데이터 소스 간 통합 및 비교: SPL 경량 멀티소스 혼합 연산 실천 #5

매년 동일한 구조의 데이터가 서로 다른 데이터베이스에 저장될 때 교차 기반 혼합 소스 계산이 필요합니다. 데이터 통합은 일반적으로 다양한 스토리지 시스템에서 유사하며, 데이터 검색 방법만 달라집니다. 이 예제는 두 데이터베이스인 dba와 dbb에 대한 연결을 설정하는 방법을 보여줍니다. 혼합 계산에는 계산을 수행하기 전에 두 테이블의 데이터를 통합하는 작업이 포함됩니다. `@x` 옵션은 쿼리 후 데이터베이스 연결을 닫고, `|` 기호를 사용하여 데이터를 통합합니다. 그런 다음 결합된 데이터셋에 집계를 수행할 수 있습니다. 중복 데이터 처리가 중요하며, 키별로 정렬한 후 중복을 삭제하기 위해 `group@1`이 사용됩니다. 혼합 소스 계산을 통해 데이터베이스 간의 공통 또는 고유 레코드를 찾는 것과 같은 데이터 비교 작업을 수행할 수 있습니다. 전체 조인, 교집합 및 차집합은 특정 함수를 사용하여 달성할 수 있습니다. 메모리를 초과하는 대규모 데이터셋의 경우, SPL 커서 메커니즘이 혼합 소스 계산에 사용됩니다. 커서를 직접 처리를 위해 연결하거나 `CS.merge()`와 같은 함수를 사용하여 병합할 수 있으며, 이 함수는 통합, 교집합 및 차집합 옵션을 제공합니다. 커서에 대한 계산은 최종 집계 단계에서 시작됩니다. 단일 커서 순회에서 여러 작업을 처리하기 위해 SPL의 커서 재사용(채널) 메커니즘이 사용됩니다. 메모리에 너무 큰 결과는 파일로 내보낼 수 있습니다. SPL은 데이터베이스 간 및 소스 간 컴퓨팅 목표를 촉진하며, 해당 소스 코드는 GitHub에서 사용할 수 있습니다.