以数据流的方式来设计Package,将核心数据处理移动到数据流中,一般情况下,能够减少临时表的创建,获得较高的处理性能,在某些情况下,使用暂存表(staging table)能够优化package设计。

1,使用基于集合的更新操作

在大型系统中,数据更新通常是系统的bottleneck,因为SSIS不能在Data Flow 中执行基于集合的更新。在Data Flow中,OLEDB Command 转换组件是逐行对数据进行更新的,对每一行数据执行更新操作,会导致低下的性能。对于存在大量更新的数据流,能够有效解决数据更新问题的解决方案是:将需要更新的数据缓存到一个暂存表(staging table),使用TSQL 语句和暂存表对目标数据进行基于集合的更新操作。

2,使用CheckPoint从错误点重启Package

  SSIS的CheckPoint记录的Control Flow Task的执行结果,如果Data Flow Task中的转换发生失败,那么CheckPoint 不会保留数据状态。当重启包时,数据流将会从头开始。如果将数据存到暂存表中,那么可以从暂存数据中重新启动。做法是:从源中读取数据,将其加载到暂存表中,然后从暂存表中获取数据,并对其应用转换逻辑。

3,增加Disk IO

将数据暂存到表中,会成倍增加Disk IO,当使用暂存表临时存储数据时,该数据最终被保存到Disk中,并且需要将数据从Disk读取数据到内存。因为需要移动大量的数据,磁盘IO通常是ETL的bottleneck,所以,在不需要大量更新数据的ETL中,应该减少对暂存表的需求,使用数据流完成相同的转换操作,由于数据流主要使用内存,相比disk,内存能够更快地访问,这样,不仅能够减少Disk IO的开销,而且能够减少ETL处理的时间。

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