背景
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
SELECTmember_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
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:
2019-11-10分区的数据为：
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_dateFROM member_deltaWHERE 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_dateFROM(SELECT *FROM member_hisWHERE expire_date='3000-12-31') aLEFT JOIN(SELECT *FROM member_deltaWHERE 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
-
2019-11-10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
(
-- 2019-11-10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_dateFROM member_deltaWHERE 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_dateFROM(SELECT *FROM member_hisWHERE expire_date='3000-12-31') aLEFT JOIN(SELECT *FROM member_deltaWHERE DAY='2019-11-10') b ON a.member_id=b.member_id)his查看历史拉链表
将以上脚本封装成shell调度的脚本
#!/bin/bash
#如果是输入的日期按照取输入日期；如果没输入日期取当前时间的前一天
if [ -n "$1" ] ;then
do_date=$1
else
do_date=`date -d "-1 day" +%F`
fi
sql="
INSERT overwrite TABLE member_his_tmp
SELECT *
FROM
(
-- 2019-11-10增量数据，代表最新的状态，该数据的生效时间是2019-11-10，过期时间为3000-12-31
-- 这些增量的数据需要被全部加载到历史拉链表中
SELECT member_id,
phoneno,
'$do_date' effective_date,
'3000-12-31' expire_date
FROM member_delta
WHERE DAY='$do_date'
UNION ALL
-- 用当前为生效状态的拉链数据，去left join 增量数据，
-- 如果匹配得上，则表示该数据已发生了更新，
-- 此时，需要将发生更新的数据的过期时间更改为当前时间.
-- 如果匹配不上，则表明该数据没有发生更新，此时过期时间不变
SELECT a.member_id,
a.phoneno,
a.effective_date,
if(b.member_id IS NULL, to_date(a.expire_date), to_date(b.day)) expire_date
FROM
(SELECT *
FROM member_his
WHERE expire_date='3000-12-31') a
LEFT JOIN
(SELECT *
FROM member_delta
WHERE DAY='$do_date') b ON a.member_id=b.member_id)his;
"
$hive -e "$sql"
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