DataStage优化技巧：减少无用列

"DataStage学习资料--DS的经验总结" 在DataStage中进行数据处理和优化时，减少不必要的列是一个关键的策略，特别是当涉及到JOIN操作时。标题和描述提到的焦点在于，如果某些列只参与JOIN操作而最终并不会出现在输出结果中，应当在JOIN之前通过Copy Stage或Transformer Stage进行过滤，以提升作业效率。 1. **开发流程**： - 在DataStage中，开发通常包括设计、编码、测试和部署等阶段。在每个阶段，都需要遵循一定的流程和规范，确保代码的质量和可维护性。 2. **开发规范**： - 规范化命名是提高代码可读性和团队协作效率的重要因素。例如，JOB名称应根据规则命名，存量以"N"开头，增量以"I"开头，CIF层使用"Cv"后缀，LDF层使用"Tr"，LOD层使用"Ld"。 - 控件名称、落地文件名称也有特定的命名规则，如CIF层文件去掉'Exp_'并保留扩展名为'.ds'，LDF层文件首字母大写，扩展名为'.ds'，Reject文件扩展名为'.rej'。 3. **开发经验**： - 数据流向和注释的清晰标注有助于理解作业逻辑。所有输入数据文件通常位于左侧，主输入文件在左，从输入文件在上。 - 表定义应保持一致性，避免字段名定义的歧义，如统一保单号的命名。字段的null与notnull定义需一致，避免警告信息。 - EXF文件处理中，对于列的处理有特殊技巧，如数字型和日期型可以直接映射，不需要的列则忽略，CHAR型在CIF层建议使用VARCHAR以适应不同长度的数据，处理回车和换行字符需考虑不同操作系统之间的差异。 4. **性能优化**： - 通过避免JOIN中不必要的列可以显著减少数据处理的负担，特别是在大规模数据处理中，这能够减少内存消耗和计算时间，提高作业的整体性能。 5. **EXF文件格式**： - EXF文件是一种常见的数据交换格式，其列可以通过Tabledefine导入，并且可以根据需要进行处理。例如，针对非固定长度的CHAR型数据，可以转换为VARCHAR，对于第一列和其它字符串列，需要考虑去除多余的分隔符。 6. **连线命名**： - 连线的命名规则是"LKXX"，确保不发生重叠，同时连线上的图标也应清晰，避免混淆。 DataStage开发过程中，优化数据流程，遵循严格的开发规范，以及合理处理数据类型和格式，都是提升效率和降低错误的关键。尤其要注意JOIN操作中的列选择，以减少不必要的计算，从而提高整体数据处理性能。