Informatica基础系列（三）——表达式、筛选、查找组件_informatica表达式

目录：

Informatica基础系列（零）——前言

Informatica基础系列（一）——Helloworld

Informatica基础系列（二）——更新策略转换组件

Informatica基础系列（三）——表达式、筛选、查找组件

Informatica基础系列（四）——联结组件、路由组件

Informatica基础系列（五）——参数与变量

Informatica基础系列（六）——发布环境、迁移知识库

Informatica基础系列（七）——常见问题、注意事项

Informatica基础系列（外）——不支持 MySQL Community 版本的解决方案

正文：

今天不务虚，干点实事，继续分享 Infa，这次介绍三个组件的用法：表达式组件（Expression Transformation，以下简称 ET）、筛选组件（Filter Transformation，以下简称 FT）、查找组件（Lookup Transformation，以下简称 LT）。

1. 概念介绍

第一，表达式组件，用于对字段进行公式计算，或者简单的逻辑判断表达式，进而做一些简单的转换操作。第二，筛选组件，很明显是对数据的筛选，过滤掉不传输的记录。第三，查找组件，是根据字段查找对应的表记录，得到想要的字段值。这么描述，也许不太容易理解，下面我们做一个 demo，很快就能理解了。

2. demo 描述

先给出 Source 数据，如下图所示：

可以看到，我在 Source 加了一个 Gender 字段，保存的是 Int 类型。最上面的Dictionary 是一个字典表，保存的是枚举字段（Gender）的映射关系，比如 Gender = 0，代表“女”。我们的需求是把 Source 数据 Upset 到 Target，其中 Source.Gender 要转换为文本保存到 Target.GenderText，并且 Source.Id = 1 的记录不做处理（过滤掉）。

3. 开发步骤

首先要重新导入 Source、Target，因为表结构发生了变化（如果变化较小，可以直接在 Source、Target 上调整）。另外，导入我们新建的 Dictionary 表，作为 Source 导入（也可作为 Target），后续用于 Lookup，如下图所示：

导入后可以看到，Source、Target 的新增字段 Gender、GenderText 已经上去了，Dictionary 也有了，如下图所示：

接下来设计 Mapping，SQ 后面拖一个 ET ，将 SQ 的 Gender 拖到 ET，并按下图所示添加 2 个常量字段 TableName、ColumnName，为 LT 的传入做准备。

再拖一个 LT 进来，如下图所示：

LT 的目的是从 Dictionary 表中查找 Source.Gender 对应的 ItemValue，并连入 Target.GenderText，LT 中多余的字段可以删除，如下图所示：

然后将事先准备好的 ET 的字段连入到 LT 作为判断条件，如下图所示：

为了语义清晰，我们对着三个字段重命名，以表示是传入的字段，如下图所示：

接着就可以添加 LT 的条件了，点击 “Condition” tab，编辑如下：

这样就可以了，LT 的 ItemValue 出来就是我们想要的 Gender 文本值了。但是还有一种情况我们没有考虑，假如 Gender 的值不是 0 也不是 1，这个值在 Dictionary 是找不到对应的文本值的，我们需要得到一个“未知”的结果，比如 Source 有一条“观世音菩萨”的 Gender = -1。为了处理这种情况，我们再加一个 ET 加以判断，如下图所示：

上图编辑框内的代码表示：如果 ItemValue 为空，则等于“未知”，否则就等于 ItemValue。接下来是最后一个 FT，拖一个 FT 进来，编辑 FT 的条件：Id <> 1 的记录被抽取，如下图所示：

最后将线连接到 Target，Mapping 就完成了。切换到 Workflow 界面 Refresh Mapping 后，将传输模式改为 Update，并将 Target 处理模式改为 Update else Insert，如下图所示：

需要注意的是，添加的 LT 需要在 Session Task 上指定一下 DB 连接，如下图所示：

4. 验证结果

最后运行一下，并看下 Target 拿到的数据是否如我们预期的那样，如下图所示：

可以看到，Id = 1 的“李海波”没抽取，GenderText 也如预期转换成功了，“观世音菩萨”的性别是“未知”，都按照我们的需求实现了！感谢关注，希望对您有益！

欢迎关注我的微信公众号：惜福 / xifu_forever，微信扫一扫即可关注：