它解决什么问题
你既要留下的行，也要被筛掉的行。用 Row Filter 的话得配两遍、第二遍还要记得取反 – 配置一改就得改两处，很容易改漏一个。
稽核场景里用得特别多 – 一条件把数据分成「正常」和「要查的」，两支各自往下走。
基本信息
| 英文原名 | Row Splitter |
|---|---|
| 中文名称 | 行拆分器（iModel 中文界面） |
| 输入端口 | 1 个数据表 |
| 输出端口 | 2 个。上：命中条件的行；下：没命中的行 |
| 配置 | 和 Row Filter 完全一样，只是不需要选保留还是排除 |
| 行数关系 | 两个输出的行数之和，恒等于输入行数 |
最后一行是它最实用的性质。两个输出加起来必须等于输入 – 这给了你一个天然的自检点。做核对类工作时，每一步都能这样验一次，比事后查数字对不上省事得多。
配置怎么写
和 Row Filter 一样：加条件，每条是「列 + 运算符 + 值」，多条件时选满足全部还是满足任一。唯一的差别是没有「保留匹配行 / 排除匹配行」这一项 – 因为两份它都给你，不需要你选。
参数的完整说明看 Row Filter 那一篇，这里不重复。条件复杂到要写规则的话，还有一个 Rule-based Row Splitter，关系和 Row Filter 与 Rule-based Row Filter 是一样的。
三个典型用法
- 分流处理。金额超过阈值的走人工复核流程，其余的直接汇总。两支各接各的后续节点，最后可以再拼回来。
- 把异常挑出来单独出一张表。正常数据继续做报表，异常数据写成一份待核查清单交给业务。这比在报表里加一列标记更好用 – 业务拿到的是一份干净的待办。
- 做数据体检时看比例。用一个条件切一刀，看两边各有多少行。比如「购置日期为空的有多少」 – 拆开数一下比写统计节点快。
什么时候该换别的节点
| 情况 | 换成 |
|---|---|
| 只要一份结果 | Row Filter，少一个端口少一分干扰 |
| 条件复杂需要写规则 | Rule-based Row Splitter |
| 按另一张表拆 | Reference Row Splitter |
| 要按某一列的取值分成很多份 | 那是分组循环，不是二分 |
