パフォーマンスのチューニングの概要

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式の最適化

トランスフォーメーションで使用される一部の式によってパフォーマンスが低下することがあります。

式に関するボトルネックを減らすには、以下の方法を検討します。

パフォーマンスを低下させている式を切り離す。: 一部の式によってマッピングのパフォーマンスが低下することがあります。パフォーマンスを低下させている式を切り離すには、マッピングからそれらの式を1度に1つずつ削除してマッピングを実行し、式がない場合のマッピングの実行所要時間を調べます。マッピングの実行時間が著しく異なる場合は、パフォーマンスを低下させている式を最適化する方法を探します。
式のパフォーマンスを評価する次のステップを実行します。
元の式を使用してマッピングの時間を計測します。
マッピングをコピーし、複雑な式の半分を定数に置き換えます。
編集したマッピングを実行して時間を計測します。
マッピングのコピーをもう1つ作成し、複雑な式の残りの半分を定数で置き換えます。
編集したマッピングを実行して時間を計測します。
共通のロジックを減らす。: マッピングによって複数の箇所で同じ処理が実行される場合、その処理をマッピングの初期段階に移すことによって、マッピングによる処理の実行回数を減らします。たとえば、マッピングに5つのターゲットテーブルがある場合を検討しましょう。各ターゲットには、社会保障番号のルックアップが必要です。この場合、ルックアップを5回実行する代わりに、データフローが分かれる前のマッピングにLookupトランスフォーメーションを配置します。次に、ルックアップの結果を5つのターゲットすべてに渡します。
集計関数の呼び出しを最小限にする。: 式を記述するときには、集計関数の呼び出しをできる限り少なくします。集計関数が呼び出されるたびに、Data Integration Serviceではデータの検索とグループ化を行う必要が生じます。例えば、次の式では、Data Integration Serviceは最初にCOLUMN_Aを読み込んでその合計を求めます。次に、COLUMN_Bを読み込んでその合計を求め、最後に2つの合計の和を求めます。
SUM(COLUMN_A) + SUM(COLUMN_B)

次の例のように集計関数の呼び出しを減らした場合、Data Integration ServiceはCOLUMN_AをCOLUMN_Bに足した後でその合計を求めます。

SUM(COLUMN_A + COLUMN_B)
共通の式をローカル変数で置き換える。: 1つのトランスフォーメーションにおいて同じ式が複数回使用されている場合は、その部分式をローカル変数にすることができます。ローカル変数はトランスフォーメーション内でのみ使用できます。ただし、変数の計算は一度で済むので、パフォーマンスを向上させることができます。
数値演算と文字列演算のどちらを使用するかを選択する。: Data Integration Serviceでは、数値演算の方が文字列演算よりも高速に処理されます。例えば、2つの列（EMPLOYEE_NAMEとEMPLOYEE_ID）で大量のデータを検索する場合、EMPLOYEE_IDにルックアップを設定することでパフォーマンスが改善されます。
CHAR対CHARおよびCHAR対VARCHARの比較を最適化する。: Data Integration ServiceがCHAR列とVARCHAR列の比較を行う場合、行の末尾に空白が検出されるたびに処理速度が低下します。 Informatica AdministratorでData Integration Serviceを設定する場合に、TreatCHARasCHARonReadオプションを使用すると、Data Integration ServiceはChar型ソースフィールドの末尾の空白を削除しません。
DECODEとLOOKUPのどちらを使用するかを選択する。: LOOKUP関数を使用すると、Data Integration Serviceではデータベース内のテーブルを検索する必要が生じます。 DECODE関数を使用するとルックアップ値が式自体に取り込まれ、Data Integration Serviceが個々のテーブルを検索する必要がなくなります。したがって、ルックアップする値が変化せず、その数も少ない場合は、DECODEを使用するとパフォーマンスが向上します。
関数の代わりに演算子を使用する。: Data Integration Serviceでは、関数を使用して書かれた式よりも、演算子を使用して書かれた式の方が高速に読み込まれます。したがって、できるだけ演算子を使用して式を記述してください。たとえば、CONCAT関数をネストした次のような式があるとします。
CONCAT( CONCAT( CUSTOMERS.FIRST_NAME, ‘ ’) CUSTOMERS.LAST_NAME)

||演算子を使用すると、上記の式を次のように表すことができます。
CUSTOMERS.FIRST_NAME || ‘ ’ || CUSTOMERS.LAST_NAME
IIF関数を最適化する。: IIF関数では、値およびアクションを返すことができるため、式をより簡潔にできます。たとえば、FLG_A、FLG_B、FLG_Cという3つのY/Nフラグを含むソースがあり、各フラグの値に基づく値を返したいとします。

次の式を使用します。
IIF( FLG_A = 'Y' and FLG_B = 'Y' AND FLG_C = 'Y', VAL_A + VAL_B + VAL_C, IIF( FLG_A = 'Y' and FLG_B = 'Y' AND FLG_C = 'N', VAL_A + VAL_B , IIF( FLG_A = 'Y' and FLG_B = 'N' AND FLG_C = 'Y', VAL_A + VAL_C, IIF( FLG_A = 'Y' and FLG_B = 'N' AND FLG_C = 'N', VAL_A , IIF( FLG_A = 'N' and FLG_B = 'Y' AND FLG_C = 'Y', VAL_B + VAL_C, IIF( FLG_A = 'N' and FLG_B = 'Y' AND FLG_C = 'N', VAL_B , IIF( FLG_A = 'N' and FLG_B = 'N' AND FLG_C = 'Y', VAL_C, IIF( FLG_A = 'N' and FLG_B = 'N' AND FLG_C = 'N', 0.0, ))))))))

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