Asakusa Framework 射影演算子

Asakusa FrameworkのOperator DSLの射影演算子（project）のメモ。

概要

射影演算子は、プロパティーを除去した別のデータモデルに変換する演算子。
性能特性はExtract（旧ドキュメントではMap）。[/2016-02-11]

入力 ポート数	入力データモデル の制約	イメージ	出力 ポート数	出力データモデル の制約	入力1レコード に対する 出力レコード数
1	outのプロパティーは 全て存在している 必要がある。		1		1レコード。

「プロパティーが除去されているデータモデル」とは、例えば以下のような状態のことを言っている。

射影演算子の入力データモデルと出力データモデルに同一プロパティー名のプロパティーがある場合だけ値が移送される。

なお、値の移送方法に関しては、getter/setterを使って移送するコードが生成される。
（リフレクションを使うわけではないので、性能劣化については気にする必要は無い）

プロパティー名が一致しないデータモデルへの変換を行いたい場合は変換演算子（@Convert）を使う。

プロパティーを増やす場合は拡張演算子（extend）を使う。
プロパティーが増減する場合は再構築演算子（restructure）を使う。

例

hogeデータモデルをプロパティーの少ないfooデータモデルへ変換する例。
（この図はToad Editorを用いて作っています）

example.dmdl（DMDL）：

hoge = {

    value1 : INT;

    value2 : LONG;

    value3 : TEXT;
};

foo = {

    value1 : INT;

    value3 : TEXT;
};

ExampleJob.java（Flow DSL）：

import com.asakusafw.vocabulary.flow.util.CoreOperatorFactory;
import com.asakusafw.vocabulary.flow.util.CoreOperatorFactory.Project;

import com.example.modelgen.dmdl.model.Foo;
import com.example.modelgen.dmdl.model.Hoge;

	private final In<Hoge> in;

	private final Out<Foo> out;

	@Override
	public void describe() {
		CoreOperatorFactory core = new CoreOperatorFactory();

		// HogeをFooに変換する
		Project<Foo> pr = core.project(this.in, Foo.class);
		this.out.add(pr.out);
	}

射影演算子はコア演算子なので、Operatorクラスにプログラマーが何かを実装する必要は無い。

Flow DSLでは、projectメソッドの第2引数に変換先のデータモデル（のクラス）を指定する。
（変換元のデータモデルは第1引数（接続元）の情報から分かる）

なお、出力データの指定方法は、「out.add(pr)」でも「out.add(pr.out)」でも同じ。見た目が違うだけ。

asの例

AsakusaFW 0.7.3から、新しい表記方法が出来るようになった。[2015-04-23]
メソッドの引数にデータモデルクラスを渡すのではなく、In・SourceやOutのデータソースを指定し、それと同じデータモデルであることを表す。

	private final In<HogeExtend>  extendIn;

	private final In<Hoge> in;

	private final Out<Hoge> out;

		// 従来の書き方
		this.out.add(core.project(this.extendIn, Hoge.class));

		// AsakusaFW 0.7.3 で書けるようになった書き方
		this.out.add(core.project(this.extendIn).as(Hoge.class));
		this.out.add(core.project(this.extendIn).as(this.in));
		this.out.add(core.project(this.extendIn).as(this.out));

この表記方法は、多相データフロー（ジェネリクス（型引数）を使ってフローパートを定義する）で便利。
（Javaでは、型引数から「T.class」のようにしてクラスを指定することは出来ない為）

@FlowPart
public class ProjectFlowPart<T extends ProjHoge> extends FlowDescription {

	private final In<HogeExtend> hogeIn;

	private final In<T> in;

	private final Out<T> out;

	public ExtendFlowPart(In<HogeExtend> hogeIn, In<T> in, Out<T> out) {
		this.hogeIn = hogeIn;
		this.in = in;
		this.out = out;
	}

	@Override
	public void describe() {
		CoreOperatorFactory core = new CoreOperatorFactory();

		core.stop(this.in);

//×		this.out.add(core.project(this.hogeIn, T.class));
//		this.out.add(core.project(this.hogeIn).as(this.in));
		this.out.add(core.project(this.hogeIn).as(this.out));
	}
}

単体テスト

射影演算子はコア演算子なので、（Operatorクラスにプログラマーが何も実装していないので）Operatorの単体テストを実装する必要は無い。

類似

射影演算子は、SQLのSELECT-INSERTに似ている。

INSERT foo
SELECT value1, value3 FROM hoge;

あるいは、Scalaのmapメソッドに似ている。

  case class Hoge(value1: Int, value2: Long, value3: String)
  case class Foo(value1: Int, value3: String)

  def project(hoge: Hoge) = Foo(hoge.value1, hoge.value3)

  val in : List[Hoge] = 〜
  val out: List[Foo]  = in.map(project)