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拉链表的制作过程

背景:

对于一些维度表,数据量特别大,每天又会有新增或者修改的数据,但是这部分数据总数据量的比重不大。如果做成每日全量数据,会导致大量的重复数据,占用存储资源;如果做成全量最新,则会缺少历史数据。针对这种情况,可以考虑使用拉链表。

设计思路:

每行数据加上两个字段,开始时间,结束时间。初始值,开始时间设置为当天,结束时间设为9999-99-99;新增数据,开始时间设置为当天,结束时间设为9999-99-99;修改数据,原数据的开始时间不变,结束时间改为修改当天,修改的数据开始时间设置为修改当天,结束时间设置为9999-99-99,如此重复。

详细过程:

1)、准备一张用户表,第一天为初始化数据,保存全量用户;后续每日增量数据为新增或修改数据。

  1. createtable ods_user(
  2. user_id string
  3. ,user_name string
  4. )partitionby(
  5. dt string
  6. );

2)、准备用户维度的拉链表,分区字段dt;dt = 9999-99-99,存放全量最新数据;dt = 其他日期,存放在当天失效的数据,例如,2022-01-01新增了一条数据,start_date = 2022-01-01,end_date = 9999-99-99,这条数据在2022-01-02有改动,则生成两条数据,第一条:start_date = 2022-01-01,end_date = 2022-01-02,dt = 2022-01-02,第二条:start_date = 2022-01-02,end_date =9999-99-99 ,dt = 9999-99-99

  1. createtable dim_user(
  2. user_id string
  3. ,user_name string
  4. ,start_date string
  5. ,end_date string
  6. )partitionby(
  7. dt string
  8. );

3)、数据分为两部分。全量最新和修改
假设ods_user表在2022-01-01初始化,写入全量用户数据

  1. --初始化,全量数据写入9999-99-99分区insert overwrite dim_user partition(dt =9999-99-99)select
  2. user_id
  3. ,user_name
  4. ,'2022-01-01'as start_date
  5. ,'9999-99-99'as end_date
  6. ,'9999-99-99'as dt
  7. from ods_user
  8. where dt =2022-01-01

2022-01-02增量任务,写入新增和修改用户数据

  1. --准备数据集,未修改的数据+新增和修改的数据with tmp as(select
  2. old.user_id as old_user_id
  3. ,old.user_name as old_user_name
  4. ,old.start_date as old_user_satrt_date
  5. ,old.end_date as old_user_end_date
  6. ,new.user_id as new_user_id
  7. ,new.user_name as new_user_name
  8. ,new.start_date as new_user_satrt_date
  9. ,new.end_date as new_user_end_date
  10. from(select
  11. user_id
  12. ,user_name
  13. ,start_date
  14. ,end_date
  15. from dim_user
  16. where dt ='9999-99-99') old
  17. fullouterjoin(select
  18. user_id
  19. ,user_name
  20. ,'2022-01-02'as start_date
  21. ,'9999-99-99'as end_date
  22. from ods_user
  23. where dt ='2022-01-02')new
  24. on old.user_id = new.user_id
  25. )--全量最新数据 union all 历史数据insert overwrite dim_user partition(dt)select
  26. nvl(new_user_id,old_user_id)as user_id
  27. ,nvl(new_user_name,old_user_name)as user_name
  28. ,nvl(new_start_date,old_start_date)as start_date
  29. ,nvl(new_end_date,odl_end_date)as end_date
  30. ,'9999-99-99'as dt
  31. from tmp
  32. unionall--历史过期数据select
  33. old_user_id as user_id
  34. ,old_user_name as user_name
  35. ,old_satrt_date as start_date
  36. ,'2022-01-02'as end_date --修改当天,'2022-01-02'as dt
  37. from tmp
  38. where old_user_id isnotnulland new_user_id isnotnull;

使用方法:

1)、选择最新的全量数据,限制dim_user的dt = 9999-99-99
2)、某个时间点的全量切片,时间点 >= start_date 并且 时间点 <= end_date.

标签: big data sql hive

本文转载自: https://blog.csdn.net/zzf135/article/details/124893938
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