Identificar linhas de dados semelhantes com a transformação Agrupamento Difuso

Aplica-se a:SQL Server SSIS Integration Runtime no Azure Data Factory

Para adicionar e configurar uma transformação Agrupamento Difuso, o pacote já deve incluir pelo menos uma tarefa de Fluxo de Dados e uma fonte.

Implementar uma transformação Agrupamento Difuso em um fluxo de dados

1. No SQL Server Data Tools (SSDT), abra o projeto do Integration Services que contém o pacote desejado.

2. No Gerenciador de Soluções, clique duas vezes no pacote para abri-lo.

3. Clique na guia Fluxo de Dados e, na Caixa de Ferramentas, arraste a transformação Agrupamento Difuso para a superfície de design.

4. Conecte a transformação Agrupamento Difuso ao fluxo de dados arrastando o conector da fonte de dados ou de uma transformação anterior para a transformação Agrupamento Difuso.

5. Clique duas vezes no transformação Agrupamento Difuso.

6. Na caixa de diálogo Editor de Transformação Agrupamento Difuso , na guia Gerenciador de Conexões , selecione um gerenciador de conexões OLE DB que se conecte a um banco de dados do SQL Server .

   Observação

   A transformação requer uma conexão a um banco de dados do SQL Server para criar tabelas temporárias e índices.

7. Clique na guia Colunas e, na lista Colunas de Entrada Disponíveis , marque a caixa de seleção das colunas de entrada a serem usadas para identificar linhas similares no conjunto de dados.

8. Marque a caixa de seleção na coluna Passagem para identificar as colunas de entrada para passar para a saída de transformação. Colunas de passagem não são incluídas no processo de identificação de linhas duplicadas.

   Observação

   As colunas de entrada que são usadas para agrupamento são selecionadas automaticamente como colunas de passagem e não podem ser desmarcadas enquanto estiverem sendo utilizadas para agrupamento.

9. Se preferir, atualize os nomes de colunas de saída na coluna Alias de Saída .

10. Se preferir, atualize os nomes de colunas limpas na coluna OutputAlias do Grupo .

    Observação

    Os nomes padrão de colunas são os nomes das colunas de entrada com um sufixo "_clean".

11. Como alternativa, atualize o tipo de correspondência a ser usada na coluna Tipo de Correspondência .

    Observação

    Pelo menos uma coluna deve usar correspondência difusa.

12. Especifique o nível mínimo de semelhança das colunas na coluna Similaridade Mínima . O valor deve estar entre 0 e 1. Quanto mais próximo de 1 for o valor, mais similares devem ser os valores das colunas de entrada para a formação de um grupo. Uma similaridade mínima de 1 indica uma correspondência exata.

13. Se preferir, atualize os nomes de colunas de similaridade na coluna Alias de Saída de Similaridade .

14. Para especificar a manipulação de números em valores de dados, atualize os valores na coluna Numerais .

15. Para especificar de que forma a transformação compara os dados de cadeia de caracteres, modifique a seleção padrão de opções de comparação na coluna Sinalizadores de Comparação .

16. Clique na guia Avançado para modificar os nomes das colunas que a transformação acrescenta à saída para o identificador exclusivo de linha (_key_in), identificador de linhas duplicadas (_key_out) e o valor de similaridade (_score).

17. Como alternativa, ajuste o limite de semelhança movendo a barra deslizante.

18. Se preferir, desmarque as caixas de seleção do delimitadores de token para ignorar delimitadores nos dados.

19. Clique em OK.

20. Para salvar o pacote atualizado, clique em Salvar Itens Selecionados no menu Arquivo .

Consulte Também

transformação Agrupamento Difuso
Transformações do Integration Services
Caminhos do Integration Services
Tarefa de Fluxo de Dados