深入讲解拉链表，还怕面试官问？

 一、拉链表介绍(百度百科)

拉链表：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

二、拉链表场景

数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求：

表中的部分字段会被update，例如：用户的地址，产品的描述信息，品牌信息等等;

需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，例如：查看某一个产品在历史某一时间点的状态 查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等

变化的比例和频率不是很大，例如：总共有1000万的会员，每天新增和发生变化的有10万左右

三、商品数据案例

需求：商品表：

列名	类型	说明
goods_id	varchar(50)	商品编号
goods_status	varchar(50)	商品状态（待审核、待售、在售、已删除）
createtime	varchar(50)	商品创建日期
modifytime	varchar(50)	商品修改日期

2019年12月20日的数据如下所示：

goods_id	goods_status	createtime	modifytime
001	待审核	2019-12-20	2019-12-20
002	待售	2019-12-20	2019-12-20
003	在售	2019-12-20	2019-12-20
004	已删除	2019-12-20	2019-12-20

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。如何实现呢?

方案一: 快照每一天的数据到数仓(图解)

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(我这里就使用MySQL操作的)
• 很多记录都是重复保存，没有任何变化

12月20日(4条数据)

goods_id	goods_status	createtime	modifytime
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

12月21日(10条数据)

 

goods_id	goods_status	createtime	modifytime
以下为12月20日快照数据
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
以下为12月21日快照数据
001	待售（从待审核到待售）	2019-12-18	2019-12-21
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
005（新商品）	待审核	2019-12-21	2019-12-21
006（新商品）	待审核	2019-12-21	2019-12-21

12月22日(18条数据)

 

goods_id	goods_status	createtime	modifytime
以下为12月20日快照数据
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
以下为12月21日快照数据
001	待售（从待审核到待售）	2019-12-18	2019-12-21
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
005	待审核	2019-12-21	2019-12-21
006	待审核	2019-12-21	2019-12-21
以下为12月22日快照数据
001	待售	2019-12-18	2019-12-21
002	待售	2019-12-19	2019-12-20
003	已删除（从在售到已删除）	2019-12-20	2019-12-22
004	待审核	2019-12-21	2019-12-21
005	待审核	2019-12-21	2019-12-21
006	已删除（从待审核到已删除）	2019-12-21	2019-12-22
007	待审核	2019-12-22	2019-12-22
008	待审核	2019-12-22	2019-12-22

方案一: MySQL到，MySQL数仓代码实现

MySQL初始化

1.在MySQL中zw库和商品表用于到原始数据层

-- 创建数据库 
create database if not exists zw; 
-- 创建商品表 
create table if not exists `zw`.`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 
); 

2.在MySQL中创建ods和dw层 模拟数仓

-- ods创建商品表 
create table if not exists `zw`.`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 `zw`.`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

1.原始数据导入12月20号数据(4条)

insert into `zw`.`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：由于我这里使用的MySQL来模拟的数仓在这里偷个懒直接使用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 zw.ods_t_product 
select *,'20191220' from zw.t_product ; 
# 从ods同步到dw层 
insert into zw.dw_t_product 
select * from zw.ods_t_product where cdat='20191220'; 

增量导入12月21数据

1.原始数据层导入12月21日数据(6条数据)

UPDATE `zw`.`t_product` SET goods_status = '待售', modifytime = '2019-12-21' WHERE goods_id = '001'; 
INSERT INTO `zw`.`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'); 

2.将数据导入到ods层与dw层

# 从原始数据层导入到ods 层 
insert into zw.ods_t_product 
select *,'20191221' from zw.t_product ; 
# 从ods同步到dw层 
insert into zw.dw_t_product 
select * from zw.ods_t_product where cdat='20191221'; 

3.查看dw层的运行结果

select * from zw.dw_t_product where cdat='20191221'; 

增量导入12月22日数据

1.原始数据层导入12月22日数据（6条数据）

UPDATE `zw`.`t_product` SET goods_status = '已删除', modifytime = '2019-12-22' WHERE goods_id = '003'; 
UPDATE `zw`.`t_product` SET goods_status = '已删除', modifytime = '2019-12-22' WHERE goods_id = '006'; 
INSERT INTO `zw`.`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'); 

2.将数据导入到ods层与dw层

# 从原始数据层导入到ods 层 
insert into zw.ods_t_product 
select *,'20191222' from zw.t_product ; 
# 从ods同步到dw层 
insert into zw.dw_t_productpeizhiwenjian 
select * from zw.ods_t_product where cdat='20191222'; 

3.查看dw层的运行结果

select * from zw.dw_t_product where cdat='20191222'; 

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

可以讲表设计为拉链表，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(思路/图解)

