Überqueren von Datenquellen-Union und Vergleich: Leichte Mehrquellen-Mischberechnungspraktiken von SPL #5

Die gemischte Quellenberechnung über Basisgrenzen hinweg ist erforderlich, wenn Daten derselben Struktur jährlich in verschiedenen Datenbanken gespeichert werden. Die Durchführung einer Datenvereinigung ist im Allgemeinen ähnlich über verschiedene Speichersysteme hinweg, wobei nur die Methoden zur Datenabruf variieren. Dieses Beispiel demonstriert die Einrichtung von Verbindungen zu zwei Datenbanken, dba und dbb. Die gemischte Berechnung umfasst das Vereinen von Daten aus beiden Tabellen, bevor Berechnungen durchgeführt werden. Die `@x`-Option schließt Datenbankverbindungen nach Abfragen, und Daten werden mit dem `|`-Symbol vereint. Aggregation kann dann auf dem kombinierten Datensatz durchgeführt werden. Die Behandlung duplizierter Daten ist entscheidend, wobei `group@1` verwendet wird, um Duplikate nach dem Sortieren nach einem Schlüssel zu entfernen. Gemischte Quellenberechnungen ermöglichen Datenvergleichsaufgaben wie das Finden gemeinsamer oder einzigartiger Aufzeichnungen zwischen Datenbanken. Vollständige Joins, Schnittmengen und Differenzen können mit spezifischen Funktionen erreicht werden. Für große Datensätze, die den Speicher übersteigen, wird der SPL-Cursor-Mechanismus für gemischte Quellenberechnungen eingesetzt. Cursors können für die direkte Verarbeitung verkettet oder mit Funktionen wie `CS.merge()` kombiniert werden, die Optionen für Vereinigung, Schnittmenge und Differenz bietet. Berechnungen auf Cursors beginnen bei der letzten Aggregationsstufe. Um multiple Operationen auf einem einzelnen Cursor-Durchlauf zu handhaben, wird der SPL-Cursor-Wiederverwendungsmechanismus (Kanal) genutzt. Ergebnisse können in Dateien exportiert werden, wenn sie zu groß für den Speicher sind. SPL erleichtert die Ziele des Datenbank- und Quellenübergreifenden Rechnens, und der Quellcode ist auf GitHub verfügbar.