實踐目標
本期目標，是在完成數據類型轉化基礎上，實現維度排序壓縮，進一步提升計算速度。
實踐的步驟：
1、 準備基礎寬表：修改上期的代碼，完成維度排序壓縮存成新組表。
2、 訪問基礎寬表：上期代碼不必修改，直接應用於新組表。
3、 新增數據追加：每日新增業務數據追加，每月重新排序重整。要儘可能不影響訪問基礎寬表的性能，同時減小每日新增數據所需要的時間。
本期樣例寬表不變，依然爲 customer 表。從 Oracle 數據庫中取出寬表數據的 SQL 語句是 select * from customer。執行結果如下圖：
假設當天日期是 2021-01-12，則取出當日新增數據的 SQL 是：
select * from customer where begin_date=to_date('2021-01-12','yyyy-mm-dd')
多維分析計算的目標也不變，用下面 Oracle 的 SQL 語句表示：
select department_id,job_id,to_char(begin_date,'yyyymm') begin_month ,sum(balance) sum,count(customer_id) count
from customer
where department_id in (10,20,50,60,70,80)
and job_id in ('AD_VP','FI_MGR','AC_MGR','SA_MAN','SA_REP')
and begin_date>=to_date('2002-01-01','yyyy-mm-dd')
and begin_date<=to_date('2020-12-31','yyyy-mm-dd')
and flag1='1' and flag8='1'
group by department_id,job_id,to_char(begin_date,'yyyymm')
準備寬表
維度排序壓縮：有序列存。列存是指列式存儲，集算器新建組表時，默認列存。
有序是指字段值物理有序存儲，也就是用維度字段排序後存入組表。用於排序的維度字段順序非常關鍵，要將重複度高的維度排在前面。
本例的維度包括：department_id,job_num,employee_id,begin_date,customer_id。其中，部門編號 department_id 總數最少（事實表中只出現 11 個部門），所以重複度最高。其他字段中，job_num,employee_id,begin_date,customer_id 重複度依次降低。
同時，考慮實際應用中，分組字段出現的情況也和重複度基本一致，所以排序的字段順序可以確定爲：department_id,job_num,employee_id,begin_date,customer_id。
我們用數據庫來做排序。示例如下：
select department_id,job_id,employee_id,begin_date,customer_id,first_name,last_name,phone_number,job_title,balance,department_name,flag1,flag2,flag3,flag4,flag5,flag6,flag7,flag8
from customer order by department_id,job_id,employee_id,begin_date,customer_id。
執行結果如圖：
根據以上要求改寫 etl.dfx，從數據庫中取出排序數據，類型轉化後，生成組表文件，存儲基礎寬表。代碼示例如下：
 |
A | B |
| 1 | =connect@l("oracle") | |
| 2 | =A1.cursor@d("select department_id,job_id,employee_id,begin_date,customer_id,first_name,last_name,phone_number,job_title,balance,department_name,flag1,flag2,flag3,flag4,flag5,flag6,flag7,flag8 from customer order by department_id,job_id,employee_id,begin_date,customer_id") | |
| 3 | =A1.query@d("select job_id from jobs order by job_id") | =file("data/job.btx").export@z(A3) |
| 4 | =A3.(job_id) | =date("2000-01-01") |
| 5 | =A2.new(int(department_id):department_id,A4.pos@b(job_id):job_num,int(employee_id):employee_id,int(interval@m(B4,begin_date)*100+day(begin_date)):begin_date,int(customer_id):customer_id,first_name,last_name,phone_number,job_title,float(balance):balance,department_name,int(flag1):flag1,int(flag2):flag2,int(flag3):flag3,int(flag4):flag4,int(flag5):flag5,int(flag6):flag6,int(flag7):flag7,int(flag8):flag8) | |
