OCI GoldenGate Data Transforms entdecken

Hier erfahren Sie, wie Sie OCI GoldenGate-Datenreplikations- und Datentransformations-Deployments zusammen verwenden, um Daten zwischen zwei autonomen KI-Datenbanken zu laden und zu transformieren.

Bevor Sie beginnen

Um diesen Schnellstart erfolgreich abzuschließen, benötigen Sie:

Eine autonome KI-Quelldatenbank mit geladenen Beispieldaten und aktiviertem ergänzendem Logging.
Tipp:

Sie können die OCI GoldenGate-Beispieldaten herunterladen, wenn Sie Beispieldaten für die Arbeit benötigen.
- Verwenden Sie das SQL-Tool für Datenbankaktionen der autonomen KI-Datenbank, um die beiden Skripte zum Erstellen des Benutzerschemas und der Tabellen auszuführen.
- Mit dem SQL-Tool können Sie zusätzliches Logging aktivieren.
Befolgen Sie die Schritte unter Übung 1, Aufgabe 3: Verfügbarkeitsschema laden, um weitere Details zu erhalten.
GGADMIN-Benutzer in der autonomen KI-Quelldatenbankinstanz entsperren
1. Wählen Sie auf der Seite "Details zur autonomen KI-Datenbank" im Menü Datenbankaktionen die Option Datenbankbenutzer aus.
  
  Tipp: Verwenden Sie die Zugangsdaten des Autonomen KI-Datenbankadministrators, die Sie bei der Erstellung der Instanz zur Anmeldung angegeben haben, wenn Sie dazu aufgefordert werden.
2. Suchen Sie den Benutzer GGGADMIN, und wählen Sie im Menü mit den Auslassungspunkten (drei Punkte) die Option Bearbeiten aus.
3. Geben Sie im Bereich "Benutzer bearbeiten" ein Kennwort ein, bestätigen Sie das Kennwort, und deaktivieren Sie die Option Account ist gesperrt.
4. Wählen Sie Apply Changes aus.

Aufgabe 1: Umgebung einrichten

Datenreplikations-Deployment erstellen.
Erstellen Sie eine OracleAutonomous AI Transaction Processing-(ATP-)Quellverbindung.
Erstellen Sie eine targetAutonomous AI Lakehouse(ALK)-Verbindung.
Verbindung zum Deployment zuweisen.
Mit dem SQL-Tool können Sie zusätzliches Logging aktivieren:
```
ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA
```
Führen Sie die folgende Abfrage im SQL-Tool aus, um sicherzustellen, dass support_mode=FULL für alle Tabellen in der Quelldatenbank gilt:
```
select * from DBA_GOLDENGATE_SUPPORT_MODE where owner = 'SRC_OCIGGLL';
```

Aufgabe 2: Integrierten Extract erstellen

Ein integrierter Extract erfasst fortlaufende Änderungen an der Quelldatenbank.

Wählen Sie auf der Seite "Deployment-Details" die Option Konsole starten.
Geben Sie bei Bedarf oggadmin als Benutzernamen und Kennwort ein, das Sie beim Erstellen des Deployments verwendet haben, und wählen Sie Anmelden aus.
Transaktionsdaten und Checkpoint-Tabelle hinzufügen:
1. Rufen Sie das Navigationsmenü auf, und wählen Sie DB-Verbindungen aus.
2. Wählen Sie Verbindung zu Datenbank-SourceDB herstellen aus.
3. Wählen Sie im Navigationsmenü Trandata und dann Trandata hinzufügen (Plussymbol).
4. Geben Sie unter Schemaname SRC_OCIGGLL ein, und wählen Sie Weiterleiten aus.
5. Geben Sie zur Prüfung SRC_OCIGGLL in das Suchfeld ein, und wählen Sie Suchen aus.
6. Rufen Sie das Navigationsmenü auf, und wählen Sie DB-Verbindungen aus.
7. Wählen Sie Verbindung zur Datenbank-TargetDB herstellen aus.
8. Wählen Sie im Navigationsmenü Checkpoint, Checkpoint hinzufügen (Plussymbol) aus.
9. Geben Sie unter Checkpoint-Tabelle "SRCMIRROR_OCIGGLL"."CHECKTABLE" ein, und wählen Sie Weiterleiten aus.

