Informatica

参数使用方法：详细介绍 Informatica 参数的使用方式。 参数的使用：提供 Informatica 参数的完整列表和说明。

详细介绍并提供Informatica PowerCenter 8.1.1的培训指南，帮助用户深入了解该软件的操作和应用场景。

Informatica调优要点（高级） 概述 本篇文档主要针对Informatica的数据集成平台提出了若干高级调优建议，帮助用户更好地理解和优化其数据处理流程。这些调优建议涉及从简单的设计更改到复杂的技术调整等多个层面，帮助用户解决在数据集成过程中遇到的性能瓶颈。 重要调优建议 1. 将Mapping分解- 原理与实践：通过减少每个Mapping中的目标表数量，可以显著提高Informatica作业的执行速度。每个Mapping对应一个Session，而每个Session都会建立自己的数据库连接。为每个目标表建立独立的数据库连接有助于DBMS并行处理插入、更新和删除操作。- 实践技巧：如果条件允许，可以将不同的Session放置在标记为“并发”的Batch组中，以实现Mapping和Session的并行执行。并行处理的好处在于，它可以显著缩短处理时间。 2. 使用Maplet处理复杂业务逻辑- 优势：Maplet是一种封装复杂逻辑的方式，合理使用Maplet不仅能提高Mapping的可管理性，还能在某些情况下提升性能。- 实践：尽量保持Mapping的简洁性，将复杂的业务逻辑拆分为Maplet，从而加快数据加载速度。 3. 保证Mapping尽可能简单- 策略：遵循简单的原则是提高性能的关键。数据从源到目标的处理步骤越少，数据加载速度就越快。 4. 重视Reader、Transformer和Writer进程的影响- 分析：了解Informatica生成的性能统计信息至关重要。识别和优化Reader、Transformer和Writer这些关键组件是提高整体性能的关键。

Informatica PowerCenter 常用转换组件使用说明 表达式转换（Expression Transformation）：用于对输入数据进行计算、格式化和转换。可以执行算术运算、字符串操作、日期处理等。 查找转换（Lookup Transformation）：用于在源或目标中查找与输入数据相关的值。支持缓存查找和不缓存查找。 聚合转换（Aggregator Transformation）：用于对输入数据进行聚合操作（如求和、计数、平均值等），类似于 SQL 中的 GROUP BY。 排序转换（Sorter Transformation）：对输入数据进行排序。可根据指定的列进行升序或降序排序。 连接转换（Joiner Transformation）：用于连接两个或多个输入数据集，根据指定的条件将数据进行匹配。支持多种连接方式：内连接、外连接、左连接和右连接。 过滤器转换（Filter Transformation）：根据指定的条件过滤数据，确保仅传递符合条件的记录。 目标定义转换（Target Definition Transformation）：用于定义目标表的结构，允许数据加载到目标系统中。 聚集转换（Union Transformation）：将多个数据流合并成一个流，类似于 SQL 中的 UNION。 表达式连接转换（Expression Joiner Transformation）：用于将数据流中的多个列进行表达式连接操作。 小结 这些常用转换组件是 Informatica PowerCenter 中用于数据转换、过滤和处理的基础工具。掌握这些组件可以有效提高数据处理的效率和灵活性。

该内容介绍了Informatica_ union的详细使用方法。

informatica+powercenter8.6操作简明指南，您可以从Oracle官网获取powercenter8.6的下载链接：http://www.oracle.com/technetwork/cn/middleware/ias/downloads/101320bi-090626-zhs.html

在数据仓库和商业智能项目中，高效地将数据从源系统加载到目标系统至关重要。Informatica PowerCenter 作为一款强大的 ETL 工具，提供了灵活的机制来实现全量和增量数据抽取。将探讨如何利用 Informatica PowerCenter 设计和实现高效的数据抽取策略。 全量数据抽取 全量数据抽取指的是每次 ETL 过程都完整地加载源系统中的所有数据。这种方式适用于初始数据加载或对数据历史记录要求不高的场景。 Informatica PowerCenter 中实现全量数据抽取的常用方法: 源表读取器： 使用 Informatica PowerCenter 提供的源表读取器组件直接读取整个源表数据。 SQL 查询： 编写 SQL 查询语句，从源系统中提取所有需要的数据。 增量数据抽取 增量数据抽取则只加载自上次抽取操作之后发生变化的数据，可以显著减少数据处理量，提高 ETL 效率。 Informatica PowerCenter 中实现增量数据抽取的常用方法: 时间戳: 利用源数据中的时间戳字段识别新增或修改的数据。 增量标识字段: 使用数据库提供的增量标识字段（如 Oracle 中的 SCN）跟踪数据变化。 CDC (Change Data Capture): 利用数据库提供的 CDC 功能捕获数据变更记录。 全量-增量结合的策略 实际应用中，通常会结合使用全量和增量数据抽取策略。例如，在初始加载时进行全量抽取，之后采用增量方式同步数据更新。 Informatica PowerCenter 提供了多种方法来实现全量-增量结合的策略: 条件判断: 根据业务需求和数据特点，设置条件判断逻辑，动态地选择全量或增量抽取方式。 参数控制: 使用参数文件或变量控制 ETL 流程，根据参数值选择不同的抽取策略。 混合模式: 将全量和增量数据抽取逻辑封装成不同的任务流，根据需要进行调用。 选择合适的 ETL 数据抽取策略需要综合考虑数据量、数据变化频率、业务需求和系统性能等因素。通过灵活运用 Informatica PowerCenter 提供的各种功能和技术，可以设计和实现高效、可靠的数据抽取流程，满足不断变化的业务需求。

此脚本适用于 Oracle 9.x 和 Oracle 10G 数据库，用于为 Informatica PowerCenter 8.x 准备相关数据库用户。以 System 用户或 DBA 身份执行，使用类似于 @c:1.sql 的语法执行。

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Informatica平台是一款强大的数据集成解决方案，专为迎接大数据时代的挑战而设计。其核心目标在于提升数据价值、降低数据处理成本，从而最大化企业的数据回报。该平台提供全面、开放、统一的架构，经济高效的特性，帮助企业优化数据管理和分析流程。在大数据领域，Informatica展现出卓越能力，能够整合来自不同源的复杂数据，包括结构化和非结构化数据，如社交媒体数据。通过高效处理和分析这些数据，企业能够获得可信、可操作且具有权威性的信息，支持关键业务决策。该平台考虑到不同业务和IT部门的需求，确保各部门协同工作，兼容现有系统和未来技术，保障企业的投资。此外，它处理多样化的数据，包括流数据、实时数据和历史数据，满足不同数据处理需求。为提高工作效率和降低成本，平台强调标准化和重用性，IT团队可以更快响应项目需求，减少重复开发。扩展性出色，随企业需求灵活扩展，确保长期适应性和可持续性。Informatica平台由八大技术支柱构成，涵盖数据整合、数据质量管理、元数据管理、主数据管理、数据安全、数据治理、云计算集成和大数据处理等关键领域，帮助企业将原始数据转化为宝贵的业务资产，驱动业务创新，提升竞争优势。