数仓增量更新数据

本文详细介绍了如何使用SQL语句实现数仓资源层的数据增量更新,通过左连接和并集操作,从原始数据层筛选新增记录,并加载到资源层。演示了具体的SQL语句及测试案例,适用于Hive环境。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

数仓 资源层 增量 更新数据

select * from 库2.表1
union all
select a.* from 库1(原始数据层).表1 a
left outer join 库2(资源层).表1 b
on a.id = b.id where b.id is null;

然后根据分区字段 加载入新的分区
insert overwrite table 资源库.资源表(PARTITION(l_etl_date=‘时间’’))
select * from 初始库.初始表 as a
left join 资源库.资源表 on a.innerid = b.innerid where b.innerid is null
and etl_date>‘时间’

测试:
表stu
在这里插入图片描述
表stu2
在这里插入图片描述
select b.* from stu2 b
LEFT JOIN stu a
ON a.id = b.id
where a.id is null

在这里插入图片描述
stu相当于原始数据层
stu2相当于资源层

INSERT overwrite INTO TABLE stu
SELECT * FROM stu
UNION ALL
(select b.* from stu2 b
LEFT JOIN stu a
ON a.id = b.id
where a.id is null)
这样加载数据mysql不支持,hive支持

SELECT * FROM stu
UNION ALL
(select b.* from stu2 b
LEFT JOIN stu a
ON a.id = b.id
where a.id is null)
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

要想在百度八亿网页的数据海洋中找到你所要的信息, 人工方式需要1200 多人年,而百度搜索技术不到1 秒钟。人 们被数据淹没,却渴望知识。商务智能技术已成为当今企业 获取竞争优势的源泉之一。商务智能通常被理解为将企业中 现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智决策的IT工具集。 其中数据库、OLAP和数据挖掘技术是商务智能的重要组成 部分。商务智能的关键在于如何从众多来自不同企业运作系 统的数据中,提取有用数据,进行清理以保证数据的正确性, 然后经过抽取、转换、装载合并到一个企业级的数据库里, 从而得到企业数据的一个全局视图,并在此基础上利用适当 的查询分析、数据挖掘、OLAP等技术工具对其进行分析处理, 最终将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。 可见,数据库技术是商业智能系统的基础,在智能系统开 发过程中,星型模式设计又是数据库设计的基本概念之一。 星型模式是由位于中央的事实表和环绕在四周的维度表 组成的,事实表中的每一行每个维度表的多行建立关系, 查询结果是通过将一个或者多个维度表事实表结合之后产 生的,因此每一个维度表和事实表都有一个“一对多”的连 接关系,维度表的主键是事实表中的外键。随着企业交易量 的越来越多,星型模式中的事实表数据记录行会不断增加, 而且交易数据一旦生成历史是不能改变的,即便不得不变动, 如对发现以前的错误字做修改,这些修改后的数据也会作 为一行新纪录添加到事实表中。事实表总是不断增加记录 的行不同,维度表的变化不仅是增加记录的行,而且据 需求不同维度表属性本身也会发生变化。本文着重讨论数据 库维度表的变化类型及其更新技术。
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