| 6 | =file("data/customer.ctx").create@y(#department_id,#job_num,#employee_id,#begin_date,#customer_id,first_name,last_name,phone_number,job_title,balance,department_name,flag1,flag2,flag3,flag4,flag5,flag6,flag7,flag8) | |
| 7 | =A6.append(A5) | >A6.close(),A1.close() |
其中：A2 的 SQL 語句增加了排序，A6 的組表指定了排序字段。
其他代碼和上期一致。
數據量爲一億，導出組表文件和前幾期的組表文件比較如下：
| 期數 | 文件大小 | 說明 | 備註 |
| 第一期 | 3.5GB | 直接從數據庫導出，未做優化 | |
| 第二期 | 3.0GB | 完成數據類型優化 | |
| 第三期 | 2.4GB | 完成前面的優化和維度排序壓縮 |
從上表可以看出，完成數據類型優化之後，文件大小減少了14%（0.5GB）。再完成維度排序壓縮後，又減少了 20%（0.6GB）, 總體減少 31%（1.1GB）。文件變小，能減少磁盤讀取數據量，有效提高性能。
訪問寬表
訪問寬表的 SPL 代碼、Java 代碼和上期相比沒有變化。
Java 代碼加上後臺計算返回結果總的執行時間，和前期比較如下：
| 期數 | 單線程 | 二線程並行 | 備註 |
| 第一期 | 120秒 | 75秒 | |
| 第二期 | 59 秒 | 36 秒 | |
| 第三期 | 21秒 | 15秒 |
通過上表的對比可以看出，維度排序壓縮進一步提高了計算性能。
新增數據
客戶表每天都會有新增數據，需要每天定時添加到組表文件中。如果是按日期有序的組表文件，將每天產生的新數據追加到文件的最後即可。但是我們的客戶組表是按照部門等字段有序的，如果在結尾直接追加數據，就不是整體有序了。如果每天都將原有數據和新數據一起重新排序，計算的時間會比較長。
我們可以從數據庫中讀取新數據並按照部門等字段排序，再用 T.append@a() 函數追加，集算器會自動新建一個補文件，每天新數據都有序歸併到補文件中，補文件相對較小，有序歸併耗時較短。每月只需對客戶表文件和補文件重整一次，將補文件有序歸併到組表文件中。
採用這個方法，編寫 etlAppend.dfx，網格參數如下：
SPL 代碼如下：
|
A | B |
| 1 | if day(today)==1 | =file("data/customer.ctx").reset() |
| 2 | =connect@l("oracle") | |
| 3 | =A2.cursor@d("select department_id,job_id,employee_id,begin_date,customer_id,first_name,last_name,phone_number,job_title,balance,department_name,flag1,flag2,flag3,flag4,flag5,flag6,flag7,flag8 from customer where begin_date=? order by department_id,job_id,employee_id,begin_date ",today) | |
| 4 | =A2.query@d("select job_id from jobs order by job_id") | |
| 5 | =A4.(job_id) | =date("2000-01-01") |
| 6 | =A3.new(int(department_id):department_id,A5.pos@b(job_id):job_num,int(employee_id):employee_id,int(interval@m(B5,begin_date)*100+day(begin_date)):begin_date,int(customer_id):customer_id,first_name,last_name,phone_number,job_title,float(balance):balance,department_name,int(flag1):flag1,int(flag2):flag2,int(flag3):flag3,int(flag4):flag4,int(flag5):flag5,int(flag6):flag6,int(flag7):flag7,int(flag8):flag8) | |
| 7 | =file("data/customer.ctx").open().append@a(A6) | |
| 8 | >A7.close(),A2.close() |
A1：判斷輸入日期是否是每月第一天，如果是，就執行 B1 對客戶組表進行重整，將新數據形成的補文件有序歸併進入客戶組表文件。
A2：連接 oracle 數據庫。
A3：取出當天數據。
A4：取出 jobs 表數據，用於類型轉換。
A5、B5、A6 與上期 etl.dfx 相同。
A7：將今天新增數據有序歸併到補文件中。
A8：關閉文件和數據庫連接。
etlAppend.dfx 需要每天定時執行。執行的方法是用 ETL 工具或者操作系統定時任務，通過命令行調用集算器腳本。
例如：
C:\Program Files\raqsoft\esProc\bin>esprocx d:\olap\etlAppend.dfx