valor usado várias vezes.• Crie uma transformação de expression de âncora que mapeie a tabela de origem para uma transformação intermediária usando os nomes de coluna de origem. Faça processos simples (LTRIM / RTRIM, conversões de string / numéricas, teste para NULL, etc.) nessa transformação. Isso permitirá uma transição mais fácil se a tabela de origem for alterada no futuro. • Assista seus tipos de dados. O mecanismo converterá automaticamente tipos compatíveis. Às vezes, a conversão é excessiva e acontece em todas as transformações, o que retarda o mapeamento.• Nomes de expressões devem começar com "EXP" seguido de palavras descritivas• Não propague portas de uma transformação de Expression se elas não forem usadas no mapeamento daqui para frente.• Agrupe as portas de entrada e saída primeiro, seguidas pelas portas variáveis ​​e depois pelas portas de saída. A solicitação incorreta das portas em uma transformação de Expression pode levar a erros e / ou a resultados imprecisos.

Transformação Lookup

A transformação de Lookup é usada para pesquisar dados em uma tabela relacional, visualização, sinônimo ou arquivo simples. Quando uma Lookup é usada, o Informatica Server consulta a tabela de pesquisa com base nas portas de pesquisa na transformação. Ele compara os valores da porta de transformação de Lookup com os valores da coluna da tabela de Lookup com base na condição de pesquisa. Use o resultado da Lookup para passar para outras transformações e o destino. Um erro comum ao usar a transformação de Lookup é o uso das variáveis ​​Informatica $Source e $Target para a conexão relacional necessária para a Lookup . Quando um bulk loader é usado, a variável $Target não é válida e deve ser substituída pela conexão adequada. Da mesma forma, deve-se tomar cuidado ao usar a variável $Source para garantir que o banco de dados adequado esteja sendo consultado quanto a resultados. Lookups são tratadas com mais detalhes abaixo. • Evite usar as variáveis ​​$Source e $Target nas informações de conexão de Lookup. Os nomes de conexão foram configurados para serem genéricos em Produção, Teste. Se possível, defina as informações de conexão na transformação de Lookup como um desses nomes de conexão específicos de non-level.• Defina as conexões na sessão para facilitar a migração.• Não inclua mais portas no Lookup que não sejam necessárias. Reduzir a quantidade de dados processados ​​fornece melhor desempenho.• Evite comparações de data e hora na pesquisa; substitua por string.• Nem todas as fontes e destinos tratam strings com espaços em branco iniciais ou finais iguais. Pode ser necessário para dados de seqüência de caracteres RTRIM e LTRIM antes de usá-lo em uma Lookup .Lookup em tabelas pequenas (<10.000) registros podem ser armazenados em cache e usar o ODBC. Lookup em tabelas grandes devem ser armazenadas em cache Como prática geral, não use Lookup sem cache.• Troque a transformação Lookup por um Joiner quando a tabela de pesquisa for muito grande.• Quando você cria mais de uma Lookup, coloque condições com uma igual em primeiro lugar para otimizar o desempenho da Lookup .• Para aumentar a performance em caches de transformações Lookup, quando houver um conjunto de condições de desigualdades ("<", ">", etc.) e igualdades ("="), coloque a condição de igualdade em primeiro.

Transformação Joiner

A transformação de Joiner une duas fontes heterogêneas relacionadas que residem em diferentes locais ou sistemas de arquivos. Também pode juntar duas tabelas da mesma fonte. Isso geralmente só é feito ao tentar evitar junções externas nos Source Qualifier. Os dois pipelines de entrada incluem um pipeline principal e um pipeline de detalhes ou um master e um branch detail. O pipeline mestre termina na transformação Joiner, enquanto o pipeline de detalhes continua no destino.