Fügen Sie einen Extract hinzu.

Hinweis: Weitere Informationen zu Parametern, mit denen Sie Quelltabellen angeben können, finden Sie unter Zusätzliche Exportparameteroptionen.

Hängen Sie die folgenden Zeilen auf der Seite "Extract-Parameter" unter EXTTRAIL <trail-name> an:

-- Capture DDL operations for listed schema tables
ddl include mapped

-- Add step-by-step history of
-- to the report file. Very useful when troubleshooting.
ddloptions report

-- Write capture stats per table to the report file daily.
report at 00:01

-- Rollover the report file weekly. Useful when IE runs
-- without being stopped/started for long periods of time to
-- keep the report files from becoming too large.
reportrollover at 00:01 on Sunday

-- Report total operations captured, and operations per second
-- every 10 minutes.
reportcount every 10 minutes, rate

-- Table list for capture
table SRC_OCIGGLL.*;

Prüfen Sie, ob Transaktionen mit langer Ausführungszeit vorliegen. Führen Sie das folgende Skript in der Quelldatenbank aus:
```
select start_scn, start_time from gv$transaction where start_scn < (select max(start_scn) from dba_capture);
```
Wenn die Abfrage Zeilen zurückgibt, müssen Sie die SCN der Transaktion suchen und die Transaktion anschließend festschreiben oder zurücksetzen.

Aufgabe 3: Daten mit Oracle Data Pump (ExpDP) exportieren

Mit Oracle Data Pump (ExpDP) können Sie Daten aus der Quelldatenbank in Oracle Object Storage exportieren.

Erstellen Sie einen Oracle Object Storage-Bucket.

Notieren Sie sich den Namespace und den Bucket-Namen für die Export- und Importskripte.
Erstellen Sie ein Authentifizierungstoken, kopieren Sie die Tokenzeichenfolge, und fügen Sie sie zur späteren Verwendung in einen Texteditor ein.
Erstellen Sie Zugangsdaten in der Quelldatenbank, und ersetzen Sie <user-name> und <token> durch den Benutzernamen Ihres Oracle Cloud-Accounts und die Tokenzeichenfolge, die Sie im vorherigen Schritt erstellt haben:
```
BEGIN
  DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL(
    credential_name => 'ADB_OBJECTSTORE',
    username => '<user-name>',
    password => '<token>'
  );
END;
```

Führen Sie das folgende Skript in der Quelldatenbank aus, um den Job "Daten exportieren" zu erstellen. Stellen Sie sicher, dass Sie <region>, <namespace> und <bucket-name> in der Objektspeicher-URI entsprechend ersetzen. SRC_OCIGGLL.dmp ist eine Datei, die bei der Ausführung dieses Skripts erstellt wird.

DECLARE
ind NUMBER;              -- Loop index
h1 NUMBER;               -- Data Pump job handle
percent_done NUMBER;     -- Percentage of job complete
job_state VARCHAR2(30);  -- To keep track of job state
le ku$_LogEntry;         -- For WIP and error messages
js ku$_JobStatus;        -- The job status from get_status
jd ku$_JobDesc;          -- The job description from get_status
sts ku$_Status;          -- The status object returned by get_status

BEGIN

-- Create a (user-named) Data Pump job to do a schema export.
h1 := DBMS_DATAPUMP.OPEN('EXPORT','SCHEMA',NULL,'SRC_OCIGGLL_EXPORT','LATEST');

-- Specify a single dump file for the job (using the handle just returned)
-- and a directory object, which must already be defined and accessible
-- to the user running this procedure.
DBMS_DATAPUMP.ADD_FILE(h1,'https://objectstorage.<region>.oraclecloud.com/n/<namespace>/b/<bucket-name>/o/SRC_OCIGGLL.dmp','ADB_OBJECTSTORE','100MB',DBMS_DATAPUMP.KU$_FILE_TYPE_URIDUMP_FILE,1);

