目次

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  1. はじめに
  2. Informatica Data Engineering Integrationについて
  3. マッピング
  4. マッピングの最適化
  5. ソース
  6. ターゲット
  7. トランスフォーメーション
  8. Pythonトランスフォーメーション
  9. クラスタワークフロー
  10. プロファイル
  11. 監視
  12. 階層データ処理
  13. 階層データ処理設定
  14. スキーマが変更された階層データの処理
  15. ブロックチェーン
  16. インテリジェント構造モデル
  17. ステートフルコンピューティング
  18. 接続
  19. データ型リファレンス
  20. 関数リファレンス

ユーザーガイド

ユーザーガイド

パーティションでのデータ処理

パーティションでのデータ処理

パフォーマンスを向上させるために、パーティション化を設定したモデルリポジトリマッピングを実行できます。パーティション化を設定したマッピングを実行すると、データ統合サービスは、各パーティションの抽出、トランスフォーメーション、およびロードを並行して実行します。
大きいデータセットを処理するマッピングは、処理に時間がかかり、データスループットが低下する可能性があります。パーティション化を設定すると、データ統合サービスはセッションまたはマッピングを処理するために追加のスレッドを使用するため、パフォーマンスを向上させることができます。
マッピングが実行されるノードに複数のCPUがある場合、データ統合サービスがマッピングを実行するときに、並行処理を最大化できます。並行処理を最大化すると、データ統合サービスによって基になるデータが動的にパーティションに分割され、すべてのパーティションが同時に処理されます。
必要に応じて、開発者は、マッピングの並行処理の最大値をDeveloper toolで変更できます。デフォルトでは、各マッピングの最大並行処理が自動に設定されています。各マッピングは、データ統合サービスに定義されている最大並行処理値を使用します。開発者は、マッピングランタイムプロパティ内の最大並行処理値を変更することにより、特定のマッピングの最大値を定義できます。データ統合サービスとマッピングで設定されている最大並行処理の整数値が異なる場合、データ統合サービスでは最小値が使用されます。
詳細については、『
Informaticaのアプリケーションサービスガイド
』と『
Informatica Developerマッピングガイド
』を参照してください。