数据仓库中的拉链表

1、什么是拉链表

拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。

拉链表的使用场景

在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到下面这种表的设计：

有一些表的数据量很大，比如一张用户表，大约10亿条记录，50个字段，这种表，即使使用ORC压缩，单张表的存储也会超过100G，在HDFS使用双备份或者三备份的话就更大一些。 
表中的部分字段会被update更新操作，如用户联系方式，产品的描述信息，订单的状态等等。 
需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态。 
表中的记录变化的比例和频率不是很大，比如，总共有10亿的用户，每天新增和发生变化的有200万左右，变化的比例占的很小。 
那么对于这种表我该如何设计呢？下面有几种方案可选：

方案一：每天只留最新的一份，比如我们每天用Sqoop抽取最新的一份全量数据到Hive中。 
方案二：每天保留一份全量的切片数据。 
方案三：使用拉链表。 
为什么使用拉链表

现在我们对前面提到的三种进行逐个的分析。

方案一

这种方案就不用多说了，实现起来很简单，每天drop掉前一天的数据，重新抽一份最新的。

优点很明显，节省空间，一些普通的使用也很方便，不用在选择表的时候加一个时间分区什么的。

缺点同样明显，没有历史数据，先翻翻旧账只能通过其它方式，比如从流水表里面抽。

方案二

每天一份全量的切片是一种比较稳妥的方案，而且历史数据也在。

缺点就是存储空间占用量太大太大了，如果对这边表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，这点我感触还是很深的……

当然我们也可以做一些取舍，比如只保留近一个月的数据？但是，需求是无耻的，数据的生命周期不是我们能完全左右的。

拉链表

拉链表在使用上基本兼顾了我们的需求。

首先它在空间上做了一个取舍，虽说不像方案一那样占用量那么小，但是它每日的增量可能只有方案二的千分之一甚至是万分之一。

其实它能满足方案二所能满足的需求，既能获取最新的数据，也能添加筛选条件也获取历史的数据。