이 항목은 Assist Co., Ltd. (https : //www.ashisuto.co.jp/product/category/brms/progress_크레이지 슬롯/column/detail/brmstech06.html)의 재 인쇄입니다.

우리는 크레이지 슬롯을 호출하는 방법과 웹 서비스를 사용하여 처리 방법을 사용하여 처리하는 방법을 설명했습니다. 지난번에, 우리는 Progress 크레이지 슬롯이 많은 양의 데이터를 결정하는 데 사용될 수 있다고 설명했지만 크레이지 슬롯의 EDC (Enterprise Data Connector) 옵션은 대량의 데이터를 쉽게 사용하는 방법으로 설명 할 것입니다. 의사 결정 테이블에 필요한 데이터가 DB에있는 경우 EDC는 유효한 옵션입니다.

이전 프로세스 테스트와 동일한 규칙으로 EDC가 사용되는 경우 확인을 확인하십시오.
이 기사는 프로세스 내 검증을 위해 생성 된 어휘 (Ecore) 및 rulesheets (ERS)에 EDC에 대한 설정을 추가하여 처리 속도를 확인합니다.

EDC는 클라이언트 애플리케이션에서 규칙에 대한 입력으로 "M_POST"에서 120,000 개의 데이터를 제공 할 필요가 없습니다. 규칙 내에서 DB를 직접 참조하여 DB의 "M_POST"에서 "M_POST"에서 데이터를 규칙의 "M_POST"로 가져 오도록 설정할 수 있습니다. 자세한 설정 지침은 제품 매뉴얼의 "크레이지 슬롯 EDC : Enterprise Data Connector 사용"을 참조하십시오. 여기서 우리는 설정을 간단히 소개합니다.

어휘 (Ecore) 설정 화면에서 DB 연결을 설정하십시오.

(▼ DB 연결 설정 화면)
THESAURUS (계층 적 어휘, 데이터 구조, 크레이지 슬롯의 어휘) 설계 시간에 DB에 연결을 설정했습니다.

다음, 다음, "어휘" - "DB Access" - "DB 메타 크레이지 슬롯 가져 오기"를 실행하고 테이블 및 엔터티의 매핑 설정을 설정합니다. 이 예에서는 엔티티 "m_post"에 대한 "Datastore Persistence"를 "예"로 설정하고 엔티티 ID를 "row_id"로 설정하십시오.

(▼ 표 "M_POST"및 엔티티 "M_POST")의 매핑 설정 설정
엔티티 및 속성에 대한 테이블과 열을 맵핑합니다.

(▼ 의사 결정 테이블 (규칙 시트) 설정)
마지막으로 규칙표 범위에서 "m_post"를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "크레이지 슬롯베이스 확장"을 확인하십시오.

이러한 방식으로 수정 된 SOCIUS (어휘) 및 의사 결정 테이블 (규칙표)을 기반으로 크레이지 슬롯 Server에 배포합니다. 크레이지 슬롯 Studio에서 "Project"에서 "Project" - "의사 결정 서비스 배포"기능에서 "크레이지 슬롯 Server에 배포"하려면 EDC 기능을 활성화하려면 다음을 설정하십시오.

(▼ 크레이지 슬롯 Studio "크레이지 슬롯 Server에 배포"화면)

크레이지 슬롯 Server에 EDC를 구성한 규칙을 배포 한 후 다음 단계를 사용하여 크레이지 슬롯 Studio에서 테스트하십시오.
요청 입력은 프로세스 내 프로그램을 사용하여 생성 된 사람 크레이지 슬롯와 동일한 사람 크레이지 슬롯입니다. M_POST 크레이지 슬롯는 규칙 내에서 검색되므로 입력 할 필요가 없습니다. 응답 결과는 과정 내 프로그램에서 실행 된 결과와 동일합니다.

(▼ 크레이지 슬롯 Studio에 표시된 요청 및 응답)

이 결과가 반환되기 전 서버의 평균 처리 시간은 약 3.5 초입니다.
과정 내보다 약간 빠르지 만 (과정 내 평균 5.0 초), 극적으로 빠르지는 않습니다. 이는이 과정이 처리 중 프로그램이 DB에 액세스하고 크레이지 슬롯를 검색하는 방식과 거의 같습니다. 처리를 추가로 최적화하려면 동일한 규칙 시트 범위에 대한 필터 설정을 변경하십시오. 필터 섹션을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "크레이지 슬롯베이스 필터"를 확인하십시오.

이 테스트에 사용 된 환경은 다음과 같습니다.

이 함수는 필터로 설정된 조건을 DB에 대한 쿼리 (SQL 문)에 추가 하고이 예에서는 다음 위치가 추가되고 실행됩니다. 다시 말해, 설정이 변경되기 전에 모든 주소 크레이지 슬롯가 획득 된 다음 의사 결정 테이블이 적용될 때 대상 크레이지 슬롯를 좁혔지만 설정이 변경 된 후 의사 결정 테이블에 필요한 크레이지 슬롯가 미리 DB에 요청되었습니다.

선택 * 선택 *에서 m_post에서 m_post.post_no = '1020073'또는 m_post.post_no = '111111';

크레이지 슬롯 Server에 수정 된 규칙을 다시 배포하고 실행합니다.
평균 처리 시간은 대략 "0.07 초"입니다.
규칙 실행 결과의 출력은 일반 필터와 같지 않지만 DB 측에서 데이터 필터링이 수행되어 처리 속도가 크게 향상됩니다. 이는 이전 프로세스 인증 중에 논의 된 응용 프로그램 및 규칙 분리에도 적용됩니다. 프로세스 중 프로그램에서 검색 기준을 설정하면 비슷한 결과가 발생할 수 있습니다. 그러나 클라이언트 응용 프로그램에서 비즈니스 규칙이 구현되며 크레이지 슬롯의 데이터베이스 필터를 사용하면 문제가 해결됩니다.

단일 웹 서비스 (SOAP 또는 REST)를 사용 하여이 테스트에 사용 된 데이터의 양이 코르티콘을위한 것이 아니라 현실적이지 않다는 것은 분명합니다. 따라서 우리는 크레이지 슬롯에서 그러한 요구를 충족시킬 수있는 방법을 조사했습니다. 처리 중의 경우, 몇 초 안에 처리되고 허용 가능한 배치 처리 등에 적용될 수 있으며, 의사 결정 테이블에 필요한 데이터가 DB에 있으면 규칙 시트에 DB 필터를 설정하면 처리 속도가 더욱 증가 할 수 있습니다.
물론 크레이지 슬롯 양에 따라 처리 시간이 증가하고 규칙의 복잡성에 따라이 검증에 나타나지 않는 지점을 최적화해야 할 수도 있습니다. 그러나 EDC에 최적화 된 규칙은 처리 속도의 관점에서 극적으로 향상되므로 이러한 수정을 수행하는 데 이점이 있습니다.