0x00 前言
本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容，包括它的原理、设计、以及在我们大数据场景下的实现方式。
全文由下面几个部分组成：
- 先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。
- 通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释，以及拉链表和常用的切片表的区别。
- 举一个具体的应用场景，来设计并实现一份拉链表，***并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hive的大规模使用，我们会以Hive场景下的设计为例)。
- 分析一下拉链表的优缺点，并对前面的提到的一些内容进行补充说明，比如说拉链表和流水表的区别。
0x01 什么是拉链表
拉链表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。
我们先看一个示例，这就是一张拉链表，存储的是用户的最基本信息以及每条记录的生命周期。我们可以使用这张表拿到***的当天的***数据以及之前的历史数据。
我们暂且不对这张表做细致的讲解，后文会专门来阐述怎么来设计、实现和使用它。
拉链表的使用场景
在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到下面这种表的设计：
- 有一些表的数据量很大，比如一张用户表，大约10亿条记录，50个字段，这种表，即使使用ORC压缩，单张表的存储也会超过100G，在HDFS使用双备份或者三备份的话就更大一些。
- 表中的部分字段会被update更新操作，如用户联系方式，产品的描述信息，订单的状态等等。
- 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。
- 表中的记录变化的比例和频率不是很大，比如，总共有10亿的用户，每天新增和发生变化的有200万左右，变化的比例占的很小。
那么对于这种表我该如何设计呢?下面有几种方案可选：
- 方案一：每天只留***的一份，比如我们每天用Sqoop抽取***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。
为什么使用拉链表
现在我们对前面提到的三种进行逐个的分析。
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***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***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。
0x02 拉链表的设计和实现
如何设计一张拉链表
下面我们来举个栗子详细看一下拉链表。
我们先看一下在Mysql关系型数据库里的user表中信息变化。
在2017-01-01这一天表中的数据是：
在2017-01-02这一天表中的数据是， 用户002和004资料进行了修改，005是新增用户：
在2017-01-03这一天表中的数据是， 用户004和005资料进行了修改，006是新增用户：
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，这是***一天(即2017-01-03)的数据：
说明
- t_start_date表示该条记录的生命周期开始时间，t_end_date表示该条记录的生命周期结束时间。
- t_end_date = ‘9999-12-31’表示该条记录目前处于有效状态。
- 如果查询当前所有有效的记录，则select * from user where t_end_date = ‘9999-12-31’。
- 如果查询2017-01-02的历史快照，则select from user where t_start_date <= ‘2017-01-02’ and t_end_date >= ‘2017-01-02’。(*此处要好好理解，是拉链表比较重要的一块。**)
在Hive中实现拉链表
在现在的大数据场景下，大部分的公司都会选择以Hdfs和Hive为主的数据仓库架构。目前的Hdfs版本来讲，其文件系统中的文件是不能做改变的，也就是说Hive的表智能进行删除和添加操作，而不能进行update。基于这个前提，我们来实现拉链表。
还是以上面的用户表为例，我们要实现用户的拉链表。在实现它之前，我们需要先确定一下我们有哪些数据源可以用。
- 我们需要一张ODS层的用户全量表。至少需要用它来初始化。
- 每日的用户更新表。
而且我们要确定拉链表的时间粒度，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***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。
另外，补充一下每日的用户更新表该怎么获取，据笔者的经验，有3种方式拿到或者间接拿到每日的用户增量，因为它比较重要，所以详细说明：
- 我们可以监听Mysql数据的变化，比如说用Canal，***合并每日的变化，获取到***的一个状态。
- 假设我们每天都会获得一份切片数据，我们可以通过取两天切片数据的不同来作为每日更新表，这种情况下我们可以对所有的字段先进行concat，再取md5，这样就ok了。
- 流水表!有每日的变更流水表。
ods层的user表
现在我们来看一下我们ods层的用户资料切片表的结构：
- CREATE EXTERNAL TABLE ods.user (
- user_num STRING COMMENT '用户编号',
- mobile STRING COMMENT '手机号码',
- reg_date STRING COMMENT '注册日期'
- COMMENT '用户资料表'
- PARTITIONED BY (dt string)
- ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n'
- STORED AS ORC
- LOCATION '/ods/user';
- )
ods层的user_update表
然后我们还需要一张用户每日更新表，前面已经分析过该如果得到这张表，现在我们假设它已经存在。
- CREATE EXTERNAL TABLE ods.user_update (
- user_num STRING COMMENT '用户编号',
- mobile STRING COMMENT '手机号码',
- reg_date STRING COMMENT '注册日期'
- COMMENT '每日用户资料更新表'
- PARTITIONED BY (dt string)
- ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n'
- STORED AS ORC
- LOCATION '/ods/user_update';
- )
拉链表
现在我们创建一张拉链表：
- CREATE EXTERNAL TABLE dws.user_his (
- user_num STRING COMMENT '用户编号',
- mobile STRING COMMENT '手机号码',
- reg_date STRING COMMENT '用户编号',
- t_start_date ,
- t_end_date
- COMMENT '用户资料拉链表'
- ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n'
- STORED AS ORC
- LOCATION '/dws/user_his';
- )
实现sql语句
然后初始化的sql就不写了，其实就相当于是拿一天的ods层用户表过来就行，我们写一下每日的更新语句。
现在我们假设我们已经已经初始化了2017-01-01的日期，然后需要更新2017-01-02那一天的数据，我们有了下面的Sql。
然后把两个日期设置为变量就可以了。
- INSERT OVERWRITE TABLE dws.user_his
- SELECT * FROM
- (
- SELECT A.user_num,
- A.mobile,
- A.reg_date,
- A.t_start_time,
- CASE
- WHEN A.t_end_time = '9999-12-31' AND B.user_num IS NOT NULL THEN '2017-01-01'
- ELSE A.t_end_time
- END AS t_end_time
- FROM dws.user_his AS A
- LEFT JOIN ods.user_update AS B
- ON A.user_num = B.user_num
- UNION
- SELECT C.user_num,
- C.mobile,
- C.reg_date,
- '2017-01-02' AS t_start_time,
- '9999-12-31' AS t_end_time
- FROM ods.user_update AS C
- ) AS T
0x03 补充
好了，我们分析了拉链表的原理、设计思路、并且在Hive环境下实现了一份拉链表，下面对拉链表做一些小的补充。
拉链表和流水表
流水表存放的是一个用户的变更记录，比如在一张流水表中，一天的数据中，会存放一个用户的每条修改记录，但是在拉链表中只有一条记录。
这是拉链表设计时需要注意的一个粒度问题。我们当然也可以设置的粒度更小一些，一般按天就足够。
查询性能
拉链表当然也会遇到查询性能的问题，比如说我们存放了5年的拉链数据，那么这张表势必会比较大，当查询的时候性能就比较低了，个人认为两个思路来解决：
- 在一些查询引擎中，我们对start_date和end_date做索引，这样能提高不少性能。
- 保留部分历史数据，比如说我们一张表里面存放全量的拉链表数据，然后再对外暴露一张只提供近3个月数据的拉链表。
0xFF 总结
我们在这篇文章里面详细地分享了一下和拉链表相关的知识点，但是仍然会有一会遗漏。欢迎交流。
在后面的使用中又有了一些心得，补充进来：
- 使用拉链表的时候可以不加t_end_date，即失效日期，但是加上之后，能优化很多查询。
- 可以加上当前行状态标识，能快速定位到当前状态。
- 在拉链表的设计中可以加一些内容，因为我们每天保存一个状态，如果我们在这个状态里面加一个字段，比如如当天修改次数，那么拉链表的作用就会更大。
