Tout à fait. L'action offre une flexibilité avancée grâce aux sous-paramètres de définition de table appliqués au moment du chargement dans les plans de données. Vous pouvez injecter des règles de transformation via le sous-paramètre computedVarsProgram. En activant l'indicateur computedOnDemand, le moteur calcule ces nouvelles caractéristiques uniquement lors de l'exécution, ce qui optimise l'empreinte mémoireGemini said
Espace de stockage temporaire (RAM) utilisé par le moteur CAS pour charger et traiter les données à haute vitesse, minimisant les accès disque pour optimiser les performances de SAS Viya. du clusterEnsemble de nœuds (machines) interconnectés, gérés par Kubernetes, qui collaborent pour exécuter les microservices et le moteur CAS de SAS Viya, assurant haute disponibilité et passage à l'échelle.. Par ailleurs, l'utilisation des sous-paramètres where ou whereTable vous autorise à filtrer les enregistrements des tables sources de façon dynamique avant même que le processus de jointure principale ne s'amorce.
Est-il possible d'appliquer des transformations et des filtres à la volée pendant la jointure des tables ?
Optimisation In-Memory avec CAS
Exemples pour l'action dlJoin
Jointure gauche basique
Un petit exemple classique pour lier nos données à leurs étiquettes avec une jointure gauche (LEFT join).
Jointure interne (INNER) avec paramètres avancés
Soyons un peu plus stricts et conservons uniquement les enregistrements ayant une correspondance dans les deux tables, tout en utilisant la compression pour la table de sortie.
Conseil de l'Expert
Pour des performances optimales sur de gros volumes, privilégiez toujours le filtrage via le paramètre where directement dans la définition de la table source. Cela réduit drastiquement le transfert de données (Data Shuffling) entre les nœuds du cluster avant que la jointure ne commence.
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