Объединение и сравнение данных из разных источников: Практические примеры легких многоисточниковых смешанных вычислений с использованием SPL #5

Вычисления с смешанными источниками и базами данных необходимы, когда данные с одинаковым структурой хранятся в различных базах данных ежегодно. Выполнение объединения данных является общим для различных систем хранения, с изменением только методов извлечения данных. В этом примере демонстрируется настройка соединений с двумя базами данных, dba и dbb. Смешанные вычисления включают объединение данных из обоих таблиц перед выполнением расчетов. Опция `@x` закрывает соединения с базами данных после запросов, а данные объединяются с помощью символа `|`. Затем можно выполнить агрегацию над объединенным набором данных. Обработка дубликатов данных является важной, с использованием `group@1` для удаления дубликатов после сортировки по ключу. Вычисления с смешанными источниками позволяют выполнять задачи сравнения данных, такие как поиск общих или уникальных записей между базами данных. Полные соединения, пересечения и разницы могут быть достигнуты с помощью специальных функций. Для больших наборов данных, превышающих память, механизм курсора SPL используется для смешанных вычислений. Курсоры могут быть сконкатенированы для прямой обработки или объединены с помощью функций, таких как `CS.merge()`, которые предлагают варианты для объединения, пересечения и разницы. Вычисления над курсорами начинаются на финальном шаге агрегации. Для обработки нескольких операций над одним проходом курсора используется механизм повторного использования курсора (канал) SPL. Результаты могут быть экспортированы в файлы, если они слишком большие для памяти. SPL облегчает цели межбазовой и межисточниковой вычислений, а его исходный код доступен на GitHub.