mysql测试数据准备
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第一天 9月10号数据
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1,待支付,2020-09-10 12:20:11,2020-09-10 12:20:11
2,待支付,2020-09-10 14:20:11,2020-09-10 14:20:11
3,待支付,2020-09-10 16:20:11,2020-09-10 16:20:11
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第二天 9月11号数据
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1,待支付,2020-09-10 12:20:11,2020-09-10 12:20:11
2,已支付,2020-09-10 14:20:11,2020-09-11 14:21:11
3,已支付,2020-09-10 16:20:11,2020-09-11 16:21:11
4,待支付,2020-09-11 12:20:11,2020-09-11 12:20:11
5,待支付,2020-09-11 14:20:11,2020-09-11 14:20:11
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对比mysql第一天和第二天的数据发现，第二天新增了订单id为4和5这两条数据，并且订单id为2和3的状态更新为了已支付
全量表
每天所有的最新状态的数据，都要全量抽取到ods层，每个分区保留历史全量快照。
1、全量表，有无变化，都要报
2、每次上报的数据都是所有的数据（变化的 + 没有变化的）
9月10号全量抽取到ods层
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create table ods_order_info_20200910(
order_id string COMMENT '订单id'
,order_status string COMMENT '订单状态'
,create_time timestamp COMMENT '创建时间'
,update_time timestamp COMMENT '更新时间'
) COMMENT '订单表'
row format delimited fields terminated by ','
;
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create table dwd_order_info_df(
order_id string COMMENT '订单id'
,order_status string COMMENT '订单状态'
,create_time timestamp COMMENT '创建时间'
,update_time timestamp COMMENT '更新时间'
) COMMENT '订单表'
partitioned by (date_id string)
row format delimited fields terminated by ','
;
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# 把ods_order_info_20200910数据全量插到dwd层2020-09-10分区
insert overwrite table dwd_order_info_df partition(date_id = '2020-09-10')
select
order_id
,order_status
,create_time
,update_time
from ods_order_info_20200910;
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9月11号全量抽取到ods层
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create table ods_order_info_20200911(
order_id string COMMENT '订单id'
,order_status string COMMENT '订单状态'
,create_time timestamp COMMENT '创建时间'
,update_time timestamp COMMENT '更新时间'
) COMMENT '订单表'
row format delimited fields terminated by ',';
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# 把ods_order_info_20200911数据全量插到dwd层2020-09-11分区
insert overwrite table dwd_order_info_df partition(date_id = '2020-09-11')
select
order_id
,order_status
,create_time
,update_time
from wedw_ods.order_info_20200911;
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增量表
增量表：新增数据，增量数据是上次导出之后的新数据。
1、记录每次增加的量，而不是总量；
2、增量表，只报变化量，无变化不用报
3、业务库表中需有主键及创建时间，修改时间
9月10号全量抽取到ods层(全量初始化)
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# 把ods——order_info_20200910数据全量插到dwd层2020-09-10分区
insert overwrite table dwd_order_info_di partition(date_id = '2020-09-10')
select
order_id
,order_status
,create_time
,update_time
from ods_order_info_20200910;
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9月11号抽取更新的数据及当天新增的数据，即订单id为2,3,4,5的数据
dwd_order_info_di表9月10号的分区数据与ods_order_info_20200911增量抽取的数据合并，有2种方案:
a.两个表通过主键关联，dwd表存在并且ods表不存在的数据union all一下ods_order_info_20200911表所有的数据，即全量数据插入到dwd表的9月11号的分区
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insert overwrite table dwd_order_info_di partition(date_id = '2020-09-11')
select
t1.order_id
,t1.order_status
,t1.create_time
,t1.update_time
from
dwd_order_info_di t1
left join
ods_order_info_20200911 t2
on t1.order_id = t2.order_id
where t1.date_id = '2020-09-10'
and t2.order_id is null
union all
select
order_id
,order_status
,create_time
,update_time
from
ods_order_info_20200911
;
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b.两个表数据union all一下，再根据order_id去重(根据order分组，更新时间降序，取第一条)
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insert overwrite table dwd_order_info_di partition(date_id = '2020-09-11')