Normal Join Descarta todas as linhas de dados da fonte MASTER e de DETAIL que não correspondem, com base na condição. Master Outer Join Equivale outer join do SQL que retornará todas as linhas da tabela da DIREITA com ou sem equivalentes da tabela da ESQUERDA. Valores nulos são inseridos no fluxo de dados quando necessário. Detail Outer Join Equivale ao LEFT outer Join do SQL, que retornará todas as linhas da tabela da ESQUERDA com ou sem equivalentes da tabela da DIREITA. Valores nulos são inseridos no fluxo de dados quando necessário. OBS: Nas opções Master e Detail se não tiver um linha EQUIVALENTE na outra tabela, será atribuído um valor NULO no campo. Full Outer Join Assim como no SQL ele fará um produto cartesiano entre as duas tabelas. Mantém todas as linhas de dados das fontes principal e de DETAIL. Valores nulos são inseridos no fluxo de dados quando necessário. Restrições: Não é possivel utilizar o JOINER apos uma transformação UPD_Strategy ou SEQ_Generator Se uma transformação JOINER estiver sendo utilizada, é indicado, também, utilizar uma transformação SORTER antes, para o MASTER e o DETAIL, e com isso, marcar INPUT SORTED nas propriedades do JOINER. Isso elimina a necessidade de utilização do CACHE, e melhora a performance do mapa. Realizar um JOIN no database é mais rápido que realizá-lo na session. Mas, em alguns casos, isso não é possível, quando possível a melhor opção é:Criar uma transformação Source Qualifier e escrever a query contendo o JOIN necessário. É indicado também ao utilizar a transformação JOINER como MESTRE a tabela que contenha o menor número de linhas, pois o MESTRE é a tabela que fica armazenada em disco para ser comparada, com isso é realizado o menor número de iterações possível, e o desempenho melhora bastante. Para um JOINER pre-ordenado, designar como MESTRE a tabela que tenha o menor número de CHAVES DUPLICADAS, para otimização de armazenamento e desempenho. Quando o Powercenter processa um JOINER pre-ordenado, ele armazena em cache 100 linhas por vez, caso a MASTER contenha um maior número de chaves repetidas, o PowerCenter necessitará armazenar em cache mais linhas, logo, perdendo desempenho.

Sequence Generator

A transformação Sequence Generator gera valores numéricos e é usada para criar valores de chave primária exclusivos, substituir chaves primárias ausentes ou percorrer um intervalo seqüencial de números.Ele contém duas portas de saída que você pode conectar a uma ou mais transformações.Quando o NEXTVAL é conectado à porta de entrada de outra transformação, o Serviço de Integração gera uma seqüência de números. Quando CURRVAL está conectado à porta de entrada de outra transformação, o Serviço de Integração gera o valor NEXTVAL mais o valor Incremento. Se você conectar a porta CURRVAL sem conectar a porta NEXTVAL, o Serviço de Integração passará um valor constante para cada linha. A transformação Sequence Generator é única entre todas as transformações porque você não pode adicionar, editar ou excluir as portas padrão, NEXTVAL e CURRVAL.

