本篇内容主要讲解“mysql数据库拉链表是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“mysql数据库拉链表是什么”吧!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掉云主机域名免费试用前一天的数据，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。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。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’，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；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。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；2、获取当日全量数据3、抽取新增或有变化的数据，从xxxx_NEW临时表到xxxx_CHG临时表；4、更新历史表的失效记录的end_date为max值5、将新增或者有变化的数据插入目标表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。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。MySQL初始化在MySQL中 lalian 库和商品表用于到原始数据层在MySQL中创建ods和dw层来模拟数仓增量导入12月20号数据原始数据导入12月20号数据（4条）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。查看dw层的运行结果增量导入12月21数据原始数据层导入12月21日数据（6条数据）将数据导入到ods层与dw层查看dw层的运行结果增量导入12月22日数据原始数据层导入12月22日数据（6条数据）将数据导入到ods层与dw层查看dw层的运行结果查看dw层的运行结果从上述案例，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。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。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在MySQL中创建ods和dw层 模拟数仓全量导入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）将数据导入到数仓中的ods层将数据从ods层导入到dw层增量导入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）原始数据层同步到ods层编写ods层到dw层重新计算 dw_end_date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。到此，相信大家对“mysql数据库拉链表是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是开发云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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