-- A metadata filter is used to specify the schema that will be exported.
DBMS_DATAPUMP.METADATA_FILTER(h1,'SCHEMA_EXPR','IN (''SRC_OCIGGLL'')');

-- Start the job. An exception will be generated if something is not set up properly.
DBMS_DATAPUMP.START_JOB(h1);

-- The export job should now be running. In the following loop, the job
-- is monitored until it completes. In the meantime, progress information is displayed.
percent_done := 0;
job_state := 'UNDEFINED';
while (job_state != 'COMPLETED') and (job_state != 'STOPPED') loop
  dbms_datapump.get_status(h1,dbms_datapump.ku$_status_job_error + dbms_datapump.ku$_status_job_status + dbms_datapump.ku$_status_wip,-1,job_state,sts);
  js := sts.job_status;

-- If the percentage done changed, display the new value.
if js.percent_done != percent_done
then
  dbms_output.put_line('*** Job percent done = ' \|\| to_char(js.percent_done));
  percent_done := js.percent_done;
end if;

-- If any work-in-progress (WIP) or error messages were received for the job, display them.
if (bitand(sts.mask,dbms_datapump.ku$_status_wip) != 0)
then
  le := sts.wip;
else
  if (bitand(sts.mask,dbms_datapump.ku$_status_job_error) != 0)
  then
    le := sts.error;
  else
    le := null;
  end if;
end if;
if le is not null
then
  ind := le.FIRST;
  while ind is not null loop
    dbms_output.put_line(le(ind).LogText);
    ind := le.NEXT(ind);
  end loop;
end if;
  end loop;

  -- Indicate that the job finished and detach from it.
  dbms_output.put_line('Job has completed');
  dbms_output.put_line('Final job state = ' \|\| job_state);
  dbms_datapump.detach(h1);
END;

Aufgabe 4: Zieldatenbank mit Oracle Data Pump (ImpDP) instanziieren

Mit Oracle Data Pump (ImpDP) können Sie Daten aus der Datei SRC_OCIGGLL.dmp, die aus der Quelldatenbank exportiert wurde, in die Zieldatenbank importieren.

Erstellen Sie Zugangsdaten in der Zieldatenbank für den Zugriff auf Oracle Object Storage (mit denselben Informationen wie im vorherigen Abschnitt).
```
BEGIN
  DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL(
    credential_name => 'ADB_OBJECTSTORE',
    username => '<user-name>',
    password => '<token>'
  );
END;
```

Führen Sie das folgende Skript in der Zieldatenbank aus, um Daten aus SRC_OCIGGLL.dmp zu importieren. Stellen Sie sicher, dass Sie <region>, <namespace> und <bucket-name> in der Objektspeicher-URI entsprechend ersetzen:

DECLARE
ind NUMBER;  -- Loop index
h1 NUMBER;  -- Data Pump job handle
percent_done NUMBER;  -- Percentage of job complete
job_state VARCHAR2(30);  -- To keep track of job state
le ku$_LogEntry;  -- For WIP and error messages
js ku$_JobStatus;  -- The job status from get_status
jd ku$_JobDesc;  -- The job description from get_status
sts ku$_Status;  -- The status object returned by get_status
BEGIN

-- Create a (user-named) Data Pump job to do a "full" import (everything
-- in the dump file without filtering).
h1 := DBMS_DATAPUMP.OPEN('IMPORT','FULL',NULL,'SRCMIRROR_OCIGGLL_IMPORT');

-- Specify the single dump file for the job (using the handle just returned)
-- and directory object, which must already be defined and accessible
-- to the user running this procedure. This is the dump file created by
-- the export operation in the first example.