Trnasformação Aggregator

A transformação Aggregator permite que você execute cálculos agregados, como médias e somas. A transformação Aggregator é uma transformação ativa, o que significa que ela pode alterar o número de linhas que passam por ela, em contraste com a transformação Expression. Além disso, a Informatica permite a agregação Incremental. Quando esse recurso é usado, o repositório armazena valores agregados para que a tabela de destino não precise ser consultada durante uma execução de mapeamento. • Fatie as chamadas de função agregadas, sempre que possível. SUM (A) + SUM (B) pode se tornar SUM (A + B). Portanto, o servidor só pesquisa e agrupa os dados uma vez.• Não use Agregadores para classificação simples; use a transformação sorter ou a opção de portas SORTED do Source Qualifier.• Minimize as chamadas de função agregadas usando “group by”.• Coloque os Aggregators o mais cedo possível no mapeamento, pois eles reduzem o número de registros sendo processados, melhorando, assim, o desempenho.• Sempre que possível, classifique os dados de entrada para um Agregado, use a opção "Sorted input" para melhorar o desempenho Otimize o processamento da transformação AGGREGATOR executando as seguintes tarefas:. Agrupe por colunas simples.. Utilize a propriedade SORTED INPUT. Utilize agregação incremental. Agrupando por colunas simples: . Transformação de agregação pode ser otimizada quando agrupada por colunas simples. Quando possível, utilize NÚMERO ao invés de STRING ou DATA nas colunas apontadas para GROUP BY. Também, evite utilizar expressões complexas. Para executar calculos agregados ou nao. Exemplo: SUM, CALT, AVG e não agregados MIN ou mAX Ideal usar um filtro antes do agreggator se for filtrar algo no mapa Utilizando SORTED INPUT: . Aumente o desempenho da sessão ordenando pelos campos chave os dados a serem agregados, e marcando a propriedade SORTED INPUT da transformação AGGREGATOR.O SORTED INPUT diminui a utilização de CACHE de agregação na sessão. Quando esta opção é marcada, o SERVER do Powercenter assume que todos os dados estão ordenados para cada grupo. Porém, quando necessário, o SERVER armazena informações de grupos na memória. . A utilização do SORTED INPUT diminui a quantidade de dados no CACHE durante a sessão e melhora o desempenho. Faça isso no SOURCE QUALIFIER para passar dados ordenados para o AGGREGATOR. . A opção SORTED INPUT em sessões particionadas também irá ter uma melhora de desempenho. Utilize a transformação SORTE ou ‘HASH-AUTO Keys Partition’ antes da transformação AGGREGATOR para otimizar a agregação. Com a utilização de uma transformação SORTER, as portas ordenadas mesmo que a fonte(source) não possa ser ordenada. Utilizando INCREMENTAL AGGREGATION . Quando você utiliza uma agregação incremental o INTEGRATION SERVICE passa os dados de origem por meio do mapeamento e utiliza dados históricos de CACHE para realizar cálculos de agragação de forma incremental. Ao utilizar a Agregação incremental, você aplica cálculos em cima de alterações da fonte(SOURCE), se a fonte é alterada de forma incremental, você configura para que sejam feitos cálculos de agregação em cima destas alterações, com isso, melhorando o desempenho da sessão que não mais executará todo o cálculo cada vez que for executado. Ou seja, ao invés de executar sempre os mesmos cálculos, ele recalcula os mesmos a cada vez que for processado.

Transformação Normalizer

A transformação Normalizer normaliza registros do COBOL e de outras fontes, permitindo organizar dados em diferentes formatos. A transformação Normalizer é usada principalmente com origens COBOL, que geralmente são armazenadas em um formato desnormalizado. A instrução OCCURS em um arquivo COBOL armazena vários registros de informações em um único registro. Usando a transformação Normalizador, você divide dados repetidos em um registro em registros separados. A transformação Normalizer também pode ser usada com origens relacionais para criar várias linhas a partir de uma única linha de dados. Transformação VSAM Normalizer. Uma transformação não reutilizável que é uma transformação de Source Qualifier para uma origem COBOL. Transformação Pipeline Normalizer. Uma transformação que processa dados de várias ocorrências a partir de tabelas relacionais ou arquivos simples. Por exemplo, você pode ter uma tabela relacional que armazena quatro trimestres de vendas por loja. Você precisa criar uma linha para cada ocorrência de vendas. Você pode configurar uma transformação Normalizer para retornar uma linha separada para cada trimestre. As seguintes linhas de origem contêm quatro trimestres de vendas por loja: Loja1 100 300 500 700Loja2 250 450 650 850 O Normalizer retorna uma linha para cada loja e combinação de vendas. Também retorna um índice que identifica o número do trimestre: Loja1 100 1Loja1 300 2Loja1 500 3Loja1 700 4Loja2 250 1Loja2 450 2Loja2 650 3Loja2 850 4 Utilize a transformação NORMALIZER para realizar o PIVOT de linhas, ao invés de várias instâncias do mesmo TARGET.A Transformação NORMALIZER efetivamente faz o oposto da transformação AGGREGATOR, é uma transformação ATIVA que retorna várias linhas de uma linha de origem, ele retorna dados duplicados para colunas de uma única fonte de ocorrência.

Transformação Rank

A transformação Rank permite que você selecione apenas a classificação superior ou inferior dos dados. Você pode usar uma transformação Rank para retornar o maior ou menor valor numérico em uma porta ou grupo. Você também pode usar uma transformação Rank para retornar as sequências na parte superior ou inferior de uma ordem de classificação da sessão.A transformação Rank difere das funções de transformação MAX e MIN, na medida em que permite selecionar um grupo de valores superiores ou inferiores, e não apenas um valor. Por exemplo, use a classificação para selecionar os 10 principais vendedores em um determinado território. Ou, para gerar um relatório financeiro, você também pode usar uma transformação Rank para identificar os três departamentos com as despesas mais baixas em salários e despesas gerais.