select
t2.order_id
,t2.order_status
,t2.create_time
,t2.update_time
from
(
select
t1.order_id
,t1.order_status
,t1.create_time
,t1.update_time
,row_number() over(partition by order_id order by update_time desc) as rn
from
(
select
order_id
,order_status
,create_time
,update_time
from
dwd_order_info_di
where date_id = '2020-09-10'
union all
select
order_id
,order_status
,create_time
,update_time
from
ods_order_info_20200911
) t1
) t2
where t2.rn = 1
;
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特殊增量表：da表，每天的分区就是当天的数据，其数据特点就是数据产生后就不会发生变化，如日志表。
拉链表
拉链表维护历史状态，以及最新状态数据适用一下情况：
- 数据量比较大
- 表中的部分字段会被更新
- 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息
- 更新的比例和频率不是很大，如果表中信息变化不是很大，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优点
9月10号全量抽取到ods层
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create table ods_order_info_20200910(
order_id string COMMENT '订单id'
,order_status string COMMENT '订单状态'
,create_time timestamp COMMENT '创建时间'
,update_time timestamp COMMENT '更新时间'
) COMMENT '订单表'
row format delimited fields terminated by ',';
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建立dwd层拉链表
增加两个字段：
- start_dt(表示该条记录的生命周期开始时间周期快照时的状态)
- end_dt(该条记录的生命周期结束时间)end_dt= ‘9999-12-31’ 表示该条记录目前处于有效状态
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create table dwd_order_info_dz(
order_id string COMMENT '订单id'
,order_status string COMMENT '订单状态'
,create_time timestamp COMMENT '创建时间'
,update_time timestamp COMMENT '更新时间'
,start_dt date COMMENT '开始生效日期'
,end_dt date COMMENT '结束生效日期'
) COMMENT '订单表'
partitioned by (date_id string)
row format delimited fields terminated by ',';
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注：第一次加工的时候需要初始化所有数据，start_time设置为数据日期2020-09-10,end_time设置为9999-12-31
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insert overwrite table dwd_order_info_dz partition(date_id = '2020-09-10')
select
order_id
,order_status
,create_time
,update_time
,to_date(update_time) as start_dt
,'9999-12-31' as end_dt
from
ods_order_info_20200910;
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9月11号抽取更新的数据及当天新增的数据到ods层，即订单id为2,3,4,5的数据
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insert overwrite table dwd_order_info_dz partition(date_id = '2020-09-11')
select
t1.order_id
,t1.order_status
,t1.create_time
,t1.update_time
,t1.start_dt
,case when t1.end_dt = '9999-12-31' and t2.order_id is not null then t1.date_id else t1.end_dt end as end_dt
from
dwd_order_info_dz t1
left join ods_order_info_20200911 t2
on t1.order_id = t2.order_id
where t1.date_id = '2020-09-10'
union all
SELECT
t1.order_id
,t1.order_status
,t1.create_time
,t1.update_time
,to_date(update_time) as start_dt
,'9999-12-31' as end_dt
FROM ods_order_info_20200911 t1
;
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查询当前的所有有效记录
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select
*
from
dwd_order_info_dz
where
date_id = '2020-09-11'
and end_dt ='9999-12-31';
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查询9月10号历史快照
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select
*
from
dwd_order_info_dz
where
date_id = '2020-09-10'
and start_dt <= '2020-09-10'
and end_dt >='2020-09-10';
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查询9月11号历史快照
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select
*
from
dwd_order_info_dz
where
date_id = '2020-09-11'
and start_dt <= '2020-09-11'
and end_dt >='2020-09-11';
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总结
1、如果数据量不是很大(不超过20W)且预估后续增长的非常慢，可以考虑全量表抽取，这是最简便的方法
2、如果数据量目前来说不是很大，但是业务发展很快，数据量一段时间后就会上来，建议增量抽取
3、目前数据量本身就非常大，肯定是需要增量抽取的，比如现在有10亿数据，如果你每天全量抽取一遍，相信我，你会抽哭的
4、对于历史状态需要保存的，这个时候就需要使用拉链表了，实际工作中，使用拉链表的场景并不会太多，比如订单表，保存订单历史状态，维表(缓慢变化维的处理)