DBMS_DATAPUMP.ADD_FILE(h1,'https://objectstorage.<region>.oraclecloud.com/n/<namespace>/b/<bucket-name>/o/SRC_OCIGGLL.dmp','ADB_OBJECTSTORE',null,DBMS_DATAPUMP.KU$_FILE_TYPE_URIDUMP_FILE);

-- A metadata remap will map all schema objects from SRC_OCIGGLL to SRCMIRROR_OCIGGLL.
DBMS_DATAPUMP.METADATA_REMAP(h1,'REMAP_SCHEMA','SRC_OCIGGLL','SRCMIRROR_OCIGGLL');

-- If a table already exists in the destination schema, skip it (leave

-- the preexisting table alone). This is the default, but it does not hurt

-- to specify it explicitly.
DBMS_DATAPUMP.SET_PARAMETER(h1,'TABLE_EXISTS_ACTION','SKIP');

-- Start the job. An exception is returned if something is not set up properly.
DBMS_DATAPUMP.START_JOB(h1);

-- The import job should now be running. In the following loop, the job is

-- monitored until it completes. In the meantime, progress information is

-- displayed. Note: this is identical to the export example.
percent_done := 0;
job_state := 'UNDEFINED';
while (job_state != 'COMPLETED') and (job_state != 'STOPPED') loop
  dbms_datapump.get_status(h1,
    dbms_datapump.ku$_status_job_error +
    dbms_datapump.ku$_status_job_status +
    dbms_datapump.ku$_status_wip,-1,job_state,sts);
    js := sts.job_status;

  -- If the percentage done changed, display the new value.
  if js.percent_done != percent_done
  then
    dbms_output.put_line('*** Job percent done = ' \|\|
    to_char(js.percent_done));
    percent_done := js.percent_done;
  end if;

  -- If any work-in-progress (WIP) or Error messages were received for the job, display them.
  if (bitand(sts.mask,dbms_datapump.ku$_status_wip) != 0)
  then
    le := sts.wip;
  else
    if (bitand(sts.mask,dbms_datapump.ku$_status_job_error) != 0)
    then
      le := sts.error;
    else
      le := null;
    end if;
  end if;
  if le is not null
  then
    ind := le.FIRST;
    while ind is not null loop
      dbms_output.put_line(le(ind).LogText);
      ind := le.NEXT(ind);
    end loop;
  end if;
end loop;

-- Indicate that the job finished and gracefully detach from it.
dbms_output.put_line('Job has completed');
dbms_output.put_line('Final job state = ' \|\| job_state);
dbms_datapump.detach(h1);
END;

Aufgabe 5: Nicht integriertes Replicat hinzufügen und ausführen

Fügen Sie ein Replicat hinzu, und führen Sie es aus.

Ersetzen Sie auf der Seite Parameterdatei MAP *.*, TARGET *.*; durch das folgende Skript:

-- Capture DDL operations for listed schema tables
ddl include mapped

-- Add step-by-step history of ddl operations captured
-- to the report file. Very useful when troubleshooting.
ddloptions report

-- Write capture stats per table to the report file daily.
report at 00:01

-- Rollover the report file weekly. Useful when PR runs
-- without being stopped/started for long periods of time to
-- keep the report files from becoming too large.
reportrollover at 00:01 on Sunday

-- Report total operations captured, and operations per second
-- every 10 minutes.
reportcount every 10 minutes, rate

-- Table map list for apply
DBOPTIONS ENABLE_INSTANTIATION_FILTERING;
MAP SRC_OCIGGLL.*, TARGET SRCMIRROR_OCIGGLL.*;

Hinweis: DBOPTIONS ENABLE_INSTANTIATION_FILTERING ermöglicht die CSN-Filterung in Tabellen, die mit Oracle Data Pump importiert wurden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenz zu DBOPTIONS.

Inserts in die Quelldatenbank ausführen:

Kehren Sie zur Oracle Cloud-Konsole zurück, und navigieren Sie über das Navigationsmenü zurück zu Oracle AI Database, Autonomous AI Transaction Processing und dann zu SourceDB.
Wählen Sie auf der Seite "SourceDB Details" die Option Database actions aus, und wählen Sie SQL aus.

