HW_870754395
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数据仓库之拉链表

数据仓库之拉链表

  • 一、常用表介绍
    • 1. 全量表
    • 2. 增量表
    • 3. 拉链表
    • 4. 流水表
    • 5. 拉链表 VS 流水表
  • 二. 拉链表适用情况及优点
    • 1. 适用情况
    • 2. 优点
    • 三. 拉链表举例（订单域）
    • 1. 订单表结构
    • 2. 为实现订单表存储，常用解决方案及存在问题
      • （1）快照表
      • （2）全量历史表
    • ==（3）历史拉链表==
    • 3. 拉链表更新方案
      • （1）假设
      • （2）表结构及hivesql语句
      • （3）更新步骤
        • 1）全量初始化
          • 第一步：抽取全量数据到ODS
          • 第二步：从ODS刷新到DW
        • 2) 增量抽取
        • 3) 增量刷新历史数据
          • 第一步：通过增量抽取，将2015-08-21的数据抽取到ODS - 通过增量抽取，将2015-08-21的数据抽取到ODS：
          • 第二步：通过DW历史数据(数据日期为2015-08-20)，和ODS增量数据(2015-08-21)，刷新历史表
          • 第三步：通过增量抽取，将2015-08-22的数据抽取到ODS - 通过增量抽取，将2015-08-22的数据抽取到ODS：

一、常用表介绍

1. 全量表

每天的所有的最新状态的数据

2. 增量表

每天的新增数据

3. 拉链表

维护历史状态，以及最新状态数据

4. 流水表

对于表中的每一个修改都会记录，可以用于反映实际记录的变更

5. 拉链表 VS 流水表

拉链表：通常是对帐户信息的历史变动进行处理保留的结果；用于统计业务相关情况
流水表：每天的交易形成的历史；用于统计账户及客户的情况

二. 拉链表适用情况及优点

1. 适用情况

（1）数据量比较大
（2）表中的部分字段会被更新
（3）需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息

  • 查看某一个订单在历史某一个时间点的状态
  • 某一个用户在过去某一段时间，下单次数

（4）更新的比例和频率不是很大
如果表中信息变化不是很大，每天都保留一份全量，那么每次全量中会保存很多不变的信息，对存储是极大的浪费

2. 优点

  • 满足反应数据的历史状态
  • 最大程度节省存储

三. 拉链表举例（订单域）

1. 订单表结构

  • 【1】6月20日订单表所有记录
order_id createtime modifiedtime status
001 2012-06-20 2012-06-20 创建
002 2012-06-20 2012-06-20 创建
003 2012-06-20 2012-06-20 支付完成
  • 【2】6月21日订单表所有记录
order_id createtime modifiedtime status
001 2012-06-20 2012-06-21 支付完成
002 2012-06-20 2012-06-20 创建
003 2012-06-20 2012-06-20 支付完成
004 2012-06-21 2012-06-21 创建
005 2012-06-21 2012-06-21 创建
  • 【3】6月22日订单表所有记录
order_id createtime modifiedtime status
001 2012-06-20 2012-06-21 支付完成
002 2012-06-20 2012-06-20 创建
003 2012-06-20 2012-06-22 已发货
004 2012-06-21 2012-06-21 创建
005 2012-06-21 2012-06-22 支付完成
006 2012-06-22 2012-06-22 创建

2. 为实现订单表存储，常用解决方案及存在问题

（1）快照表

  • 只保留一份全量，此时快照表与6.22的记录一样
  • 若要查看6.21订单001的状态，则无法满足
order_id createtime modifiedtime status
001 2012-06-20 2012-06-21 支付完成
002 2012-06-20 2012-06-20 创建
003 2012-06-20 2012-06-22 已发货
004 2012-06-21 2012-06-21 创建
005 2012-06-21 2012-06-22 支付完成
006 2012-06-22 2012-06-22 创建

（2）全量历史表

  • 每天都保留一份全量，则数据库中的该表共有14条记录
  • 存在重复保存的记录（订单002 004）
  • 随着数据量的递增，会存在很大的存储浪费
key order_id createtime modifiedtime status
1 001 2012-06-20 2012-06-20 创建
2 001 2012-06-20 2012-06-21 支付完成
3 001 2012-06-20 2012-06-21 支付完成
4 002 2012-06-20 2012-06-20 创建
5 002 2012-06-20 2012-06-20 创建
6 002 2012-06-20 2012-06-20 创建
7 003 2012-06-20 2012-06-20 支付完成
8 003 2012-06-20 2012-06-20 支付完成
9 003 2012-06-20 2012-06-22 已发货
10 004 2012-06-21 2012-06-21 创建
11 004 2012-06-21 2012-06-21 创建
12 005 2012-06-21 2012-06-21 创建
13 005 2012-06-21 2012-06-22 支付完成
14 006 2012-06-22 2012-06-22 创建

