Kettle数据抽取流程详解：从输入到更新

"kettle数据抽取流程总结" Kettle，又称Pentaho Data Integration (PDI)，是一款强大的ETL（Extract, Transform, Load）工具，主要用于数据抽取、转换和加载。本文将详细解析kettle的一般转换流程以及作业流程，并探讨一种特殊的数据处理场景。 一、一般转换流程 1. **表输入**：在kettle中，首先需要建立数据库连接，提供必要的连接信息，如连接名称、类型、方式和数据库配置。完成并测试连接后，可以从数据库中选择数据视图或表作为数据源。 2. **字段选择**：这一步骤允许用户从表输入中选择需要的字段，调整字段属性，如字段名、类型、长度和格式。用户可以根据需求进行必要的字段筛选和重命名。 3. **字符串操作**：kettle提供了丰富的字符串处理功能，比如在此步骤中去除字段两端的空格。可以进行更复杂的字符串转换，例如替换、截取、查找等。 4. **插入/更新**：最后，数据会被插入或更新到目标数据库的指定表中。需新建数据库连接，确定目标表，并设置主键和更新字段。主键用于匹配现有记录，更新字段则是要修改的数据列。 二、作业流程 1. **START**：作业的起点，标志着整个作业流程的开始。 2. **SQL**：在这一步，可以编写SQL语句来监控作业执行过程，记录执行时间，甚至动态调整数据处理行为。 3. **转换**：转换是kettle的核心，可以包含一系列步骤，如上面提到的表输入、字段选择等。将多个转换组合在一个作业中可以实现复杂的数据处理逻辑。 4. **成功**：作业的终点，表示整个流程顺利完成。 三、特殊转换流程实例 以检查住院号是否被删除的场景为例： 1. **表输入（查询MySQL数据）**：建立MySQL数据库连接，根据条件（如入院时间在当前时间三天内）查询basy_cryxx表的zy_id（住院号）。 2. **字段选择**：处理查询结果，准备进行下一步验证。 3. **Java代码**：通过Java代码在HIS数据库中验证住院号是否存在。如果HIS中存在，数据不输出；不存在，则继续。 4. **字段选择**：再次处理数据，可能涉及过滤或格式化。 5. **SQL脚本（删除）**：在MySQL数据库中，编写删除SQL，删除HIS中不存在相应住院号的数据。记得设置执行行和变量替换。 6. **检查医嘱是否被删除**：这是一个类似的流程，检查医嘱是否与HIS中的数据同步，以确保数据一致性。 通过这样的流程，kettle能够灵活地处理各种数据抽取和清洗任务，确保数据在不同系统间的准确性和一致性。在实际应用中，可以根据业务需求设计和调整这些步骤，实现高效的数据集成。