【IT168 技术文档】一、DMETL介绍
DMETL是达梦数据库有限公司研制开发的具有自主知识版权的、商品化的数据交换平台，可以快速地实现对基于数据的企业应用集成。DMETL通过建立底层数据交换平台来联系整个企业的异构系统、应用、数据源等，实现在企业内部的ERP、CRM、SCM、数据库、数据仓库，以及其它重要的内部系统之间无缝地共享和交换数据。
二、模拟案例
去年以来，甲流H1N1肆虐全球，国内患者也逐渐增多，某市卫生部门启动紧急预案，要求各医院对感冒病人进行登记，隔离观察，对确诊甲流的病人，要及时治疗。这些数据必须每天报送市甲流中心办公室，甲流中心办公室需对确诊甲流的病人，建立档案，补充病人详细个人信息，以便及时对病人家属及其居住所采取防范措施。
三、实验环境准备
使用一台电脑，安装DM5.6数据库、Oracle数据库、DMETL，并按以下要求建好库、表环境。
医院：
使用DM5.6数据库，建立数据库HOSPITAL，用户HOSPITAL
执行建表语句
(
ID INTEGER IDENTITY(1,1) NOT NULL, --自增ID号
XM VARCHAR(50), --姓名
XB VARCHAR(2), --性别
SFZHM VARCHAR(18), --身份证号码
SFH1N1 VARCHAR(2), --是否H1N1患者
JCRQ TIMESTAMP(0), --检查日期
PRIMARY KEY(ID)
)
公安人口库：
使用Oracle10g数据库，实例名ORCL，用户GARKK
执行建表语句
(
ID NUMBER(10,0) NOT NULL, --主健ID
NAME VARCHAR2(50) NULL, --姓名
SEX VARCHAR2(2) NULL, --性别
HJSZD VARCHAR2(50) NULL, --户籍所在地
JZD VARCHAR2(50) NULL, --居住地
HYZK VARCHAR2(2) NULL, --婚姻状况
CSRQ TIMESTAMP(6) NULL, --出生日期
SFZHM VARCHAR2(18) NULL, --身份证号码
PRIMARY KEY(ID)
)
甲流中心办公室：
采用DM5.6数据库，建立数据库H1N1CENTER，用户H1N1CENTER
(
ID INTEGER IDENTITY(1,1) NOT NULL, --自增ID号
XM VARCHAR(50), --姓名
XB VARCHAR(2), --性别
SFZHM VARCHAR(18), --身份证号码
SFH1N1 VARCHAR(2), --是否H1N1患者
JCRQ TIMESTAMP(0), --检查日期
PRIMARY KEY(ID)
)
CREATE TABLE H1N1JL
(
ID INTEGER, --主键ID号
XM VARCHAR(50), --姓名
SFZHM VARCHAR(50), --身份证号码
QZRQ TIMESTAMP(0), --确诊日期
HJSZD VARCHAR(50), --户籍所在地
CSRQ TIMESTAMP(0), --出生日期
JZD VARCHAR(50), --居住地
SFYH VARCHAR(2), --是否已婚
PRIMARY KEY(ID)
)
四、甲流病人信息整合流程配置
根据需求，当医院发现某些病人确诊为甲流后，将会在GMBR表中将SFH1N1字段的值更新为“是”，这些变化将传递到甲流中心的GMBR表。甲流中心每天将检查GMBR中这些确诊为甲流的病人记录，并将其整合公安人口库当中的性别、户籍所在地、居住地、婚姻状况、出生日期等信息，然后写到专门的甲流人员记录表H!N!JL中。
