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拉链表产生背景
在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求：
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，查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等；
4、变化的比例和频率不是很大，比如，总共有1000万的会员，每天新增和发生变化的有10万左右；
5、如果对这边表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；
对于这种表有几种方案可选：
- 方案一：每天只留最新的一份，比如我们每天用Sqoop抽取最新的一份全量数据到Hive中。
- 方案二：每天保留一份全量的切片数据。
- 方案三：使用拉链表。
以上方案对比
方案一
这种方案就不用多说了，实现起来很简单，每天drop掉前一天的数据，重新抽一份最新的。
优点很明显，节省空间，一些普通的使用也很方便，不用在选择表的时候加一个时间分区什么的。
缺点同样明显，没有历史数据，先翻翻旧账只能通过其它方式，比如从流水表里面抽。
方案二
每天一份全量的切片是一种比较稳妥的方案，而且历史数据也在。
缺点就是存储空间占用量太大太大了，如果对这边表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，这点我感触还是很深的…
当然我们也可以做一些取舍，比如只保留近一个月的数据？但是，需求是无耻的，数据的生命周期不是我们能完全左右的。
拉链表
拉链表在使用上基本兼顾了我们的需求。
首先它在空间上做了一个取舍，虽说不像方案一那样占用量那么小，但是它每日的增量可能只有方案二的千分之一甚至是万分之一。
其实它能满足方案二所能满足的需求，既能获取最新的数据，也能添加筛选条件也获取历史的数据。
所以我们还是很有必要来使用拉链表的。
拉链表概念
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。
百度百科的解释：拉链表是维护历史状态，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。
拉链表算法
1、采集当日全量数据到ND(NowDay当日)表；
2、可从历史表中取出昨日全量数据存储到OD(OldDay上日)表；
3、两个表进行全字段比较，(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、两个表进行全字段比较，(OD-ND)为状态到此结束需要封链的数据，需要修改END_DATE，用W_U表示；
5、将W_I表的内容全部插入到历史表中，这些是新增记录，start_date为当天，而end_date为max值，可以设为’9999-12-31‘；
6、对历史表进行W_U部份的更新操作，start_date保持不变，而end_date改为当天，也就是关链操作，历史表（OD）和W_U表比较，START_DATE，END_DATE除外，以W_U表为准，两者交集将其END_DATE改成当日，说明该记录失效。
拉链表示例1
举个简单例子，比如有一张订单表：
6月20号有3条记录：
到6月21日，表中有5条记录：
到6月22日，表中有6条记录：
数据仓库中对该表的保留方法：
1、只保留一份全量，则数据和6月22日的记录一样，如果需要查看6月21日订单001的状态，则无法满足；
2、每天都保留一份全量，则数据仓库中的该表共有14条记录，但好多记录都是重复保存，没有任务变化，如订单002,004，数据量大了，会造成很大的存储浪费；
如果在数据仓库中设计成历史拉链表保存该表，则会有下面这样一张表：
说明：
1、dw_begin_date表示该条记录的生命周期开始时间，dw_end_date表示该条记录的生命周期结束时间；
2、dw_end_date = '9999-12-31’表示该条记录目前处于有效状态；
3、如果查询当前所有有效的记录，则select * from order_his where dw_end_date = ‘9999-12-31’；
4、如果查询2012-06-21的历史快照，则select * from order_his where dw_begin_date <= ‘2012-06-21’ and end_date >= ‘2012-06-21’，这条语句会查询到以下记录：
和源表在6月21日的记录完全一致：
可以看出，这样的历史拉链表，既能满足对历史数据的需求，又能很大程度的节省存储资源；
拉链表示例2：
在历史表中对人的一生的记录可能就这样几条记录，避免了按每一天记录客户状态造成的海量存储的问题：
上面的每一条记录都是不算末尾的，比如到19070901，client已经在A，而不是H了。所以除最后一条记录因为状态到目前都未改变的，其余的记录实际上在结束日期那天，都不在是该条记录结束日期那天的状态。这种现象可以理解为算头不算尾。
拉链表实现方式
1、定义两个临时表，一个为当日全量数据，另一个为需要新增或更新的数据；
CREATE VOLATILE TABLE VT_xxxx_NEW AS xxxx WITH NO DATA ON COMMIT PRESERVE ROWS;CREATE VOLATILE SET TABLE VT_xxxx_CHG,NO LOG AS xxxx WITH NO DATA ON COMMIT PRESERVE ROWS;
2、获取当日全量数据
INSERT INTO VT_xxxx_NEW(xx) SELECT (xx,cur_date, max_date) FROM xxxx_sorce;
3、抽取新增或有变化的数据，从xxxx_NEW临时表到xxxx_CHG临时表；