Geben Sie die folgenden Einfügevorgänge ein, und wählen Sie Skript ausführen aus:

Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1000,'Houston',20,743113);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1001,'Dallas',20,822416);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1002,'San Francisco',21,157574);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1003,'Los Angeles',21,743878);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1004,'San Diego',21,840689);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1005,'Chicago',23,616472);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1006,'Memphis',23,580075);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1007,'New York City',22,124434);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1008,'Boston',22,275581);
Insert into SRC_OCIGGLL.SRC_CITY (CITY_ID,CITY,REGION_ID,POPULATION) values (1009,'Washington D.C.',22,688002);

Wählen Sie in der OCI GoldenGate-Deployment-Konsole den Extraktnamen (UAEXT) aus, und wählen Sie Statistiken aus. Prüfen Sie, ob SRC_OCIGGLL.SRC_CITY mit 10 Einfügungen aufgeführt ist.
Kehren Sie zum Bildschirm "Überblick" zurück, wählen Sie Replikatname (REP) und dann Statistiken aus. Prüfen Sie, ob SRCMIRROR_OCIGGLL.SRC_CITY mit 10 Einfügungen aufgeführt ist

Aufgabe 6: Ressourcen für Datentransformationen erstellen

Deployment "Datentransformationen" erstellen.
Generische Verbindung erstellen.
Hinweis: Beispiel: Für autonome KI-Datenbanken in US East (Ashburn) werden die folgenden Werte verwendet:
- Geben Sie unter Host adb.us-ashburn-1.oraclecloud.com:1522 ein.
- Wählen Sie unter Subnetz dasselbe Subnetz wie das Deployment aus der Dropdown-Liste aus.
Generische Verbindung zum Deployment zuweisen.
Erstellen Sie TRG_CUSTOMER in SRCMIRROR_OCIGGLL in Ihrer Autonomous AI Lakehouse-(ADW-)Instanz:
1. Öffnen Sie in der Oracle Cloud-Konsole das Navigationsmenü, navigieren Sie zu Oracle AI Database, und wählen Sie Autonomous AI Lakehouse aus.
2. Wählen Sie auf der Seite Autonome Datenbanken die Option für Ihre ADW-Instanz aus.
3. Wählen Sie auf der Detailseite der autonomen KI-ADW-Datenbank die Option Datenbankaktionen aus, und wählen Sie dann SQL aus der Dropdown-Liste aus. Wenn das Menü "Datenbankaktionen" zu lange dauert, können Sie Datenbankaktionen direkt auswählen und dann auf der Seite "Datenbankaktionen" die Option "SQL" auswählen.
4. Geben Sie Folgendes in das Arbeitsblatt ein, und wählen Sie Anweisung ausführen aus.
```
create table SRCMIRROR_OCIGGLL.TRG_CUSTOMER (
   CUST_ID              NUMBER(10,0)     not null,
   DEAR                 VARCHAR2(4 BYTE),
   CUST_NAME            VARCHAR2(50 BYTE),
   ADDRESS              VARCHAR2(100 BYTE),
   CITY_ID              NUMBER(10,0),
   PHONE                VARCHAR2(50 BYTE),
   AGE                  NUMBER(3,0),
   AGE_RANGE            VARCHAR2(50 BYTE),
   SALES_PERS           VARCHAR2(50 BYTE),
   CRE_DATE             DATE,
   UPD_DATE             DATE,
   constraint PK_TRG_CUSTOMER primary key (CUST_ID)
);
```
Starten Sie die Deployment-Konsole für Datentransformationen:
1. Navigieren Sie zurück zur Seite "Deployments", und wählen Sie das Deployment aus, das Sie in Aufgabe 6 erstellt haben.
2. Wählen Sie auf der Seite "Deployment" die Option Konsole starten aus.
3. Melden Sie sich bei der Deployment-Konsole für Datentransformationen an.
ADW-Verbindung erstellen:
1. Öffnen Sie das Navigationsmenü, wählen Sie Verbindungen und dann Verbindung erstellen aus.
2. Wählen Sie auf der Seite "Typ auswählen" unter "Datenbanken" die Option Oracle und dann Weiter aus.
3. Füllen Sie auf der Seite "Verbindungsdetails" die Formularfelder wie folgt aus, und wählen Sie Erstellen aus:
  1. Geben Sie als Namen ADW_IAD ein.
  2. Wählen Sie Zugangsdatendatei verwenden.
  3. Laden Sie für Wallet File Ihre (ADW-)Wallet-Datei hoch.
    
