タスクで、ソースデータベースにプッシュすることができないトランスフォーメーションロジックに到達するまで、ソースからターゲットへのマッピングが分析されます。

データベースにプッシュできるトランスフォーメーションごとに、トランスフォーメーションロジックに基づいてSelect文が生成され実行されます。次に、タスクでSQLクエリの結果が読み取られ、残りのトランスフォーメーションが処理されます。

タスクで、ターゲットデータベースにプッシュすることができないトランスフォーメーションロジックに到達するまで、ターゲットからソースへのマッピングが分析されます。

ターゲットデータベースにプッシュすることができるトランスフォーメーションごとに、トランスフォーメーションロジックに基づいて、Insert文、Delete文、またはUpdate文が生成されます。データベースにトランスフォーメーションロジックをプッシュできるポイントまで、トランスフォーメーションロジックが処理されます。次に、生成されたSQLがターゲットデータベースで実行されます。

タスクで、ターゲットデータベースにプッシュすることができないトランスフォーメーションロジックに到達するまで、ソースからターゲットへのマッピングが分析されます。

データベースにプッシュできるトランスフォーメーションロジックに基づいて、ソースまたはターゲットに対するSQL文が生成され、実行されます。

完全なプッシュダウンの最適化は、ソースとターゲットのデータベースが同じリレーショナルデータベース管理システム内に存在する場合に使用できます。

大量のデータを含み、完全なプッシュダウンの最適化を使用するタスクを実行する場合には、データベースサーバーで長いトランザクションを実行する必要があります。長いトランザクションを生成する場合は、データベースのパフォーマンスに関する以下の問題を検討します。

トランザクションが長くなると、使用されるデータベースリソースが増加します。
長いトランザクションではデータベースが長時間ロックされるため、データベースの並行処理性が低下し、デッドロックが発生する確率が高くなります。
長いトランザクションでは、予期しないイベントが発生する確率が高くなります。

長いトランザクションでのデータベースのパフォーマンス問題を最小限に抑えるため、ソースまたはターゲットのプッシュダウンの最適化を使用することを検討してください。