這個 Lab 將練習如何使用 DQS Cleansing Transformation ，以及如何使用 DQS 比對原則知識庫進行重複資料的清除。

建立測試資料

首先我們要為 identity mapping 和 de-duplication 建立一個測試資料。這份資料包含二個版本：淨版和髒版。

Create CustomersClean

我們由 AdventureWorksDW2012.dbo.DimCustomer 中取得一份淨版的測試資料。

--create table
CREATE TABLE dbo.CustomersClean
(
CustomerKey		INT NOT NULL PRIMARY KEY,
FullName		NVARCHAR(200) NULL,
StreetAddress	NVARCHAR(200) NULL
);

--populate stage data
INSERT INTO dbo.CustomersClean(CustomerKey, FullName, StreetAddress)
SELECT 
CustomerKey,
FirstName + ' ' + LastName AS FullName,
AddressLine1 AS StreetAddress
FROM AdventureWorksDW2012.dbo.DimCustomer
WHERE CustomerKey % 10 = 0;

Create CustomersDirty

另外也建立一個髒版的測試資料，它與淨版的測試資料，只是多個二個欄位，且欄位值暫時都是空的。

  • Updated field will be used by the query that makes the data dirty.
  • CleanCustomerKey field will be used with the customer key from the clean table after identity mapping. ```sql –create table CREATE TABLE dbo.CustomersDirty ( CustomerKey INT NOT NULL PRIMARY KEY, FullName NVARCHAR(200) NULL, StreetAddress NVARCHAR(200) NULL, Updated INT NULL, CleanCustomerKey INT NULL );

–populate stage data INSERT INTO dbo.CustomersDirty(CustomerKey, FullName, StreetAddress, Updated) SELECT CustomerKey * (-1) AS CustomerKey, FirstName + ‘ ‘ + LastName AS FullName, AddressLine1 AS StreetAddress, 0 AS Updated FROM AdventureWorksDW2012.dbo.DimCustomer WHERE CustomerKey % 10 = 0;


CustomersClean：

![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiEjLSX8v9NV60Zz5-T2zPnXwmYXd9KC35SrI3mZwN7EVTJlwIlx8rb7QAR_eQFYmbiN8IJ2XzFwY-NdIIqgvKNodjnARzvylgis4MrRsIRoJJ9o6bfdXDWjdEhegnD-Axhjfb3c0h7n_E/s0/ssis-lab14-matching-10.png)

CustomersDirty：

![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhekyshi-332rgrubxWV4Eib11M5VIG3Vs7BAiMONldzDbjJHfy-nP5e-9NRyhatyxOkjSOtXPuHcmpnOePRzk1_UpXbG74o-ALinhW7zcRadKqZqbgv39dHUuiZ5kN04qudLJXNpuzrtg/s0/ssis-lab14-matching-11.png)