    Hinweis: Um die ADW-Wallet-Datei herunterzuladen, wählen Sie auf der Seite "ADW-Details" die Option Datenbankverbindung aus.
  4. Wählen Sie im Dropdown-Menü "Services" die Option <name>_low aus.
  5. Geben Sie als Benutzer ADMIN ein.
  6. Geben Sie als Kennwort Ihr ADW-Kennwort ein.
Datenentity importieren:
1. Öffnen Sie das Navigationsmenü, wählen Sie Datenentitys und dann Datenentity importieren aus.
2. Wählen Sie für die Verbindung in der Dropdown-Liste die Option ADW_IAD aus.
3. Wählen Sie für Schema in der Dropdown-Liste die Option SRCMIRROR_OCIGGLL aus.
4. Wählen Sie Start.
Projekt erstellen:
1. Öffnen Sie das Navigationsmenü, und wählen Sie Projekte aus.
2. Wählen Sie in der Seite "Projekte" die Option Projekt erstellen.
3. Geben Sie im Dialogfeld "Projekt erstellen" unter "Name" Demo-Pipeline ein, und wählen Sie Erstellen aus.

Aufgabe 7: Workflow erstellen und ausführen

Datenfluss erstellen:

Hinweis: Weitere Informationen zum Data Flow Editor.
1. Wählen Sie den Namen Ihres Projekts aus.
2. Wählen Sie auf der Seite "Projektdetails" unter "Ressourcen" die Option Datenflüsse und dann Datenfluss erstellen aus.
3. Geben Sie im Dialogfeld "Datenfluss erstellen" unter "Name" TRG_CUSTOMER laden und optional eine Beschreibung ein. Wählen Sie Erstellen. Die Designleinwand wird geöffnet.
4. Füllen Sie im Dialogfeld "Schema hinzufügen" die Formularfelder wie folgt aus, und wählen Sie OK aus:
  1. Wählen Sie für die Verbindung in der Dropdown-Liste die Option ADW_IAD aus.
  2. Wählen Sie für Schema in der Dropdown-Liste die Option SRCMIRROR_OCIGGLL aus.
5. Ziehen Sie die folgenden Datenentitys und Komponenten auf die Design-Leinwand:
  1. Blenden Sie im Bereich "Datenentitys" das Schema SRCMIRROR_OCIGGLL ein. Ziehen Sie die Datenentity SRC_AGE_GROUP auf die Designleinwand.
  2. Blenden Sie im Bereich "Datenentitys" das Schema SRCMIRROR_OCIGGLL ein. Ziehen Sie die Datenentity SRC_SALES_PERSON auf die Designleinwand.
  3. Ziehen Sie die Komponente Lookup in der Symbolleiste "Datentransformation" auf die Designleinwand.
  4. Ziehen Sie die Komponente Verknüpfen in der Symbolleiste "Datentransformation" auf die Entwurfsleinwand.
  5. Ziehen Sie im Bereich "Datenentitys" unter SRCMIRROR_OCIGGLL die Datenentity SRC_CUSTOMER auf die Designleinwand.
6. Verbinden Sie die folgenden Datenentitys mit der Lookup-Komponente:
  1. Wählen Sie das Connector-Symbol SRC_AGE_GROUP aus, und ziehen Sie das Symbol in die Komponente Lookup.
  2. Wählen Sie das Connector-Symbol SRC_CUSTOMER aus, und ziehen Sie das Symbol in die Komponente Lookup.
7. Wählen Sie auf der Designleinwand Lookup aus, um den Suchbereich zu öffnen. Wechseln Sie im Suchbereich zur Registerkarte Attribute, und fügen Sie die folgende Abfrage in die Suchbedingung ein:
```
SRC_CUSTOMER.AGE between SRC_AGE_GROUP.AGE_MIN and SRC_AGE_GROUP.AGE_MAX
```
