Robuste Transformatoren für Importsatz

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  • Aktualisiert 31. Juli 2025
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  • Verwenden Sie robuste Importsatz-Transformatoren anstelle von Transformationszuordnungen, wenn Sie Daten in eine oder mehrere Zieltabellen extrahieren, transformieren und laden möchten.

    Robuste Importsatz-Transformatoren im Vergleich zu Transformationszuordnungen

    Transformationszuordnungen definieren die Zuordnung aus importierten Daten, die in einer Bereitstellungstabelle gespeichert sind, zu einer einzelnen Zieltabelle in ServiceNow AI Platform. Transformationszuordnungen fügen auch Daten in Zieltabellen ein, wobei sowohl Transformations- als auch Verarbeitungsfunktionen ausgeführt werden. Sie können mehrere Tabellenzuordnungen mit mehreren Transformationszuordnungen definieren.

    Die robuste Transformations-Engine (RTE) und der robuste Importsatzumwandler trennen die Transformations- und Verarbeitungsfunktionen und bieten eine flexiblere Alternative für Transformationszuordnungen. Mit dem robusten Importsatz-Umwandler können Sie Daten aus einer Quelltabelle in eine intermediäre Datenstruktur extrahieren. Sie können die Daten nach Bedarf umwandeln und diese Daten dann in eine oder mehrere Zieltabellen laden. Datensätze werden als Batches verarbeitet, um die Leistung zu verbessern.

    Wenn Sie bei Transformationszuordnungen Daten aus der Quelltabelle in drei verschiedene Zieltabellen wechseln möchten, müssen Sie drei separate Transformationszuordnungen erstellen. Jede Transformationszuordnung analysiert die Daten separat, was zu drei separaten Lesevorgängen führt. Im Gegensatz dazu erfordert der robuste Importsatz-Umwandler nur einen einzigen Lesevorgang, um die Daten für drei Zieltabellen vorzubereiten. Der robuste Importsatz-Umwandler ist effizienter, insbesondere bei der Verarbeitung mehrerer Zieltabellen.

    Transformationsladen extrahieren (ETL)

    Wenn Sie den robusten Importsatz-Umwandler verwenden, überträgt die ETL-Funktionalität (Transform Load) importierte Daten in Zieltabellen. Sie definieren, wie die Daten extrahiert, transformiert und in eine oder mehrere Zieltabellen geladen werden. Mit ETL-Definitionen können Sie Folgendes tun:

    • Definieren Sie Entitäten (eine Abstraktion, die Tabellen ähnelt).
    • Definieren Sie Entitätsfelder (eine Abstraktion, die Tabellenfeldern ähnlich ist).
    • Definieren Sie die Zuordnung zwischen Entitäten, und legen Sie optional fest, ob eine bestimmte Zuordnung während der Datenintegration ignoriert werden soll.
    • Definieren Sie Entitätsfeldzuordnungen.
    • Definieren Sie Entitätsvorgänge.

    Eine Übersicht über ETL-Definitionen finden Sie unter ETL-Definitionsübersicht (Transform Load) extrahieren. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen von ETL-Definitionen finden Sie unter Erstellen Sie ETL-Definitionen (Extract Transform Load).

    Ab Paris Release, ETL-Definitionen unterstützen auch geschachtelte Datenstrukturen wie die folgenden, wenn die Datenquelle Hat JSON/XML-Nutzlasten in einer einzelnen Spalte.
    {
       "records":[
          {
             "network":{
                "location":"San Diego",
                "computers":[
                   {
                      "id":"C100",
                      "os":"Mac",
                      "disks":[
                         {
                            "size":"200GB",
                            "type":"SSD"
                         },
                         {
                            "size":"1TB",
                            "type":"Magnetic"
                         },
                         {
                            "size":"1TB",
                            "type":"Magnetic"
                         }
                      ]
                   },
                   {
                      "id":"C200",
                      "os":"Windows",
                      "disks":[
                         {
                            "size":"5TB",
                            "type":"Magnetic"
                         }
                      ]
                   }
                ]
             }
          }
       ]
    }