（3）历史拉链表

key order_id createtime modifiedtime status start_time end_time
1 001 2012-06-20 2012-06-20 创建 2012-06-20 2012-06-20
2 001 2012-06-20 2012-06-21 支付完成 2012-06-21 9999-12-31
3 002 2012-06-20 2012-06-20 创建 2012-06-20 9999-12-31
4 003 2012-06-20 2012-06-20 支付完成 2012-06-20 2012-06-21
9 003 2012-06-20 2012-06-22 已发货 2012-06-22 9999-12-31
10 004 2012-06-21 2012-06-21 创建 2012-06-21 9999-12-31
11 005 2012-06-21 2012-06-21 创建 2012-06-21 2012-06-21
12 005 2012-06-22 2012-06-22 支付完成 2012-06-22 9999-12-31
13 006 2012-06-22 2012-06-22 支付完成 2012-06-20 9999-12-31

  • 增加两个字段：
    start_time(表示该条记录的生命周期开始时间——周期快照时的状态)
    end_time(该条记录的生命周期结束时间)

  • end_time= ‘9999-12-31’ 表示该条记录目前处于有效状态

  • 查询当前所有有效的记录:

select * from order_his where end_time = '9999-12-31';
  • 查询2012-06-21的历史快照:
select * from order_his where start_time <= '2012-06-21' and end_time >= '2012-06-21';
order_id createtime modifiedtime status start_time end_time
001 2012-06-20 2012-06-21 支付完成 2012-06-21 9999-12-31
002 2012-06-20 2012-06-20 创建 2012-06-20 9999-12-31
003 2012-06-20 2012-06-21 支付完成 2012-06-20 2012-06-21
004 2012-06-21 2012-06-21 创建 2012-06-21 9999-12-31
005 2012-06-21 2012-06-21 创建 2012-06-21 9999-12-31

3. 拉链表更新方案

（1）假设

  • 数仓中订单历史表刷新频率为一天，当天更新前一天的增量数据
  • 若一个订单在一天内存在多个变化，只会记录最后一个状态的历史
  • 订单状态：创建、支付、完成
  • 创建时间、修改时间只取到天
  • 若原系统无修改时间，需要有机制确保抽取到每天的增量数据，如binlog解析，或者sqoop同步有过修改的数据

（2）表结构及hivesql语句

  • 订单表【源系统】
CREATE TABLE orders (
orderid INT,
createtime STRING,
modifiedtime STRING,
status STRING
) row format delimited fields terminated by '\t'
  • 订单增量表【数仓ODS层，按天分区，存放每天的增量数据】
CREATE TABLE ods_orders_inc (
orderid INT,
createtime STRING,
modifiedtime STRING,
status STRING
) PARTITIONED BY (day STRING)
row format delimited fields terminated by '\t'
  • 历史数据拉链表【数仓DW层，存放订单的历史状态数据】
CREATE TABLE dw_orders_his (
orderid INT,
createtime STRING,
modifiedtime STRING,
status STRING,
dw_start_date STRING,
dw_end_date STRING
) row format delimited fields terminated by '\t' ;

2015-08-21至2015-08-23，每天订单系统的数据如下，黄色表示当天发生变化的订单，即增量数据

  • 2015-08-21订单表：
order_id createtime modifiedtime status
1 2015-08-18 2015-08-18 创建
2 2015-08-18 2015-08-18 创建
3 2015-08-19 2015-08-21 支付
4 2015-08-19 2015-08-21 完成
5 2015-08-19 2015-08-20 支付
6 2015-08-20 2015-08-20 创建
7 2015-08-20 2015-08-21 支付
8 2015-08-21 2015-08-21 创建
  • 2015-08-22订单表：
order_id createtime modifiedtime status
1 2015-08-18 2015-08-22 支付
2 2015-08-18 2015-08-22 完成
3 2015-08-19 2015-08-21 支付
4 2015-08-19 2015-08-21 完成
5 2015-08-19 2015-08-20 支付
6 2015-08-20 2015-08-22 支付
7 2015-08-20 2015-08-21 支付
8 2015-08-21 2015-08-22 支付
9 2015-08-22 2015-08-22 创建
10 2015-08-22 2015-08-22 支付
  • 2015-08-23订单表：
order_id createtime modifiedtime status
1 2015-08-18 2015-08-23 完成
2 2015-08-18 2015-08-22 完成
3 2015-08-19 2015-08-23 完成
4 2015-08-19 2015-08-21 完成
5 2015-08-19 2015-08-23 完成
6 2015-08-20 2015-08-22 支付
7 2015-08-20 2015-08-21 支付
8 2015-08-21 2015-08-23 完成
9 2015-08-22 2015-08-22 创建
10 2015-08-22 2015-08-22 支付
11 2015-08-23 2015-08-23 创建
12 2015-08-23 2015-08-23 创建
13 2015-08-23 2015-08-23 支付

