拉链表和宽表的优劣势

**一、拉链表:**是一种用于数据仓库的表结构，记录了数据随时间变化的历史状态。每次数据发生变化时，都会在拉链表中插入一条新记录，而旧记录保持不变，仅标记其有效时间区间。

在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求：

1. 数据量比较大
2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等；
3. 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，比如，查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等；
4. 变化的比例和频率不是很大，比如，总共有1000万的会员，每天新增和发生变化的有10万左右；
5. 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；

• 对于这种表有几种方案可选： ​​​​​
• 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: 每天保存一份增量数据 方案四：使用拉链表。
• 以上方案对比****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。方案三每天都保存增量数据,这种方案相比较方案一二的话,数据量变少了,也记录了每条数据的变化.但是数据量还是比拉链表多,同时它要求某天的历史数据查询效率比较低,比较繁琐.比如你要求2021年10月01号的在职人数,你就需要判断入职日期小于等于10月01号的,用lead函数获取下条数据,判断下条数据的离职日期是否大于2021年10月01号.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。所以我们还是很有必要来使用拉链表的。

优势

1. 历史数据跟踪：- 拉链表能够完整地记录数据的历史变化，保留数据的所有版本，方便进行时间序列分析和审计。
2. 数据一致性：- 通过记录数据的所有变化，拉链表能够确保数据的一致性和完整性，使得数据分析和报告更加准确可靠。
3. 回溯分析：- 允许用户回溯到某一特定时间点查看数据的状态，有助于进行历史数据分析和故障排查。
4. 数据审计：- 拉链表为数据审计提供了基础，能够详细记录数据的变更历史，方便追溯和审核数据的变更过程。
5. 简化数据归档：- 拉链表可以作为数据归档的一部分，将历史数据保留在同一表中，方便管理和查询。

劣势

1. 存储空间需求高：- 由于需要记录数据的所有变化版本，拉链表可能会占用大量存储空间，尤其是在数据频繁变更的情况下。
2. 数据插入复杂性：- 每次数据变更时都需要插入新记录，同时更新旧记录的有效时间区间，这增加了数据插入操作的复杂性和资源消耗。
3. 查询复杂性：- 查询某一时点的有效数据可能需要进行时间过滤和关联操作，增加了查询的复杂性和执行时间。
4. 数据冗余：- 为了保留数据的所有版本，拉链表可能会包含大量冗余数据，这不仅增加了存储需求，还可能影响查询性能。
5. 维护成本高：- 由于表结构复杂，数据插入和更新操作频繁，拉链表的维护成本较高，需要更多的管理和监控。
6. 性能问题：- 在数据量大且变化频繁的情况下，拉链表的查询和插入性能可能受到影响，尤其是在进行大规模数据分析时。
7. 复杂的ETL过程：- 构建和维护拉链表的ETL（提取、转换、加载）过程相对复杂，需要处理数据的版本控制和历史记录管理，增加了开发和维护的难度。

**二、宽表:**一种数据仓库表结构，通常包含大量的列，并尽量减少表之间的连接操作。

优势：

1. 查询性能提升：- 宽表减少了多表连接（Join）的需求，从而减少了查询的复杂度和执行时间。对于复杂查询，尤其是涉及多个表的查询，宽表能够显著提升性能。
2. 简化数据模型：- 宽表将相关数据集中在一起，简化了数据模型，使得数据分析和查询更加直观。数据分析人员不需要处理复杂的多表关系，从而减少了错误的可能性。
3. 提高数据读取效率：- 宽表可以减少IO操作次数。由于相关的数据集中存储，读取数据时可以一次性获取所需信息，减少了数据读取的次数和时间。
4. 减少冗余存储：- 在某些情况下，宽表可以通过消除多表冗余数据存储来节省存储空间。虽然宽表本身可能会有较大的数据量，但与多表存储相比较，整体存储需求可能更低。
5. 便于数据备份和恢复：- 数据集中在一个表中，备份和恢复操作更加简单和高效。无需在多个表之间进行协调，减少了出错的几率。
6. 提高数据一致性：- 宽表减少了由于多表结构导致的数据一致性问题。所有相关数据存储在一个表中，更新操作更加简单，降低了数据不一致的风险。
7. 优化数据分析和机器学习：- 宽表结构适合大数据分析和机器学习应用，尤其是在需要进行特征工程和特征选择的场景下。所有相关特征数据集中存储，方便进行快速处理和分析。

劣势:

• 存储空间需求增加：- 宽表通常包含大量的列和重复的数据，因此可能会占用更多的存储空间，尤其是当表中包含许多冗余信息时。
• 数据更新复杂性：- 更新宽表中的数据可能会变得复杂且耗时，因为表结构较大且字段众多，任何更新操作都可能涉及到大量数据的修改，增加了操作的复杂性。
• 数据冗余：- 为了减少多表连接，宽表中可能会存储重复的数据，导致数据冗余。这不仅增加了存储需求，还可能引发数据一致性问题。
• 灵活性降低：- 宽表设计相对固定，添加新字段或修改现有结构可能需要重新设计和迁移数据，这降低了数据模型的灵活性，不利于应对快速变化的业务需求。
• 性能问题：- 在某些场景下，宽表的查询性能可能反而会下降，特别是在涉及到大量列扫描的情况下。如果表的宽度过大，可能会导致性能瓶颈。
• 维护成本高：- 宽表的设计、管理和维护需要更多的精力和资源。由于表结构复杂，任何变动都可能需要大量的测试和调整，增加了维护成本。
• 数据管理难度增加：- 宽表包含大量列，管理和理解这些数据可能会变得更加困难。数据质量、字段解释和使用规范都需要严格管理，否则容易引发数据管理问题。
• 备份和恢复复杂性：- 虽然宽表备份和恢复操作较为集中，但由于数据量大，备份和恢复的时间和资源需求也相应增加，特别是在大规模数据环境中。