### Make the data dirty

使用以下 TSQL 語法去修改 CustomersDirty 中的資料，這些程式碼只會隨機且輕微的變更資料。  目的是要模擬真實世界中，資料彼此間的小小差異。  
```sql
DECLARE @i AS INT = 0, @j AS INT = 0;

WHILE (@i < 3) -- loop more times for more changes
BEGIN
SET @i += 1;
SET @j = @i - 2; -- control here in which step you want to update

-- only already updated rows

WITH RandomNumbersCTE AS
(
SELECT CustomerKey
,RAND(CHECKSUM(NEWID()) % 1000000000 + CustomerKey) AS RandomNumber1
,RAND(CHECKSUM(NEWID()) % 1000000000 + CustomerKey) AS RandomNumber2
,RAND(CHECKSUM(NEWID()) % 1000000000 + CustomerKey) AS RandomNumber3
,FullName
,StreetAddress
,Updated
FROM dbo.CustomersDirty
)
UPDATE RandomNumbersCTE SET
FullName =	STUFF(FullName,	CAST(CEILING(RandomNumber1 \* LEN(FullName)) AS INT), 1, CHAR(CEILING(RandomNumber2 \* 26) + 96)),
StreetAddress = STUFF(StreetAddress, CAST(CEILING(RandomNumber1 \* LEN(StreetAddress)) AS INT), 2, ''),
Updated = Updated + 1
WHERE RAND(CHECKSUM(NEWID()) % 1000000000 - CustomerKey) < 0.17 AND Updated > @j;

WITH RandomNumbersCTE AS
(
SELECT CustomerKey
,RAND(CHECKSUM(NEWID()) % 1000000000 + CustomerKey) AS RandomNumber1
,RAND(CHECKSUM(NEWID()) % 1000000000 + CustomerKey) AS RandomNumber2
,RAND(CHECKSUM(NEWID()) % 1000000000 + CustomerKey) AS RandomNumber3
,FullName
,StreetAddress
,Updated
FROM dbo.CustomersDirty
)
UPDATE RandomNumbersCTE SET
FullName =STUFF(FullName, CAST(CEILING(RandomNumber1 \* LEN(FullName)) AS INT), 0, CHAR(CEILING(RandomNumber2 \* 26) + 96)),
StreetAddress = STUFF(StreetAddress, CAST(CEILING(RandomNumber1 \* LEN(StreetAddress)) AS INT), 2, CHAR(CEILING(RandomNumber2 \* 26) + 96) + CHAR(CEILING(RandomNumber3 \* 26) + 96)),
Updated = Updated + 1
WHERE RAND(CHECKSUM(NEWID()) % 1000000000 - CustomerKey) < 0.17 AND Updated > @j;

WITH RandomNumbersCTE AS
(
SELECT CustomerKey
,RAND(CHECKSUM(NEWID()) % 1000000000 + CustomerKey) AS RandomNumber1
,RAND(CHECKSUM(NEWID()) % 1000000000 + CustomerKey) AS RandomNumber2
,RAND(CHECKSUM(NEWID()) % 1000000000 + CustomerKey) AS RandomNumber3
,FullName
,StreetAddress
,Updated
FROM dbo.CustomersDirty
)
UPDATE RandomNumbersCTE SET
FullName =STUFF(FullName, CAST(CEILING(RandomNumber1 \* LEN(FullName)) AS INT), 1, ''),
StreetAddress = STUFF(StreetAddress, CAST(CEILING(RandomNumber1 \* LEN(StreetAddress)) AS INT), 0, CHAR(CEILING(RandomNumber2 \* 26) + 96) + CHAR(CEILING(RandomNumber3 \* 26) + 96)),
Updated = Updated + 1
WHERE RAND(CHECKSUM(NEWID()) % 1000000000 - CustomerKey) < 0.16 AND Updated > @j;

END;

經由以上的算法，將隨機更新 FullName 或 StreetAddress 欄位，且每更新一次， Updated 欄位值會加１.

以下二圖是隨機選取３筆記錄，分別是更新前與更新後的比較：

Check the dirty data

你可以使用以下 TSQL 檢查 CustomersDirty 中的資料。

SELECT  1.0 \* (SELECT Count(1) FROM CustomersDirty WHERE Updated>0) / (SELECT Count(1) FROM CustomersDirty) 

SELECT Top 10 C.CustomerKey, C.FullName ,D.FullName, C.StreetAddress, D.StreetAddress, D.Updated, CleanCustomerKey
FROM dbo.CustomersClean AS C
INNER JOIN dbo.CustomersDirty AS D ON C.CustomerKey = D.CustomerKey \* (-1)

你會發覺，在 CustomersDirty 資料表中，總共大約有 40% 的資料被更改過。

Setting a row to be corrected

我們額外更新一筆特定的資料，這筆資料列將在後面的練習中，使用 DQS Cleansing Transformation 來修正。

UPDATE dbo.CustomersDirty
SET 
FullName = N'Jacquelyn Suarez', 
StreetAddress = N'7800 Corrinne Ct.',
Updated=1
WHERE CustomerKey = -11010;

Use the DQS Cleansing Transformation

在進行比對前我們必須對資料先進行清理，這樣子才能提升比對的品質。本節將使用 SSIS 封裝，透過 DQS Cleansing Transformation 來清理資料。

建立封裝，執行資料清理

我們將在這個封裝中，先使用 DQS Cleansing Transformation 對 CustomerDirty 執行資料清理，以便產生一正較為正確的清單。 再將清理結果透過 Lookup Transfermation 與 CustomerClean 做明確比對。

清理的意思是說，只要符合知識庫中的原則，仍然視為相同的資料，以免被判定成不相同資料。 例如我們在知識庫中的 StreetAddress 定義域，已經設定了一個「以詞彙為主的關聯」，會將「Ct.」轉換成「Court」。 也就是說 DQS Cleansing Transformation 會先將來源資料依據知識庫原則轉換後再輸出。

新增專案與設定連接管理員