（3）更新步骤

1）全量初始化

在数据从源业务系统每天正常抽取和刷新到DW订单历史表之前，需要做一次全量的初始化，就是从源订单表中昨天以前的数据全部抽取到ODS，并刷新到DW。
以上面的数据为例，比如在2015-08-21这天做全量初始化，那么我需要将包括2015-08-20之前的所有的数据都抽取并刷新到DW

第一步：抽取全量数据到ODS
INSERT overwrite TABLE t_ods_orders_inc PARTITION (day = ‘2015-08-20′)
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status
FROM orders
WHERE createtime <= ‘2015-08-20′;
order_id createtime modifiedtime status
1 2015-08-18 2015-08-18 创建
2 2015-08-18 2015-08-18 创建
3 2015-08-19 2015-08-21 支付
4 2015-08-19 2015-08-21 完成
5 2015-08-19 2015-08-20 支付
6 2015-08-20 2015-08-20 创建
7 2015-08-20 2015-08-21 支付
第二步：从ODS刷新到DW
INSERT overwrite TABLE t_dw_orders_his
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status,
createtime AS dw_start_date,
‘9999-12-31′ AS dw_end_date
FROM t_ods_orders_inc
WHERE day = ‘2015-08-20′;
order_id createtime modifiedtime status dw_start_date dw_end_date
1 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 9999-12-31
2 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 9999-12-31
3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-19 9999-12-31
4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-19 9999-12-31
5 2015-08-19 2015-08-20 支付 2015-08-19 9999-12-31
6 2015-08-20 2015-08-20 创建 2015-08-20 9999-12-31
7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-20 9999-12-31

2) 增量抽取

  • 每天，从源系统订单表中，将前一天的增量数据抽取到ODS层的增量数据表
  • 这里的增量需要通过订单表中的创建时间和修改时间来确定
  • 注意：在ODS层按天分区的增量表，最好保留一段时间的数据，比如半年，为了防止某一天的数据有问题而回滚重做数据
INSERT overwrite TABLE t_ods_orders_inc PARTITION (day = '${day}')
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status
FROM orders
WHERE createtime = '${day}' OR modifiedtime = '${day}';

3) 增量刷新历史数据

  • 从2015-08-22开始，需要每天正常刷新前一天（2015-08-21）的增量数据到历史表
第一步：通过增量抽取，将2015-08-21的数据抽取到ODS - 通过增量抽取，将2015-08-21的数据抽取到ODS：
INSERT overwrite TABLE t_ods_orders_inc PARTITION (day = '2015-08-21')
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status
FROM orders
WHERE createtime = '2012-08-21' OR modifiedtime = '2012-08-21';
order_id createtime modifiedtime status
3 2015-08-19 2015-08-21 支付
4 2015-08-19 2015-08-21 完成
7 2015-08-20 2015-08-21 支付
8 2015-08-21 2015-08-22 支付
第二步：通过DW历史数据(数据日期为2015-08-20)，和ODS增量数据(2015-08-21)，刷新历史表
  • 先把数据放到一张临时表中,UNION ALL的两个结果集中，第一个是用历史表left outer join 日期为 ${yyy-MM-dd} 的增量，能关联上的，并且dw_end_date > y y y − M M − d d ， 说 明 状 态 有 变 化 ， 则 把 原 来 的 d w _ e n d _ d a t e 置 为 ( {yyy-MM-dd}，说明状态有变化，则把原来的 dw\_ end\_ date 置为( yyy−MM−dd，说明状态有变化，则把原来的dw_end_date置为({yyy-MM-dd} – 1)；关联不上的，说明状态无变化，dw_end_date无变化。
    第二个结果集是直接将增量数据插入历史表。
DROP TABLE IF EXISTS t_dw_orders_his_tmp;
CREATE TABLE t_dw_orders_his_tmp 
AS
SELECT 
orderid,
createtime,
modifiedtime,
status,
dw_start_date,
dw_end_date
FROM 
(SELECT 
a.orderid,
a.createtime,
a.modifiedtime,
a.status,
a.dw_start_date,
CASE WHEN b.orderid IS NOT NULL AND a.dw_end_date > '2012-06-21' THEN '2012-06-20' ELSE a.dw_end_date END AS dw_end_date
FROM t_dw_orders_his a
left outer join (SELECT * FROM t_ods_orders_inc WHERE day = '2012-06-21') b
ON (a.orderid = b.orderid)