8. Verbinden Sie die folgenden Komponenten mit der Join-Komponente:
  1. Wählen Sie das Connector-Symbol SRC_SALES_PERSON aus, und ziehen Sie das Symbol auf die Komponente Beitreten.
  2. Wählen Sie im Connector-Symbol Lookup aus, und ziehen Sie das Symbol auf die Komponente Beitreten.
9. Wählen Sie auf der Designleinwand Join aus, um den Join-Bereich zu öffnen. Wechseln Sie im Join-Bereich zur Registerkarte Attribute, und fügen Sie die folgende Abfrage in Join-Bedingung ein:
```
SRC_CUSTOMER.SALES_PERS_ID=SRC_SALES_PERSON.SALES_PERS_ID
```
10. Ziehen Sie die folgende Datenentity und -komponente auf die Entwurfsleinwand:
  1. Ziehen Sie im Bereich "Datenentitys" unter SRCMIRROR_OCIGGLL die Datenentity TRG_CUSTOMER auf die Designleinwand.
  2. Wählen Sie das Connector-Symbol Join aus, und ziehen Sie das Symbol auf die Datenentity TRG_CUSTOMER.
  3. Wählen Sie auf der Entwurfsleinwand TRG_CUSTOMER aus, und blenden Sie die Datenentity ein.
11. Aktivieren Sie auf der Registerkarte Attribute den Schlüssel für CUST_ID, deaktivieren Sie "Aktualisieren" für CRE_DATE, und deaktivieren Sie "Einfügen" für UPD_DATE.
12. Stellen Sie auf der Registerkarte Spaltenzuordnung sicher, dass der Name mit dem Ausdruck übereinstimmt:
  1. KUNDEN-ID
```
SRC_CUSTOMER.CUSTID
```
  2. DEAR
```
CASE WHEN SRC_CUSTOMER.DEAR = 0 THEN 'Mr' WHEN SRC_CUSTOMER.DEAR = 1 THEN 'Mrs' ELSE 'Ms' END
```
  3. KUNDENNAME
```
SRC_CUSTOMER.FIRST_NAME \|\| ' ' \|\| UPPER(SRC_CUSTOMER.LAST_NAME)
```
  4. VERTRIEBSMITARBEITER
```
SRC_SALES_PERSON.FIRST_NAME \|\| ' ' \|\|UPPER(SRC_SALES_PERSON.LAST_NAME)
```
  5. CRE_DATE
```
SYSDATE
```
  6. AKTUALISIERUNGSDATUM
```
SYSDATE
```
  7. Andere Mappings unverändert verwenden.
13. Wählen Sie auf der Registerkarte Optionen unter "Modus" in der Dropdown-Liste die Option Inkrementelle Aktualisierung aus.
14. Blenden Sie TRG_CUSTOMER aus.
15. Wählen Sie Datenfluss speichern aus.
Workflow erstellen:
1. Wählen Sie den Namen des Projekts, Workflows, Workflow erstellen aus.
2. Geben Sie als Namen Data Warehouse-Laden orchestrieren ein. Wählen Sie Erstellen.
3. Ziehen Sie das SQL-Symbol auf die Designleinwand.
4. Doppelklicken Sie im Editor auf den SQL-Schritt, um die Seite "Schritteigenschaften" zu öffnen.
5. Geben Sie auf der Registerkarte Allgemein als Namen Datenbereinigung ein.
6. Wählen Sie die Registerkarte Attribute für die Verbindung aus, und wählen Sie ADW_IAD aus der Dropdown-Liste aus.
7. Kopieren Sie für SQL die folgende Abfrage:
```
delete from SRCMIRROR_OCIGGLL.TRG_CUSTOMER where CITY_ID > 110
```
8. Blenden Sie SQL aus.
9. Ziehen Sie unter "Datenflüsse" den Datenfluss TRG_CUSTOMER auf die Designleinwand.
10. Wählen Sie in der SQL-Workflowzeile Datenbereinigung aus, und ziehen Sie das Symbol "OK" (grüner Pfeil) in den Datenfluss TRG_CUSTOMER.
11. Wählen Sie Workflow speichern, Workflow starten aus.
Jobs erstellen und verwalten.