Drag a Data Flow Task .

New an OLEDB Connection, configure the connection to DQS_STAGING_DATA .

New an DQS Connection, configure the connection to Data Quqlity Server .

設定資料來源

Add an OLEDB Source . (named CustomersDirty)

設定 DQS Cleansing Transformation

Drag a DQS Cleansing Transformation . (named Cleanse StreetAddress)

Connect it to the CustomersDirty data source with the normal data flow (gray arrow).

In the DQS Cleansing Transformation Editor, configure the following setting.

設定 DQS 及 KB

將 StreetAddress 欄位對應到 StreetAddress 定義域。

在［進階］頁籤中，勾選[信賴]和[原因]選項。

設定 Lookup Transformation

Drag a Lookup Transformation , (named Exact Matches)

  • 這個查閱轉換會將來源資料（CustomersDirty）與 CustomersClean 做明確比對。
  • 在編輯器的在[連接]視窗中，設定資料來源的連接，連接到 DQS_STAGING_DATA.dbo.CustomersClean
  • 在[資料行]視窗中，設定輸入資料與查閱資料要比對的欄位，並勾選 CustomerKey 當做回傳欄位。
  • 在[查閱作業]欄位中，選擇[取代’CleanCustomerKey’]，並將[輸出]命名為CleanCustomerKey。
  • 在[一般]視窗中，將查閱不到的資料導向[無相符合結果輸出]。

設定 Multicast Transformation

放置二個 Multicast Transformation ，分別用來接收查詢比對的結果。

儲存比對結果

  1. 先在 DQS_STAGING_DATA 資料庫中，建立二個資料表。二者結構相同，將用來儲存比對結果。 ```sql CREATE TABLE dbo.CustomersDirtyMatch ( CustomerKey INT NOT NULL PRIMARY KEY, FullName NVARCHAR(200) NULL, StreetAddress_Source NVARCHAR(200) NULL, StreetAddress NVARCHAR(200) NULL, StreetAddress_Status NVARCHAR(100) NULL, StreetAddress_Confidence NVARCHAR(100) NULL, StreetAddress_Reason NVARCHAR(4000) NULL, Updated INT NULL, CleanCustomerKey INT NULL, Record_Status NVARCHAR(100) NULL );

CREATE TABLE dbo.CustomersDirtyNoMatch ( CustomerKey INT NOT NULL PRIMARY KEY, FullName NVARCHAR(200) NULL, StreetAddress_Source NVARCHAR(200) NULL, StreetAddress NVARCHAR(200) NULL, StreetAddress_Status NVARCHAR(100) NULL, StreetAddress_Confidence NVARCHAR(100) NULL, StreetAddress_Reason NVARCHAR(4000) NULL, Updated INT NULL, CleanCustomerKey INT NULL, Record_Status NVARCHAR(100) NULL );


2. 加入 [OLE DB Destination](http://technet.microsoft.com/en-us/library/ms141237.aspx) , (named **CustomerDirtyMatch**)

![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh3D2amf2W2515zD7UtwhzTQJ6pA-vbeiPEApVeK9Sf-CJrrDTtfiGMQfz3VsEgzAKKMWQyG4W0zO6lctkQHZ35jTVpU3QYtEI4C8ZvrzdeMUZwDwYGQ8_kgHRWRP2Q23-J9lB77ppKkQs/s0/ssis-lab14-matching-16.png)

3. 加入 [OLE DB Destination](http://technet.microsoft.com/en-us/library/ms141237.aspx) , (named **CustomerDirtyNoMatch**)

![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh3D2amf2W2515zD7UtwhzTQJ6pA-vbeiPEApVeK9Sf-CJrrDTtfiGMQfz3VsEgzAKKMWQyG4W0zO6lctkQHZ35jTVpU3QYtEI4C8ZvrzdeMUZwDwYGQ8_kgHRWRP2Q23-J9lB77ppKkQs/s0/ssis-lab14-matching-16.png)

### 執行 SSIS 封裝

![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEikTFAYuTCBxTbkDxhGbC4WkT7Q2YLHUty7JEUDcCXeh3l0QrheeE5_VqWfp0tBh2kQLq5SfKdEfXkjiyXqEen0SyIRBTNvLrmlDfh4pdDjuCUHuaQnGHOk00o2r7rIhylJ2zHiQjCJEZw/s0/ssis-lab14-matching-17.png)

檢查 CustomersDirtyMatch 和 CustomersDirtyNoMatch 中的資料。

你可以在 CustomersDirtyMatch 中找到 CustomerKey=-11010 這筆資料，且 StreetAddress 也已修正成「7800 Corrinne Court」。

![](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh3P8T2iWN5IBLMWWzsMjTNCEXljwmpC8vqtm55Q5w9gpoZfnUWTk4JO6TAPYqP5fZ8rpn_dNmphjYtL8Xacx9QyE99OIyT1FG8mFOvbAXJVFyZmoDlXuQryGcNn1Pd5gra_CNJRXS0arw/s850/ssis-lab14-matching-18.png)

# Use DQS Matching

現在我們要使用 DQS 來進行資料比對，也就是要進行**重複資料刪除**。  

## 建立比對資料集

完成以上練習，你還記得以下的資料表嗎？ 

- CustomerClean：原始的淨版資料。（records:1849）
- CustomerNoMatch：經由 [Lookup Transformation](http://technet.microsoft.com/en-us/library/ms141821.aspx) 沒有被比對到的結果。（records:784）

我們建一個 View 來 Union 這二個資料。（records:2633）
```sql
CREATE VIEW dbo.vCustomersDQSMatch
AS
SELECT CustomerKey, FullName, StreetAddress FROM dbo.CustomersClean
UNION
SELECT CustomerKey, FullName, StreetAddress FROM dbo.CustomersDirtyNoMatch;