INSERT INTO VT_xxxx_CHG(xx)SELECT xx FROM VT_xxxx_NEWWHERE (xx) NOT IN (select xx from xxxx_HIS where end_date='max_date');
4、更新历史表的失效记录的end_date为max值
UPDATE A1 FROM xxxx_HIS A1, VT_xxxx_CHG A2SET End_Date='current_date'WHERE A1.xx=A2.xx AND A1.End_Date='max_date';
5、将新增或者有变化的数据插入目标表
INSERT INTO xxxx_HIS SELECT * FROM VT_xxxx_CHG;
以商品数据为例
存在商品表 t_product，表结构如下：
2019年12月20日的数据如下所示：
商品的状态，会随着时间推移而变化，我们需要将商品的所有变化的历史信息都保存下来。
方案一: 快照每一天的数据到数仓
该方案为：每一天都保存一份全量，将所有数据同步到数仓中，很多记录都是重复保存，没有任何变化。
12月20日（4条数据）
12月21日（10条数据）
001待审核2019-12-182019-12-20002待售2019-12-192019-12-20003在售2019-12-202019-12-20004已删除2019-12-152019-12-20以下为12月21日快照数据
001待售（从待审核到待售）2019-12-182019-12-21002待售2019-12-192019-12-20003在售2019-12-202019-12-20004已删除2019-12-152019-12-20005（新商品）待审核2019-12-212019-12-21006（新商品）待审核2019-12-212019-12-21
12月22日（18条数据）
001待审核2019-12-182019-12-20002待售2019-12-192019-12-20003在售2019-12-202019-12-20004已删除2019-12-152019-12-20以下为12月21日快照数据
001待售（从待审核到待售）2019-12-182019-12-21002待售2019-12-192019-12-20003在售2019-12-202019-12-20004已删除2019-12-152019-12-20005待审核2019-12-212019-12-21006待审核2019-12-212019-12-21以下为12月22日快照数据
001待售2019-12-182019-12-21002待售2019-12-192019-12-20003已删除（从在售到已删除）2019-12-202019-12-22004待审核2019-12-212019-12-21005待审核2019-12-212019-12-21006已删除（从待审核到已删除）2019-12-212019-12-22007待审核2019-12-222019-12-22008待审核2019-12-222019-12-22
MySQL数仓代码实现
MySQL初始化
在MySQL中 lalian 库和商品表用于到原始数据层
-- 创建数据库create database if not exists lalian;-- 创建商品表create table if not exists `lalian`.`t_product`(
goods_id varchar(50), -- 商品编号
goods_status varchar(50), -- 商品状态
createtime varchar(50), -- 商品创建时间
modifytime varchar(50) -- 商品修改时间);在MySQL中创建ods和dw层来模拟数仓
-- ods创建商品表create table if not exists `lalian`.`ods_t_product`( goods_id varchar(50), -- 商品编号 goods_status varchar(50), -- 商品状态 createtime varchar(50), -- 商品创建时间 modifytime varchar(50), -- 商品修改时间 cdat varchar(10) -- 模拟hive分区)default character set = 'utf8';-- dw创建商品表create table if not exists `lalian`.`dw_t_product`( goods_id varchar(50), -- 商品编号 goods_status varchar(50), -- 商品状态 createtime varchar(50), -- 商品创建时间 modifytime varchar(50), -- 商品修改时间 cdat varchar(10) -- 模拟hive分区)default character set = 'utf8';
增量导入12月20号数据
原始数据导入12月20号数据（4条）
insert into `lalian`.`t_product`(goods_id, goods_status, createtime, modifytime) values('001', '待审核', '2019-12-18', '2019-12-20'),('002', '待售', '2019-12-19', '2019-12-20'),('003', '在售', '2019-12-20', '2019-12-20'),('004', '已删除', '2019-12-15', '2019-12-20');注意：由于这里使用的MySQL来模拟的数仓所以直接使用insert into的方式导入数据，在企业中可能会使用hive来做数仓使用 kettle 或者 sqoop 或 datax 等来同步数据。
# 从原始数据层导入到ods 层insert into lalian.ods_t_productselect *,'20191220' from lalian.t_product ;# 从ods同步到dw层insert into lalian.dw_t_productselect * from lalian.ods_t_product where cdat='20191220';
查看dw层的运行结果
