一、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。二、拉链表开发案例：客户数据拉链表2x01 表设计表存储介质T_CUSTOMERMySQLODS_T_CUSTOMERHIVETMP_CUSTOMERMPPDIM_CUSTOMERMPP操作系统数据表：T_CUSTOMER字段类型备注cidint
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2024-02-03 13:45:56
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极限存储：一般采用拉链表。拉链表针对一个变化字段进行操作一个变化字段进行设计开始和结束时间。如果有多个字段进行更新变化，则需要设计多个开始和结束时间，复杂度比较高，或者进行拆表进行设计或者选择全量进行存储。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
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2023-07-08 14:20:27
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漫谈数据仓库之拉链表（原理、设计以及在Hive中的实现本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容，包括它的原理、设计、以及在我们大数据场景下的实现方式。全文由下面几个部分组成：先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释，以及拉链表和常用的切片表的区别。举一个具体的应用场景，来设计并实现一份拉链表，最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hiv
## 使用Hive创建外部拉链表
在数据分析和数据仓库领域，我们常常需要对历史数据进行查询和分析。在这种情况下，使用拉链表（Slowly Changing Dimension）是一种常见且有效的方式。拉链表是一种记录历史变化的表格，可以追踪数据随时间的变化。
在本文中，我们将介绍如何使用Hive创建外部拉链表。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种将结构化数据映射到Ha
原创
2023-08-17 08:15:07
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背景Hive 实现缓慢变化维，没有使用事务表的更新和删除操作（最新版本Hive已经支持，但需要Server/Client做相应配置，Hive实现的事务还有一定的局限性）Hive 自身的SQL使用MapReduce引擎，速度慢，这里使用SparkSQL实现自动化的SCD引擎待后续实现参考：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/ 源码： ht
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2024-09-30 11:27:56
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拉链表是在数据仓库中常见的表，主要用还存储不按时间变化的表，比如客户基本信息表。下面先建两个实例表，user_info和user_info_l，其中user_info_l为拉链表。user_info表及数据：user_info_l表及转换后的数据：kettle的设计其实很简单，就一个“表输入”一个“维度查询/更新下面来看一下表输入的配置：这个很简单，但是一定要有个基本表的数据日期下面几个是“维度查
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2024-04-24 14:35:22
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拉链表
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2021-07-26 16:41:00
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1.定义 拉链表是一种数据库设计模，用于储存历史数据和分析时间维度的数据。 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。 关键点： 储存开始时间和结束时间。 开始时间和结束时间首尾相接，形成链式结构。 拉链表一般用于解决历史版本查询的问题，也可用于解决数值区间问题，查
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2019-08-17 13:03:00
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一、问答介绍1.什么是拉链表？ 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。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息（生命周期）。核心字段为生效开始日期与生效结束日期（粒度）。2.为什么用拉链表（应用场景决定）？ 1）原数据量
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2023-11-23 16:56:57
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全文由下面几个部分组成：先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释，以及拉链表和常用的切片表的区别。举一个具体的应用场景，来设计并实现一份拉链表，最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hive的大规模使用，我们会以Hive场景下的设计为例)。分析一下拉链表的优缺点，并对前面的提到的一些内容进行补充说明，比如说拉链表和流水表的区别。0x01
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2023-12-13 20:49:56
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主要用来保存历史数据在原始表的基础上加两列begin_time和end_timebegin_time表示该条记
原创
2023-01-06 15:48:29
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4.3.1.8.1.1 拉链表回顾拉链表就是之前我们讲过的SCD2，它的优点是即满足了反应数据的历史状态，又能在最大程度上节省存储。拉链表的实现需要在原始字段基础上增加两个新字段：start_time(表示该条记录的生命周期开始时间——周期快照时的状态)end_time(该条记录的生命周期结束时间)4.3.1.8.1.2 采集实现步骤1.建立增量数据临时表update；2.抽取昨日增量数据(新增和更新)到update表；3.建立合并数据临时表tmp；4.合并昨日增量数据（update
原创
2021-06-21 10:56:48
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拉链表在实际工作中还是有使用的必要，能够大量的节省存储空间，我这次主要使用在商户信息构建，商户姓名存在改名字的可能性，但是商户id不变，下面是一个商户信息表做拉链表的例子。 主要构建思路：1、首先，找到记录最早一天的商户信息作为初始状态，写入到最后使用的表中 &nbs
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2023-07-12 21:04:16
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环境：Linux-CentOS7单机部署（windos虚拟机） 启动hadoop启动hive一、准备一份测试数据（原始表），并导入hive数据库1.准备数据有两种方法：1）直接在linux目录下创建文件：cd /home/atstudy/data
vim test_data.txt然后在文件中插入样例数据：1，2021-11-20，2021-11-20，新建 2，2021-11-20，2021-1
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2024-04-17 14:37:34
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目录1.什么是拉链表2.拉链表的产生背景2.1数据同步2.1.1全量同步2.1.2增量同步2.2增量同步和拉链表3.拉链表的实现方式3.1数据准备3.2思路13.3思路21.什么是拉链表我们首先要知道，拉链表是一个逻辑上的概念。拉链表记录的是增量数据，它通过不断的同步增量数据来构成，不断进行数据清洗。拉链表有数据的开始日期和结束日期，记录着数据的生命周期。（有开始有结束，也因此被称为拉链）总而言之
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2023-09-04 21:11:36
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拉链表简介(转载，以mysql为例)在数据仓库中，经常会用历史数据和时间维度做数据分析。而保存历史数据最常见的方案是使用拉链表进行存储。首先创建测试表：create table deal_order
(
order_id varchar(20) comment '订单ID',
order_updatetime date comment '订单更新时间',
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2023-10-02 20:23:32
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Hive中如何正确的使用拉链表
1 拉链表的使用场景在数据仓库的模型设计的过程中，通常我们会碰到那种非常大的业务基础信息表，如用户表；假如一个用户表有10亿条记录，50个列，就算使用orc压缩，但张表的存储也会超过100G，如果同步到Hive中按HDFS的默认备份，那就是300G，这样对磁盘的消耗也是非常大的。假设该表的某些字段在业务端会产生update操作，但是每次update的字段就那么1到2
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2023-09-16 22:16:36
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数仓 拉链表 按天全量打宽性能优化现状描述优化优化参数 现状描述1、业务历史数据可以变更 2、拉链表按天打宽 3、拉链表模型分区字段设计不合理，通用的过滤字段没有作为分区分桶字段 4、拉链表表数据量略大、模型数据分区不合理和服务器资源限制，计算任务执行超时【3-4年，用户数：132W】 5、基于拉链表打宽后的天表行转列【最多列达到300列】，sum(case when … end)，没有提前过滤
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2023-11-03 07:46:35
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在数据仓库的表设计通常会根据业务情况和源系统对数据的存储情况对仓库的表进行设计以便更好的利用存储资源和完成保留数据记录，通知表的设计分如下几种方法：1. 全量表：每天的所有的最新状态的数据，缺点：浪费存储空间 2. 增量表：每天的新增数据，增量数据是上次导出之后的新数据。 3. 拉链表：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
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2023-11-27 06:11:10
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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，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;与之相对应的算法就叫拉链算法！算法介绍： 1采集当日全量数据到ND(NewDay)表； 2从历史表中取出昨日全量数据存储到OD(OldDay)表; 3(ND-OD)就是当日新增和变化的数据，也就是当天的增量，用W_I表示； 4(OD-ND)为状态到此结束需要封链的数据，用
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2024-01-25 20:57:56
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