所以這個 View 共有 2633 筆資料，其中會有 784 筆是重複的，但是這些重複的資料與淨版資料實際上又存在些微的差異。 底下 Lab 就是要練習，如何使用 DQS 來刪除重複資料。

建立 KB

新增知識庫

新增一個知識庫：KB for Customers Matching

設定 data source

設定 domain

定義域名稱資料類型使用前置值字串標準化啟用拼字檢查停用語法錯誤演算法輸出格式語言
FullNameStringＶＶ Ｖ無英文
StreetAddressStringＶＶ Ｖ無英文

設定 composite domain

建立比對原則

加入比對原則（Matching Rule）

加入新的定義域項目（Domain Element）

設定加權值（Weight）

啟對比對

在比對規則執行完成後，你可以在下方看到比對結果。

建立比對原則２

你可以建立其他的比對原則，以便對資料進行更多的比對測試。 例如下面這個例子對 FullName 定義域設定 40% 權重，StreetAddress 定義域設定 60% 。

啟動比對與檢視比對結果

發行知識庫

按下[完成]

建立 Matching Project

新增 DQS 專案

新增一個 DQS 專案：DQS Matching Project，其活動選項必須選擇「比對」。

  • 知識庫：使用前面發行的KB for Customers Matching。
  • 活動選項：必須選擇「比對」。

設定比對

執行比對

匯出比對結果

在匯出的內容中，包含二個結果。

  • 比對結果：用來記錄比對的結果。
  • 生存結果：用來記錄刪除重複記錄後的清單。（Survivorship Result）