select * from lalian.dw_t_product where cdat='20191220';
增量导入12月21数据
原始数据层导入12月21日数据（6条数据）
UPDATE `lalian`.`t_product` SET goods_status = '待售', modifytime = '2019-12-21' WHERE goods_id = '001';
INSERT INTO `lalian`.`t_product`(goods_id, goods_status, createtime, modifytime) VALUES
('005', '待审核', '2019-12-21', '2019-12-21'),
('006', '待审核', '2019-12-21', '2019-12-21');将数据导入到ods层与dw层
# 从原始数据层导入到ods 层insert into lalian.ods_t_productselect *,'20191221' from lalian.t_product ;# 从ods同步到dw层insert into lalian.dw_t_productselect * from lalian.ods_t_product where cdat='20191221';
查看dw层的运行结果
select * from lalian.dw_t_product where cdat='20191221';
增量导入12月22日数据
原始数据层导入12月22日数据（6条数据）
UPDATE `lalian`.`t_product` SET goods_status = '已删除', modifytime = '2019-12-22' WHERE goods_id = '003';UPDATE `lalian`.`t_product` SET goods_status = '已删除', modifytime = '2019-12-22' WHERE goods_id = '006';INSERT INTO `lalian`.`t_product`(goods_id, goods_status, createtime, modifytime) VALUES('007', '待审核', '2019-12-22', '2019-12-22'),('008', '待审核', '2019-12-22', '2019-12-22');将数据导入到ods层与dw层
# 从原始数据层导入到ods 层 insert into lalian.ods_t_product select *,'20191222' from lalian.t_product ; # 从ods同步到dw层 insert into lalian.dw_t_productpeizhiwenjian select * from lalian.ods_t_product where cdat='20191222';
查看dw层的运行结果
select * from lalian.dw_t_product where cdat='20191222';
查看dw层的运行结果
select * from lalian.dw_t_product;
从上述案例，可以看到：表每天保留一份全量，每次全量中会保存很多不变的信息，如果数据量很大的话，对存储是极大的浪费，可以将表设计为拉链表，既能满足反应数据的历史状态，又可以最大限度地节省存储空间。
方案二: 使用拉链表保存历史快照
拉链表不存储冗余的数据，只有某行的数据发生变化，才需要保存下来，相比每次全量同步会节省存储空间
能够查询到历史快照
额外的增加了两列（dw_start_date、dw_end_date），为数据行的生命周期。
12月20日商品拉链表的数据
12月20日的数据是全新的数据导入到dw表
- dw_start_date表示某一条数据的生命周期起始时间，即数据从该时间开始有效（即生效日期）
- dw_end_date表示某一条数据的生命周期结束时间，即数据到这一天（不包含）（即失效日期）
- dw_end_date为 9999-12-31，表示当前这条数据是最新的数据，数据到9999-12-31才过期
12月21日商品拉链表的数据
拉链表中没有存储冗余的数据，即只要数据没有变化，无需同步
- 001编号的商品数据的状态发生了变化（从待审核 → 待售），需要将原有的dw_end_date从9999-12-31变为2019-12-21，表示待审核状态，在2019/12/20（包含） - 2019/12/21（不包含）有效；
- 001编号新的状态重新保存了一条记录，dw_start_date为2019/12/21，dw_end_date为9999/12/31；
- 新数据005、006、dw_start_date为2019/12/21，dw_end_date为9999/12/31。
12月22日商品拉链表的数据
拉链表中没有存储冗余的数据，即只要数据没有变化，无需同步
- 003编号的商品数据的状态发生了变化（从在售→已删除），需要将原有的 dw_end_date从9999-12-31变为2019-12-22，表示在售状态，在2019/12/20（包含） - 2019/12/22（不包含） 有效
- 003编号新的状态重新保存了一条记录，dw_start_date为2019-12-22，dw_end_date为9999-12-31
- 新数据007、008、dw_start_date为2019-12-22，dw_end_date为9999-12-31
MySQL数仓拉链表快照实现
操作流程：
- 在原有dw层表上，添加额外的两列
- 只同步当天修改的数据到ods层
- 拉链表算法实现
- 拉链表的数据为：当天最新的数据 UNION ALL 历史数据
代码实现
在MySQL中lalian库和商品表用于到原始数据层