UNION ALL

SELECT 
orderid,
createtime,
modifiedtime,
status,
modifiedtime AS dw_start_date,
'9999-12-31' AS dw_end_date
FROM t_ods_orders_inc
WHERE day = '2012-06-21'
) x
ORDER BY orderid,dw_start_date;
  • 最后把临时表中数据插入历史表：
INSERT overwrite TABLE t_dw_orders_his
SELECT * FROM t_dw_orders_his_tmp;
order_id createtime modifiedtime status dw_start_date dw_end_date
1 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 9999-12-31
2 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 9999-12-31
3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-19 2015-08-20
3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-19 2015-08-20
4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21 9999-12-31
5 2015-08-19 2015-08-20 支付 2015-08-19 9999-12-31
6 2015-08-20 2015-08-20 创建 2015-08-20 9999-12-31
7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-20 2015-08-20
7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
8 2015-08-21 2015-08-21 创建 2015-08-21 9999-12-31

由于在2015-08-21做了8月20日以前的数据全量初始化，而订单3、4、7在2015-08-21的增量数据中也存在，因此都有两条记录，但不影响后面的查询。

第三步：通过增量抽取，将2015-08-22的数据抽取到ODS - 通过增量抽取，将2015-08-22的数据抽取到ODS：
INSERT overwrite TABLE t_ods_orders_inc PARTITION (day = '2015-08-21')
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status
FROM orders
WHERE createtime = '2012-08-21' OR modifiedtime = '2012-08-22';
order_id createtime modifiedtime status
1 2015-08-18 2015-08-22 支付
2 2015-08-18 2015-08-22 完成
6 2015-08-20 2015-08-22 支付
8 2015-08-21 2015-08-22 支付
9 2015-08-22 2015-08-22 创建
10 2015-08-22 2015-08-22 支付
  • 再将2015-08-22的增量数据刷新到历史表中
INSERT overwrite TABLE t_ods_orders_inc PARTITION (day = '2015-08-22') 
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status 
FROM orders 
WHERE createtime = '2015-08-22' OR modifiedtime = '2015-08-22';
 
DROP TABLE IF EXISTS t_dw_orders_his_tmp;
CREATE TABLE t_dw_orders_his_tmp AS 
SELECT orderid,
createtime,
modifiedtime,
status,
dw_start_date,
dw_end_date 
FROM (
    SELECT a.orderid,
    a.createtime,
    a.modifiedtime,
    a.status,
    a.dw_start_date,
    CASE WHEN b.orderid IS NOT NULL AND a.dw_end_date > '2015-08-22' THEN '2015-08-21' ELSE a.dw_end_date END AS dw_end_date 
    FROM t_dw_orders_his a 
    left outer join (SELECT * FROM t_ods_orders_inc WHERE day = '2015-08-22') b 
    ON (a.orderid = b.orderid) 
    UNION ALL 
    SELECT orderid,
    createtime,
    modifiedtime,
    status,
    modifiedtime AS dw_start_date,
    '9999-12-31' AS dw_end_date 
    FROM t_ods_orders_inc 
    WHERE day = '2015-08-22' 
) x 
ORDER BY orderid,dw_start_date;
 
 
INSERT overwrite TABLE t_dw_orders_his 
SELECT * FROM t_dw_orders_his_tmp;
order_id createtime modifiedtime status dw_start_date dw_end_date
1 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 2015-08-21
1 2015-08-18 2015-08-18 支付 2015-08-22 9999-12-31
2 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 2015-08-21
2 2015-08-18 2015-08-18 完成 2015-08-22 9999-12-31
3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-19 2015-08-20
3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-19 2015-08-20
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    安装GNOME桌面环境 # yum groupinstall "X Window System" "Desktop" 安装TigerVNC # yum -y install tigervnc-server tigervnc 启动VNC服务 # /etc/init.d/vncserver restart # vncser
  • Spring 数据库连接整理 tomcat_oracle springbeanjdbc
    1、数据库连接jdbc.properties配置详解 　　jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb 　　jdbc.username=sa 　　jdbc.password= 　　jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动，此处不一一列举 　　接下来，详细配置代码如下： 　　 Spring连接池    
  • Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常 xp9802
    用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错      异常栈：java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常       导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决; &nb
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他