Informatica 中的 Normalizer 转换（附示例）

什么是 Normalizer 转换？

Normalizer 是一种活动转换，用于将单行转换为多行，或将多行转换为单行。它是表示数据的智能且更有条理的方式。

如果单行中有多列重复数据，则可以将其拆分为多行。有时我们会遇到多列重复的数据。例如：

学生姓名	九年级分数	十年级分数	十一年级分数	十二年级分数
学生 1	50	60	65	80
学生 2	70	64	83	77

在这种情况下，班级分数列在四列中重复出现。使用 normalizer，我们可以将其拆分为以下数据集。

学生姓名	类	分数
学生 1	9	50
学生 1	10	60
学生 1	11	65
学生 1	12	80
学生 2	9	70
学生 2	10	64
学生 2	11	83
学生 2	12	77

第一步：使用脚本创建源表“sales_source”和目标表“sales_target”，并将它们导入Informatica

下载上面的 Sales_Source.txt 文件

第二步：创建一个映射，其中包含源“sales_source”和目标表“sales_target”

第三步：从转换菜单创建一个新转换

1. 选择 normalizer 作为转换
2. 输入名称，“nrm_sales”
3. 选择创建选项。

第四步：创建转换，然后选择完成选项

第五步：双击 normalizer 转换，然后

1. 选择 normalizer 选项卡
2. 单击图标创建两列
3. 输入列名
4. 将 sales 的出现次数设置为 4，将 store name 的出现次数设置为 0
5. 选择“确定”按钮

将在转换中生成列。由于我们将出现次数设置为 4，您将看到 4 个 sales 列。

第六步：然后在映射中

1. 将源限定符的四列季度分别链接到 normalizer 列。
2. 将 store name 列链接到 normalizer 列
3. 将 normalizer 中的 store_name 和 sales 列链接到目标表
4. 将 GK_sales 列从 normalizer 链接到目标表

保存映射并在创建会话和工作流后执行它。对于商店的每个季度销售额，normalizer 转换将创建一个单独的行。

我们的映射的输出将是：

商店名称	季度	销售
德里	1	150
德里	2	240
德里	3	455
德里	4	100
孟买	1	100
孟买	2	500
孟买	3	350
孟买	4	340

源数据包含 QUARTER1、QUARTER2、QUARTER3 和 QUARTER4 这几个重复列。借助 normalizer，我们已重新排列数据以适应 QUARTER 的单列，并且为一条源记录创建了四个目标记录。

这样，您就可以对数据进行规范化，并为单条数据源创建多条记录。