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,所谓拉链表,就是记录历史。记录一个事务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。


应用场景

现假设有如下场景:一个企业拥有5000万会员信息,每天有20万会员资料变更,需要在数仓中记录会员表的历史变化以备分析使用,即每天都要保留一个快照供查询,反映历史数据的情况。

在此场景中,需要反映5000万会员的历史变化,如果保留快照,存储两年就需要2X365X5000W条数据存储空间,数据量为365亿,如果存储更长时间,则无法估计需要的存储空间。而利用拉链算法存储,每日只向历史表中添加新增和变化的数据,每日不过20万条,存储4年也只需要3亿存储空间。

实现步骤

在拉链表中,每一条数据都有一个生效日期(effective_date)和失效日期(expire_date)。假设在一个用户表中,在2019年11月8日新增了两个用户,如下表所示,则这两条记录的生效时间为当天,由于到2019年11月8日为止,这两条就还没有被修改过,所以失效时间为一个给定的比较大的值,比如:3000-12-31  

member_id

phoneno

create_time

update_time

10001

13300000001

2019-11-08

3000-12-31

10002

13500000002

2019-11-08

3000-12-31


第二天(2019-11-09),用户10001被删除了,用户10002的电话号码被修改成13600000002.为了保留历史状态,用户10001的失效时间被修改为2019-11-09,用户10002则变成了两条记录,如下表所示: 

member_id

phoneno

create_time

update_time

10001

13300000001

2019-11-08

2019-11-09

10002

13500000002

2019-11-08

2019-11-09

10002

13600000002

2019-11-09

3000-12-31


第三天(2019-11-10),又新增了用户10003,则用户表数据如小表所示: 

member_id

phoneno

create_time

update_time

10001

13300000001

2019-11-08

2019-11-09

10002

13500000002

2019-11-08

2019-11-09

10002

13600000002

2019-11-09

3000-12-31

10003

13300000006

2019-11-10

3000-12-31


如果要查询最新的数据,那么只要查询失效时间为3000-12-31的数据即可,如果要查11月8号的历史数据,则筛选生效时间<= 2019-11-08并且失效时间>2019-11-08的数据即可。如果查询11月9号的数据,那么筛选条件则是生效时间<=2019-11-09并且失效时间>2019-11-09

表结构

  • MySQL源member表
CREATE TABLE member(
member_id VARCHAR ( 64 ),
phoneno VARCHAR ( 20 ),
create_time datetime,
update_time datetime );


  • ODS层增量表member_delta,每天一个分区
CREATE TABLE member_delta
(member_id string,
phoneno string,
create_time string,
update_time string)
PARTITIONED BY (DAY string);
  • 临时表
CREATE TABLE member_his_tmp
(member_id string,
phoneno string,
effective_date date,
expire_date date
);
  • DW层历史拉链表
CREATE TABLE member_his
(member_id string,
phoneno string,
effective_date date,
expire_date date);


Demo数据准备

2019-11-08的数据为: 