Rank Caches Durante uma sessão, o Serviço de Integração compara uma linha de entrada com linhas no cache de dados. Se a linha de entrada ultrapassar a linha armazenada em cache, o Serviço de Integração substituirá a linha armazenada em cache pela linha de entrada. Se você configurar a transformação de Classificação para classificar em vários grupos, o Serviço de Integração será classificado de forma incremental para cada grupo que encontrar.O Serviço de Integração armazena informações de grupo em um cache de índice e dados de linha em um cache de dados. Se você criar várias partições em um pipeline, o Serviço de Integração criará caches separados para cada partição.

Transformação Update Strategy

A transformação Update Strategy é usada para sinalizar linhas para inserção, exclusão, atualização ou rejeição. A transformação Update Strategy pode verificar as condições de dados e usar suas descobertas para emitir as instruções SQL adequadas para o banco de dados de destino. Para implementar a Estratégia de Carregamento de Dimensão de Alteração Lenta, a Estratégia de Atualização é muito útil para sinalizar o registro de entrada para INSERT, UPDATE, etc. Podemos capturar os registros de transformação rejeitada ativando a opção de encaminhamento de registros rejeitados.

Um mapa que utiliza a transformação UPDATE STRATEGY definitivamente vai ter um desempenho menor comparado a um mapa que não a contenha. O Powercenter vai tentar duas operações para cada linha. Vai tentar um UPDATE, caso falhe, então executara um INSERT. Um jeito de acelerar isso é determinar de antemão se você precisa de um DD_UPDATE ou DD_INSERT dentro da transformação UPDATE STRATEGY. Em seguida, a sessão pode ser definida como: INSERT e UPDATE AS UPDATE / ou UPDATE AS INSERT.

Transformação Filter

A transformação Filter permite filtrar linhas em um mapeamento. Você passa todas as linhas de uma transformação de origem pela transformação de filtro e insere uma condição de filtro para a transformação. Todas as portas em uma transformação de filtro são input/output e apenas as linhas que atendem à condição passam pela transformação de filtro. • Coloque os filtros o mais breve possível no mapeamento, pois eles reduzem o número de registros que estão sendo processados, melhorando, assim, o desempenho.• Use um filtro para filtrar linhas que seriam rejeitadas por uma estratégia de atualização. (Linhas rejeitadas de um update strategy são registradas no arquivo incorreto, diminuindo o desempenho.)• Se você tiver uma transformação aggregator no mapeamento, use o filtro antes da agregação para evitar agregação desnecessária. Se você precisar testar os mesmos dados de entrada com base em várias condições, considere usar uma transformação router em vez de criar várias transformações de filtro. Quando você usa uma transformação router, o Serviço de Integração processa dados de entrada apenas uma vez. Quando você usa várias transformações filter, o Serviço de Integração processa dados de entrada para cada transformação.

Transformação Router

Uma transformação Router é usada para testar condicionalmente dados e rotear registros com base nesse teste condicional. É semelhante a uma transformação de filtro porque ambas as transformações permitem usar uma condição para testar dados, mas uma transformação de filtro testa dados para uma condição e descarta as linhas de dados que não atendem à condição, enquanto uma transformação Router testa dados de um ou mais condições e oferece a opção de rotear linhas de dados que não atendem a nenhuma das condições para um grupo de saída padrão.

Além disso, uma transformação de roteador permite que o programador teste os mesmos dados de entrada para várias condições - várias transformações de filtro seriam necessárias para obter a mesma funcionalidade. Se várias condições de roteamento forem necessárias, a transformação Roteador deve ser usada em deferência a vários Filtros, pois isso é mais legível e mais eficiente, pois cada linha precisa ser testada apenas uma vez.

• Os routers podem não ser a melhor escolha se a ordem de carregamento do (s) alvo (s) for importante, uma vez que não é possível controlar a ordem de carregamento das pernas de um router.• Os métodos de target load devem ser cuidadosamente escolhidos ao usar routers, especialmente se os dados estiverem sendo carregados no mesmo destino, para evitar bloqueios de tabela e garantir que os dados sejam carregados na ordem correta.