• 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：

goods_id	goods_status	createtime	modifytime	dw_start_date	dw_end_date
001	待审核	2019-12-18	2019-12-20	2019-12-20	9999-12-31
002	待售	2019-12-19	2019-12-20	2019-12-20	9999-12-31
003	在售	2019-12-20	2019-12-20	2019-12-20	9999-12-31
004	已删除	2019-12-15	2019-12-20	2019-12-20	9999-12-31

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

goods_id	goods_status	createtime	modifytime	dw_start_date	dw_end_date
001	待审核	2019-12-18	2019-12-20	2019-12-20	2019-12-21
002	待售	2019-12-19	2019-12-20	2019-12-20	9999-12-31
003	在售	2019-12-20	2019-12-20	2019-12-20	9999-12-31
004	已删除	2019-12-15	2019-12-20	2019-12-20	9999-12-31
001（变）	待售	2019-12-18	2019-12-21	2019-12-21	9999-12-31
005（新）	待审核	2019-12-21	2019-12-21	2019-12-21	9999-12-31

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，(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

goods_id	goods_status	createtime	modifytime	dw_start_date	dw_end_date
001	待审核	2019-12-18	2019-12-20	2019-12-20	2019-12-21
002	待售	2019-12-19	2019-12-20	2019-12-20	9999-12-31
003	在售	2019-12-20	2019-12-20	2019-12-20	2019-12-22
004	已删除	2019-12-15	2019-12-20	2019-12-20	9999-12-31
001	待售	2019-12-18	2019-12-21	2019-12-21	9999-12-31
005	待审核	2019-12-21	2019-12-21	2019-12-21	9999-12-31
006	待审核	2019-12-21	2019-12-21	2019-12-21	9999-12-31
003（变）	已删除	2019-12-20	2019-12-22	2019-12-22	9999-12-31
007（新）	待审核	2019-12-22	2019-12-22	2019-12-22	9999-12-31
008（新）	待审核	2019-12-22	2019-12-22	2019-12-22	9999-12-31

12月22日商品拉链表的数据

• 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

方案二: 拉链表快照代码实现

操作流程：

1. 在原有dw层表上，添加额外的两列
2. 只同步当天修改的数据到ods层
3. 拉链表算法实现
4. 拉链表的数据为：当天最新的数据 UNION ALL 历史数据

代码实现：

1.在MySQL中zw库和商品表用于到原始数据层

-- 创建数据库 
create database if not exists zw; 
 
-- 创建商品表 
create table if not exists `zw`.`t_product_2`( 
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'; 

2.在MySQL中创建ods和dw层 模拟数仓

-- ods创建商品表 
create table if not exists `zw`.`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 `zw`.`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

1.原始数据层导入12月20日数据(4条数据)

insert into `zw`.`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'); 

2.将数据导入到数仓中的ods层

insert into zw.ods_t_product2 
select *,'20191220' from zw.t_product_2 where modifytime >='2019-12-20' 

3.将数据从ods层导入到dw层

insert into zw.dw_t_product2 
select goods_id, goods_status, createtime, modifytime, modifytime,'9999-12-31', cdat from zw.ods_t_product2 where cdat='20191220' 

增量导入2019年12月21日数据

1.原始数据层导入12月21日数据(6条数据)

UPDATE `zw`.`t_product_2` SET goods_status = '待售', modifytime = '2019-12-21' WHERE goods_id = '001'; 
INSERT INTO `zw`.`t_product_2`(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'); 

2.原始数据层同步到ods层

insert into zw.ods_t_product2 
select *,'20191221' from zw.t_product_2 where modifytime >='2019-12-21'; 

3.编写ods层到dw层重新计算 dw_end_date

注意：我这里直接将结果的SQL语句放在这里语句 因为需要将覆盖写入到数据库中我这里就没有写了，但是不影响我们结果。12月22 号的操作流程跟21 一样我就里就不写了

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__date end as end , 
       t1.cdat 
from zw.dw_t_product2 t1 
left join (select * from zw.ods_t_product2 where cdat='20191221')t2 on t1.goods_id=t2.goods_id 
union 
select goods_id, goods_status, createtime, modifytime, modifytime,'9999-12-31', cdat from zw.ods_t_product2 where cdat='20191221' 

查询结果

总结

到这里我们终于将拉链表实现完了，虽然实现拉链表这个功能有点复杂有点绕，但是它真的帮助我们节省很多的资源，以公司层面难道不选它吗，也就为什么面试数仓的时候基本上都会问拉链表的原因。很多小伙伴对dw_start_date与ds_end_date有疑惑我们可以在评论区一起讨论。信自己，努力和汗水总会能得到回报的。我是大数据老哥，我们下期见~~~

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