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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。
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。
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。
create table ods_user(
user_id string
,user_name string
)
partition by (
dt string
);
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
create table dim_user(
user_id string
,user_name string
,start_date string
,end_date string
)
partition by (
dt string
);
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
--初始化,全量数据写入9999-99-99分区
insert overwrite dim_user partition (dt = 9999-99-99)
select
user_id
,user_name
,'2022-01-01' as start_date
,'9999-99-99' as end_date
,'9999-99-99' as dt
from ods_user
where dt = 2022-01-01
2022-01-02增量任务,写入新增和修改用户数据
--准备数据集,未修改的数据+新增和修改的数据 with tmp as( select old.user_id as old_user_id ,old.user_name as old_user_name ,old.start_date as old_user_satrt_date ,old.end_date as old_user_end_date ,new.user_id as new_user_id ,new.user_name as new_user_name ,new.start_date as new_user_satrt_date ,new.end_date as new_user_end_date from ( select user_id ,user_name ,start_date ,end_date from dim_user where dt = '9999-99-99') old full outer join( select user_id ,user_name ,'2022-01-02' as start_date ,'9999-99-99' as end_date from ods_user where dt = '2022-01-02')new on old.user_id = new.user_id ) --全量最新数据 union all 历史数据 insert overwrite dim_user partition (dt) select nvl(new_user_id,old_user_id) as user_id ,nvl(new_user_name,old_user_name) as user_name ,nvl(new_start_date,old_start_date) as start_date ,nvl(new_end_date,odl_end_date) as end_date ,'9999-99-99' as dt from tmp union all --历史过期数据 select old_user_id as user_id ,old_user_name as user_name ,old_satrt_date as start_date ,'2022-01-02' as end_date --修改当天 ,'2022-01-02' as dt from tmp where old_user_id is not null and new_user_id is not null ;
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.
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