Informatica全量与增量抽取生产方案详解

在IT领域，Informatica是一种广泛使用的数据集成工具，特别适用于企业数据仓库（EDW）和业务智能（BI）环境中。本文档主要关注如何利用Informatica实现全量数据抽取以及按时间戳增量更新的过程，以确保ODS层（Operational Data Store）数据的准确性和实时性。 首先，关键步骤是在数仓的ODS层创建目标表，这里以test01源表为例，指定了目标表的网络路径和数据库结构。通过创建全量覆盖的工作流，开发人员会导入所需的源表和目标表配置，包括在`sourcetarget`目录下组织源和目标表的快捷方式，以便快速管理和引用。 在创建工作流程时，涉及到创建map（Mapping），这是Informatica的核心组件，用于定义数据转换逻辑。开发者需根据源数据格式创建特定的map，如M_T_ODS_FOC_T1，然后配置map内的组件，如添加f(x)组件来处理时间戳和生成ETL_INSERT_TIME、ETL_UPDATE_TIME等自定义字段。这些字段有助于跟踪数据的插入和更新时间。 接下来，开发人员会创建可重用的session，这是一种在多个工作流之间共享的配置，包括源数据库、目标数据库以及数据处理策略。在这里，开发者需要指定源和目标数据库，选择覆盖目标表的方式，如是否替换现有数据或追加新数据。 创建工作流时，会选择Informatica的集成服务，将可重用的session拖拽到工作流中，确保数据按照预设规则进行处理。此外，还涉及创建计划程序，如定时任务，用于定期执行工作流，以保持ODS层数据的最新状态。 对于增量抽取，文档强调了时间戳的重要性。在创建的增量工作流中，开发者设置了map的变量，精确到秒级别，并配置SourceQualifier以基于时间戳进行数据抽取。这有助于只处理那些源数据发生变化的数据行，从而节省计算资源和提高性能。 最后，开发者编辑session属性，选择"Treatsourcerowsas update"模式，确保只有当源数据有更新时才会将数据插入或更新到目标表。通过监控和执行工作流，数据同步过程得以自动化和高效管理。 总结来说，这个生产方案详细描述了在Informatica平台上实现全量数据抽取和按时间戳增量更新的全过程，包括数据准备、工作流构建、可重用资源管理以及计划和监控，这些都是现代企业数据管理不可或缺的环节。