Implementing a Data Warehouse with SQL BI (Module 4) (Xây dựng và quản lý kho dữ liệu với SQL BI)

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资料内容

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Vue d'ensemble du module 4 • Merges, Lookups et modifications des données • Error Rows • Fuzzy Transforms • Splitting the Flow

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Thème: Merges, Lookups et modifications des données • Merge ( Transformation de fusion ) • Lookup ( Transformation de recherche ) • Modification de données

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Merge • Merge • Merge Join – Les deux sources doivent être – Supporte les jointures : inner, triées dans le même ordre left, et full • Possibilité de faire le tri en – Exige que les deux sources premier soient triées dans le même • Marquer les sources de données ordre comme étant triées dans les propriétés du Merge – Les sources doivent avoir une – Les sources doivent avoir une colonne pour la Jointure. colonne de correspondance.

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Lookup • Possibilité d’utiliser une connexion OLE DB ou une connexion au cache – OLE DB support SQL Server, Oracle et DB2 • Traite les lignes sans correspondant ( unmatched rows ) • La mise en cache peut être configurée pour «se souvenir» des lignes déjà appariées (matched rows) ou de pré charger le cache – Réduit le nombre d'allers-retours à la source de données

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Modification de données • Derived column – Créer des expressions utilisant des colonnes et des fonctions intégrées afin de remplacer où d'ajouter des colonnes au flux de données. • Data conversion – Conversion de types de données standard disponibles • Character map – Permet la manipulation des données de type "chaîne de caractère" à l'aide des fonctions de chaînes de caractère standards

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Traitement des lignes d'erreurs • Chaque transformation dispose d'une sortie d'erreur • Les erreurs peuvent inclure: – Troncature des données – Sans correspondant – Conversion de type • Une transformation peut être configurée pour gérer différents types d'erreurs avec différentes réponses

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L'événement OnError • Event handlers permettent l’exécution d’un flux de contrôle en réponse à un événement bien déterminé. • L’évènement OnError d’une transformation survient chaque fois qu'un enregistrement a une erreur.

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Fuzzy Grouping • Fuzzy grouping permet de créer des groupes basés sur les correspondances inexactes • Nécessite une connexion SQL Server – Crée des tables temporaires pour mettre en œuvre la logique – L'utilisateur doit disposer de l'autorisation CREATE TABLE sur SQL Server • Identifie un “lead” record et “matching” records – Identifier les colonnes qui doivent correspondre exactement ou contenir des similitudes avec les « lead » record. – Retourne en sortie un score de similarité

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Fuzzy Lookup • Similitude avec le lookup standard – Nécessite un connection Manager SQL Server pour la source. • Nécessite au moins une colonne à définir pour la recherche "floue" – Doit être une chaîne de caractère ou un type de données texte • Utilise «La similarité» afin de prédire la correspondance – La similarité représente la similarité textuelle (Chapter 1 et Chapter 2)

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