Transformação Stored Procedure

Uma transformação Stored Procedure é usada para chamar um procedimento armazenado em um banco de dados relacional. Procedimentos armazenados devem existir no banco de dados antes de criar uma transformação Stored Procedure e o procedimento armazenado pode existir em uma origem, destino ou qualquer banco de dados com uma conexão válida com o servidor. Existem quatro maneiras de executar a transformação de procedimentos de armazenamento Normal: o procedimento armazenado é executado onde a transformação existe no mapeamento linha a linha. Isso é útil para chamar o procedimento armazenado para cada linha de dados que passa pelo mapeamento, como executar um cálculo em relação a uma porta de entrada. Os procedimentos armazenados conectados são executados somente no modo normal. Pre-load of the Source : antes que a sessão recupere dados da origem, o procedimento armazenado é executado. Isso é útil para verificar a existência de tabelas ou executar junções de dados em uma tabela temporária. Post-load of the Source : depois que a sessão recupera dados da origem, o procedimento armazenado é executado. Isso é útil para remover tabelas temporárias. Pre-load of the Target : antes de a sessão enviar dados para o destino, o procedimento armazenado é executado. Isso é útil para verificar tabelas de destino ou espaço em disco no sistema de destino. Post-load of the Target : depois que a sessão envia dados para o destino, o procedimento armazenado é executado. Isso é útil para recriar índices no banco de dados.

Transformação Union

A transformação Union é uma transformação de grupo de várias entradas que você usa para mesclar dados de vários pipelines ou ramificações de pipeline em uma ramificação de pipeline. Ele mescla dados de várias fontes semelhantes à instrução SQL UNION ALL para combinar os resultados de duas ou mais instruções SQL. Semelhante à instrução UNION ALL, a transformação Union não remove linhas duplicadas. A transformação Union é uma transformação de grupo de entrada múltipla sem bloqueio. Você pode conectar os grupos de entrada a diferentes ramificações em um único pipeline ou a diferentes pipelines de origem.Ao adicionar uma transformação Union a um mapeamento, você deve verificar se conectou as mesmas portas em todos os grupos de entrada. Se você conectar todas as portas em um grupo de entrada, mas não se conectar a uma porta em outro grupo de entrada, o Serviço de Integração transmitirá NULLs à porta não conectada.A figura a seguir mostra um mapeamento com uma transformação Union:

• Todos os grupos de entrada e o grupo de saída devem ter portas correspondentes. A precisão, o tipo de dados e a escala devem ser idênticos em todos os grupos.• Para remover linhas duplicadas, você deve adicionar uma transformação, como uma transformação Router ou Filter.• Você não pode usar uma transformação de Sequence Generator ou Update Strategy upstream de uma transformação Union

Transformação Sorter

A transformação Sorter é usada para classificar dados. Ele pode classificar dados de uma transformação de origem em ordem crescente ou decrescente de acordo com uma chave de classificação especificada e pode ser configurado para ordenação com distinção entre maiúsculas e minúsculas e se as linhas de saída devem ser distintas. • Sempre que possível, classifique os dados de origem no banco de dados, ou seja, o próprio SQ.• O tamanho do cache padrão do classificador é de 8 MB. Se a quantidade de dados recebidos for maior que a quantidade do tamanho do cache do Sorter, o Serviço de Integração armazenará temporariamente os dados no diretório de trabalho de transformação do Sorter. Para obter melhor desempenho, configure o tamanho do cache de Sorter com um valor menor ou igual à quantidade de RAM física disponível na máquina do Serviço de Integração.

XML Source Qualifier

O XML Source Qualifier representa os elementos de dados que o Servidor Informatica lê quando executa uma sessão com fontes XML.Cada grupo em uma definição de origem XML é análogo a uma tabela relacional e o Designer trata cada grupo dentro da transformação de XML Source Qualifier como uma fonte de dados separada.• Você pode vincular portas de um grupo em uma transformação XML Source Qualifier a portas em um grupo de entrada de outra transformação. Você pode copiar as colunas de vários grupos para uma transformação, mas pode vincular as portas de apenas um grupo às portas correspondentes na transformação.

• Você pode vincular vários grupos de uma transformação de XML Source Qualifier a diferentes grupos de entrada em uma transformação. Você pode vincular vários grupos de uma transformação de XML Source Qualifier a diferentes grupos de entrada na maioria das transformações de vários grupos de entrada, como transformações de Joiner ou Customizadas.

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