member_id

phoneno

create_time

update_time

10001

13500000001

2019-11-08 14:47:55

2019-11-08 14:47:55

10002

13500000002

2019-11-08 14:48:33

2019-11-08 14:48:33

10003

13500000003

2019-11-08 14:48:53

2019-11-08 14:48:53

10004

13500000004

2019-11-08 14:49:02

2019-11-08 14:49:02


2019-11-09的数据为:其中蓝色代表新增数据,红色代表修改的数据

member_id

phoneno

create_time

update_time

10001

13500000001

2019-11-08 14:47:55

2019-11-08 14:47:55

10002

13600000002

2019-11-08 14:48:33

2019-11-09 14:48:33

10003

13500000003

2019-11-08 14:48:53

2019-11-08 14:48:53

10004

13500000004

2019-11-08 14:49:02

2019-11-08 14:49:02

10005

13500000005

2019-11-09 08:54:03

2019-11-09 08:54:03

10006

13500000006

2019-11-09 09:54:25

2019-11-09 09:54:25


2019-11-10的数据:其中蓝色代表新增数据,红色代表修改的数据  


member_id

phoneno

create_time

update_time

10001

13500000001

2019-11-08 14:47:55

2019-11-08 14:47:55

10002

13600000002

2019-11-08 14:48:33

2019-11-09 14:48:33

10003

13500000003

2019-11-08 14:48:53

2019-11-08 14:48:53

10004

13600000004

2019-11-08 14:49:02

2019-11-10 14:49:02

10005

13500000005

2019-11-09 08:54:03

2019-11-09 08:54:03

10006

13500000006

2019-11-09 09:54:25

2019-11-09 09:54:25

10007

13500000007

2019-11-10 17:41:49

2019-11-10 17:41:49


全量初始装载

在启用拉链表时,先对其进行初始装载,比如以2019-11-08为开始时间,那么将MySQL源表全量抽取到ODS层member_delta表的2018-11-08的分区中,然后初始装载DW层的拉链表member_his

INSERT overwrite TABLE member_his
SELECT
member_id,
phoneno,
to_date ( create_time ) AS effective_date,
'3000-12-31'
FROM
member_delta
WHERE
DAY = '2019-11-08'


查询初始的历史拉链表数据

Hive 拉链表实践_加载


增量抽取数据

每天,从源系统member表中,将前一天的增量数据抽取到ODS层的增量数据表member_delta对应的分区中。这里的增量需要通过member表中的创建时间和修改时间来确定,或者使用sqoop job监控update时间来进行增联抽取。比如,本案例中2019-11-09和2019-11-10为两个分区,分别存储了2019-11-09和2019-11-10日的增量数据。2019-11-09分区的数据为:

Hive 拉链表实践_加载_02


2019-11-10分区的数据为:

Hive 拉链表实践_数据_03


增量刷新历史拉链数据


  • 2019-11-09增量刷新历史拉链表将数据放进临时表
INSERT overwrite TABLE member_his_tmp
SELECT *
FROM
(
-- 2019-11-09增量数据,代表最新的状态,该数据的生效时间是2019-11-09,过期时间为3000-12-31
-- 这些增量的数据需要被全部加载到历史拉链表中
SELECT member_id,
phoneno,
'2019-11-09' effective_date,
'3000-12-31' expire_date
FROM member_delta
WHERE DAY='2019-11-09'
UNION ALL
-- 用当前为生效状态的拉链数据,去left join 增量数据,
-- 如果匹配得上,则表示该数据已发生了更新,
-- 此时,需要将发生更新的数据的过期时间更改为当前时间.
-- 如果匹配不上,则表明该数据没有发生更新,此时过期时间不变
SELECT a.member_id,
a.phoneno,
a.effective_date,
if(b.member_id IS NULL, to_date(a.expire_date), to_date(b.day)) expire_date
FROM
(SELECT *
FROM member_his
WHERE expire_date='3000-12-31') a
LEFT JOIN
(SELECT *
FROM member_delta
WHERE DAY='2019-11-09') b ON a.member_id=b.member_id)his


将数据覆盖到历史拉链表

INSERT overwrite TABLE member_his
SELECT *
FROM member_his_tmp


查看历史拉链表

Hive 拉链表实践_加载_04

  • 2019-11-10增量刷新历史拉链表

将数据放进临时表


查看历史拉链表

Hive 拉链表实践_加载_05


将以上脚本封装成shell调度的脚本

INSERT overwrite TABLE member_his_tmp
SELECT *
FROM
(
-- 2019-11-10增量数据,代表最新的状态,该数据的生效时间是2019-11-10,过期时间为3000-12-31
-- 这些增量的数据需要被全部加载到历史拉链表中
SELECT member_id,
phoneno,
'2019-11-10' effective_date,
'3000-12-31' expire_date
FROM member_delta
WHERE DAY='2019-11-10'
UNION ALL
-- 用当前为生效状态的拉链数据,去left join 增量数据,
-- 如果匹配得上,则表示该数据已发生了更新,
-- 此时,需要将发生更新的数据的过期时间更改为当前时间.
-- 如果匹配不上,则表明该数据没有发生更新,此时过期时间不变
SELECT a.member_id,
a.phoneno,
a.effective_date,
if(b.member_id IS NULL, to_date(a.expire_date), to_date(b.day)) expire_date
FROM
(SELECT *
FROM member_his
WHERE expire_date='3000-12-31') a
LEFT JOIN
(SELECT *
FROM member_delta
WHERE DAY='2019-11-10') b ON a.member_id=b.member_id)his