分析以上需求，医院GMBR数据到甲流中心GMBR的同步已经在流程一完成，现在的任务是将甲流中心GMBR中的数据，筛选出SFH!N!=是的信息，并根据该记录的身份证号码，到公安的人口库的RKXX中去查找性别、户籍所在地、居住地、婚姻状况、出生日期信息，组合成完整的信息后，写入到甲流中心的H1N1JL表。
首先，我们先增加一个新的数据源GARKK，并添加表RKXX。注意这次是选择Oracle10数据库，填写用户名GARKK及相应密码，数据库名为ORCL，可点击测试连接来验证是否填写正确。
另外在H1N1CENTER数据源中，添加另一张表H1N1JL，下面的转换流程中要用到。
新建一个转换H1N1，先放上一个表数据源命名为GMBR，指向甲流中心的GMBR表，放上一个表目的，命名为H1N1JL，指向甲流中心的H1N1JL表。
先看第一个需求，筛选确诊为甲流的记录。从右边工具箱中—转换栏中，选择一个条件性拆分组件，添加到编辑区，并将表数据源与其连接起来。
双击条件性拆分，弹出属性编辑框，添加一个输出“确诊甲流”，表达式使用相等判断函数，equals(SFH1N1,”是”)。
确定后，将条件性拆分的绿色箭头拖向表目的H1N1JL，这是会弹出选择条件，选中确诊甲流，表示满足确诊甲流条件的数据将传递到表目的。
保存并执行流程，会发现H1N1JL表中输入了几条记录，正是GMBR表中SFH1N1=“是”的记录。
由于这次设计的GMBR是全量抽取，因此可在流程每次执行前，执行一个SQL脚本，清除表目的当中的记录，这样每次可将数据全部完整处理一遍。
从工具箱中，选择一个SQL脚本组件加入，双击属性，选则数据源H1N1CENTER，输入SQL语句 DELETE FROM H1N1JL，执行时机为 开始时，这样该语句只在流程开始时执行一次。
将其插入到表数据源GMBR与条件性拆分之间。
为实现对公安人口库的整合，可从工具箱中添加一个数据库查找组件，放到条件性拆分之后。配置其属性如下：
数据源：选中 GARKK，模式GARKK，表RKXX。
查找列：输入列SFZHM，引用列SFZHM，表示到数据库GARKK的表RKXX中去查找SFZHM字段等于进入该节点的待处理数据中的SFZHM字段的值，对流经该节点的每条数据都要进行查找。
在输出列中，选中以下字段，分别是性别、户籍所在地、居住地、婚姻状况、出生日期。
高级选项使用默认配置。
确定后，执行流程，可发现H1N1JL表中已经有部分字段集成了公安人口信息，但还有部分字段是空的。
双击表目的H1N1JL表，可看到部分字段前面没有绿色对勾，说明前面输入的字段与表目的的字段存在不匹配，需要采取另一个组件—列映射来解决。
选择列映射组件插入到数据库查找组件和表目的之间，配置属性，其中输入列JCRQ输出别名改为QZRQ，输入列HYZK改为SFYH。
到此，由于H1N1JL1每次将重新生成，希望每次生成的时候，其ID是连续的，而现在输入到H1N1JL中的ID值是原来感冒病人中的ID，经过甲流确诊条件过滤后，不连续，我们可以增加一个序列组件解决这个问题。
最后的完整流程图如下，实现了确诊甲流的感冒病人信息与公安人口信息的整合。
五、定期执行
根据需求，从医院到甲流中心的数据同步，以及甲流中心数据与公安数据的整合，最终形成甲流病人记录的过程，需要每天进行一次。
这个可以通过DMETL的作业调度功能来实现。
新建一个作业，名称为甲流数据同步
从工具箱—引用中，选择加入两个转换引用，分别配置其属性指向GMBR，H1N1，并将GMBR的绿色输出线指向H1N1。
在作业甲流数据同步节点上右键，选择属性，弹出属性对话框。
选择调度信息。
新建一个调度，选则反复执行，每天执行一次，于20：00：00执行。
配好调度之后，点击工具栏上的启动引擎按钮：
则该作业将于每天晚上8：00钟开始执行。
至此，我们已经实现了对甲流病人数据处理过程的定期执行，实现了高度自动化的数据处理过程，为卫生部门及时准确掌握甲流疫情提供了数据支持。
