目录一、前言二、拉链表业务背景2.1数据同步引发的问题2.1.1解决方案12.1.2解决方案22.1.3解决方案3三、拉链表设计与原理3.1功能与应用场景3.2实现步骤3.2.1Step13.2.2 Step23.2.3Step33.3操作演示3.3.1创建一张表并加载数据3.3.2模拟增量数据变化3.3.3合并数据一、前言做过电商开发的同学对订单的业务应该不陌生，比如对一条订单数据来说，通常会有一个类似于status的字段来标识这个订单的完整的生命周期，从存储的数据来看，一张表只需要存储这一条数据即可。但是对于数据分析来看，为了跟踪这个订单的全生命周期的完整过程来说，这并不是一个很好的设计，
拉链表文章目录拉链表定义用途案例全量流程增量流程合并过程第一步第二步第三步案例二（含分区）创建外部表orders增量分区表历史记录表定义拉链表是一种数据模型，主要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。拉链表可以避免按每一天存储所有记录造成的海量存储问题，同时也是处理缓慢变化数据（SCD2）的一种常见方式。用途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
目录一、全量表二、增量表三、快照表四、切片表五、拉链表1、概念2、拉链表的使用场景3、拉链表的实现方法1.同步ods数据2.创建拉链表3.初始化拉链表4.新增增量数据5.对比上日变化数据关链操作一、全量表记录每天的所有的最新状态的数据，有无变化都要上报，每次往全量表里面写数据都会覆盖之前的数据缺点：不能记录数据的历史变化，只能截止到当前最新、全量的数据二、增量表记录每天的新增的数据和改变的数据。三、快照表按日分区，记录截止数据日期的全量数据（每个分区都是记录截止当前分区日期的全量数据）。优点：可以反映历史的变化 缺点：在数据量大的情况下，每个分区存储的都是全量数据，数据冗余和浪费存储空间四、切
前言当人们一提到全量表，增量表，拉链表，流水表，快照表等这些概念时，大家第一反应想到的就是传统数据仓库的使用。那么本文将从数据仓库介入，简单介绍一下openGauss设计中的全量表，增量表，拉链表，流水表，快照表等。主要内容：一、认识数据仓库和数据库二、了解openGauss的有哪些优势和特点，以及其常见SQL语法三、认识全量表，增量表，拉链表，流水表，快照表的概念、特点以及其在openGauss中的实验经验总结。文章目录一、数据仓库与数据库1、数据仓库2、数据库3、数据仓库与数据库的区别与关系二、openGauss数据库产品特点1、openGauss简介2、openGauss的优点4、小结三
增量表、全量表、拉链表的应用场景及优缺点详解一、绪论二、维度表、事实表的定义及区分三、增量表、全量表、拉链表的定义3.1全量表3.2增量表3.3快照表3.4流水表3.5拉链表3.5.1拉链表的基本属性3.5.2拉链表的典型范例3.5.3拉链表的使用方法四、如何选择该使用全量表、增量表、拉链表、快照表？一、绪论作为一名数据分析师，想要进行数据分析，首先要学会准确地获取数据，数据来源于数据库表，想要获取数据就需要知道库表的存储位置、存储形式等信息。一般来说，公司对于表的命名都有统一规范，比如：（1）表明数据存储于哪些库，是数据接入层还是数据明细层？是数据聚合层还是数据应用层？这些层分别对应于哪些库
增量表、全量表、拉链表的应用场景及优缺点详解一、绪论二、维度表、事实表的定义及区分三、增量表、全量表、拉链表的定义3.1全量表3.2增量表3.3快照表3.4流水表3.5拉链表3.5.1拉链表的基本属性3.5.2拉链表的典型范例3.5.3拉链表的使用方法四、如何选择该使用全量表、增量表、拉链表、快照表？一、绪论作为一名数据分析师，想要进行数据分析，首先要学会准确地获取数据，数据来源于数据库表，想要获取数据就需要知道库表的存储位置、存储形式等信息。一般来说，公司对于表的命名都有统一规范，比如：（1）表明数据存储于哪些库，是数据接入层还是数据明细层？是数据聚合层还是数据应用层？这些层分别对应于哪些库
背景历史数据更新问题例如：MySQL中有一张用户表：tb_user，每个用户注册完成以后，就会在用户表中新增该用户的信息，记录该用户的id、手机号码、用户名、性别、地址等信息。每天都会有用户注册，产生新的用户信息每天都需要将MySQL中的用户数据同步到Hive数据仓库中需要对用户的信息做统计分析，例如统计新增用户的个数、用户性别分布、地区分布、运营商分布等指标当已经同步了的数据发生了改变image.png解决方案解决问题主要思考的是历史数据要不要保留的问题,如果不保留可以采取方案一,直接全覆盖,把mysql的新的数据直接覆盖掉hive表中的数据方案二,每次数据改变，根据日期构建一份全量的快照表
拉链表是数据仓库中特别重要的一种方式，它可以保留数据历史变化的过程，这里分享一下拉链表具体的开发过程。维护历史状态，以及最新状态数据的一种表，拉链表根据拉链粒度的不同，实际上相当于快照，只不过做了优化，去除了一部分不变的记录，通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记录。这里用商品价格的变化作为例子，具体的开发过程要按实际的来，不能照搬代码，编程重要的是了解背后的思路和原理，而不是ctrl+c和ctrl+v。那对我们学习提升的帮助有限，虽然可能对完成工作的效率帮助很大。在开始介绍之前，这里的数据仓库的环境是HIVE。首先看看原始的数据:商品价格原始数据可以看到，原始的数据是每一个商品，一条记
背景历史数据更新问题例如：MySQL中有一张用户表：tb_user，每个用户注册完成以后，就会在用户表中新增该用户的信息，记录该用户的id、手机号码、用户名、性别、地址等信息。每天都会有用户注册，产生新的用户信息每天都需要将MySQL中的用户数据同步到Hive数据仓库中需要对用户的信息做统计分析，例如统计新增用户的个数、用户性别分布、地区分布、运营商分布等指标当已经同步了的数据发生了改变image.png解决方案解决问题主要思考的是历史数据要不要保留的问题,如果不保留可以采取方案一,直接全覆盖,把mysql的新的数据直接覆盖掉hive表中的数据方案二,每次数据改变，根据日期构建一份全量的快照表
拉链表是数据仓库中特别重要的一种方式，它可以保留数据历史变化的过程，这里分享一下拉链表具体的开发过程。维护历史状态，以及最新状态数据的一种表，拉链表根据拉链粒度的不同，实际上相当于快照，只不过做了优化，去除了一部分不变的记录，通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记录。这里用商品价格的变化作为例子，具体的开发过程要按实际的来，不能照搬代码，编程重要的是了解背后的思路和原理，而不是ctrl+c和ctrl+v。那对我们学习提升的帮助有限，虽然可能对完成工作的效率帮助很大。在开始介绍之前，这里的数据仓库的环境是HIVE。首先看看原始的数据:商品价格原始数据可以看到，原始的数据是每一个商品，一条记
