DataStage开发经验：Join处理与最佳实践

"这篇资料主要介绍了DataStage的学习和实践经验，包括Join操作的处理、开发流程、开发规范以及开发中的各种注意事项。" 在DataStage中，Join操作是数据整合的重要环节，确保正确处理Join的关键在于： 1. **对INPUT列按KEY值HASH排序**：在进行JOIN操作前，通常需要对参与JOIN的列进行排序，特别是对于哈希JOIN，这有助于提高JOIN的效率，通过哈希函数将数据分布到合适的内存或磁盘段中。 2. **键值顺序相同**：确保所有JOIN参与者的键值顺序一致，避免因顺序不同导致JOIN错误。 3. **区分JOIN类型**：理解并正确使用内连接（INNER JOIN）、左连接（LEFT JOIN）、右连接（RIGHT JOIN）和全外连接（FULL OUTER JOIN），它们在数据合并时有不同的行为，内连接返回两个表中匹配的记录，左连接返回左表所有记录和右表匹配的记录，右连接反之，全外连接则返回两个表的所有记录，即使没有匹配项。 在DataStage的开发过程中，有以下几点需要注意： - **开发流程**：涵盖了从开发环境到测试环境再到生产环境的整个过程，每个阶段都需要进行提交和反馈。 - **开发规范**：包括了文件命名规则，如存量以N开头，增量以I开头，CIF层文件以源文件名结尾，LDF层文件以目标文件名结尾，LOD层文件以目标表名结尾，并要求文件名和表名首字母大写。 - **开发经验**：强调了表定义的必要性和一致性，例如字段名的统一，避免null与notnull定义不一致导致警告，以及EXF文件格式的处理，如分隔符定义和列导入方式。 - **CIF层处理**：数字型和日期型可以直接映射到目标，但不需要的列不进行映射。对于CHAR型，由于长度可能不一致，建议使用VARCHAR替代，处理字符串时要注意去除首尾的特殊字符，如回车和换行，因为不同系统中换行符可能有所不同。 这份DS的经验总结提供了丰富的实践指导，帮助开发者更好地理解和优化DataStage项目中的数据处理流程。