-- 创建数据库create database if not exists lalian;-- 创建商品表create table if not exists `lalian`.`t_product2`(
goods_id varchar(50), -- 商品编号
goods_status varchar(50), -- 商品状态
createtime varchar(50), -- 商品创建时间
modifytime varchar(50) -- 商品修改时间)default character set = 'utf8';在MySQL中创建ods和dw层 模拟数仓
-- ods创建商品表create table if not exists `lalian`.`ods_t_product2`( goods_id varchar(50), -- 商品编号 goods_status varchar(50), -- 商品状态 createtime varchar(50), -- 商品创建时间 modifytime varchar(50), -- 商品修改时间 cdat varchar(10) -- 模拟hive分区)default character set = 'utf8';-- dw创建商品表create table if not exists `lalian`.`dw_t_product2`( goods_id varchar(50), -- 商品编号 goods_status varchar(50), -- 商品状态 createtime varchar(50), -- 商品创建时间 modifytime varchar(50), -- 商品修改时间 dw_start_date varchar(12), -- 生效日期 dw_end_date varchar(12), -- 失效时间 cdat varchar(10) -- 模拟hive分区)default character set = 'utf8';
全量导入2019年12月20日数据
原始数据层导入12月20日数据（4条数据）
insert into `lalian`.`t_product_2`(goods_id, goods_status, createtime, modifytime) values('001', '待审核', '2019-12-18', '2019-12-20'),('002', '待售', '2019-12-19', '2019-12-20'),('003', '在售', '2019-12-20', '2019-12-20'),('004', '已删除', '2019-12-15', '2019-12-20');将数据导入到数仓中的ods层
insert into lalian.ods_t_product2select *,'20191220' from lalian.t_product2 where modifytime >='2019-12-20';
将数据从ods层导入到dw层
insert into lalian.dw_t_product2select goods_id, goods_status, createtime, modifytime, modifytime,'9999-12-31', cdat from lalian.ods_t_product2 where cdat='20191220';
增量导入2019年12月21日数据
原始数据层导入12月21日数据（6条数据）
UPDATE `lalian`.`t_product2` SET goods_status = '待售', modifytime = '2019-12-21' WHERE goods_id = '001';INSERT INTO `lalian`.`t_product2`(goods_id, goods_status, createtime, modifytime) VALUES('005', '待审核', '2019-12-21', '2019-12-21'),('006', '待审核', '2019-12-21', '2019-12-21');原始数据层同步到ods层
insert into lalian.ods_t_product2select *,'20191221' from lalian.t_product2 where modifytime >='2019-12-21';
编写ods层到dw层重新计算 dw_end_date
select t1.goods_id, t1.goods_status, t1.createtime, t1.modifytime,
t1.dw_start_date,
case when (t2.goods_id is not null and t1.dw_end_date>'2019-12-21') then '2019-12-21'else t1.dw_end_date end as dw_end_date ,
t1.cdatfrom lalian.dw_t_product2 t1left join (select * from lalian.ods_t_product2 where cdat='20191221')t2 on t1.goods_id=t2.goods_idunionselect goods_id, goods_status, createtime, modifytime, modifytime,'9999-12-31', cdat from lalian.ods_t_product2 where cdat='20191221';执行结果如下：
拉链历史表，既能满足反应数据的历史状态，又可以最大程度的节省存储。我们做拉链表的时候要确定拉链表的粒度，比如说拉链表每天只取一个状态，也就是说如果一天有3个状态变更，我们只取最后一个状态，这种天粒度的表其实已经能解决大部分的问题了。
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