Hive实战处理(十八)拉链表的设计和使用

本文介绍了拉链表在数据仓库中的应用,常见于处理大量记录且存在更新操作的场景。通过全量数据采集、增量数据识别、历史数据更新等步骤,实现对特定时间点历史快照的查看。具体样例展示了如何实现拉链表,用于存储和查询历史状态变化。

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一、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:
1、 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。
2、 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。
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。
4、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。

二、拉链表的步骤分析
1、采集当日全量数据到ND(NewDay)表;
2、可从历史表中取出昨日全量数据存储到OD(OldDay)表;
3、(NDOD)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、(ODND)为状态到此结束需要封链的数据,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;
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

三、拉链表的具体样例

1、创建从历史表查询昨天的表OD(OldDay)
CREATE TABLE temp.temp_test_array_user_his as 
select * from 
(select 'a' id,'100' amount,
<think>好的,用户之前问过关于拉链设计,现在又提到大数据开发练习SQL。我需要先理解他们具体需要什么。可能他们正在学习大数据相关的SQL开发,想要一些练习的例子或者方向。 首先,用户可能是刚入门的开发者,或者是转行到大数据领域的,需要从基础到进阶的SQL练习。大数据开发通常涉及Hive、Spark SQL等工具,所以例子可能需要适配这些环境。 接下来,回顾用户之前的提问,他们可能对数据治理、历史数据跟踪(比如拉链)有兴趣,所以结合这些实际应用场景的SQL练习会更贴切。 需要分层次回答,从基础到高级,涵盖常见的操作,比如DDL、DML、窗口函数、性能优化等。同时,结合大数据的特点,比如分区、分桶、常用函数,以及实际案例,比如用户行为分析、拉链查询。 还要注意提供具体的例子代码,这样用户可以直接练习。例如,创建分区使用窗口函数计算排名、处理拉链查询等。此外,性能优化建议也很重要,因为大数据环境下效率很关键。 最后,可能需要推荐学习路径,帮助用户系统地提升技能,包括官方文档、在线练习平台实战项目。确保回答结构清晰,步骤明确,覆盖用户可能的需求点。</think>作为数据治理专家,我将从**大数据SQL开发核心能力训练**角度,为你设计分层次的练习方案。以下通过典型场景案例说明关键训练方向: --- ### **一、基础能力训练** #### 1. 数据定义语言(DDL) ```sql -- 创建分区(按日期分区) CREATE TABLE user_behavior ( user_id BIGINT, item_id BIGINT, action STRING, ts TIMESTAMP ) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS PARQUET; -- 创建分桶(用户ID分10个桶) CREATE TABLE user_profile ( user_id BIGINT, gender STRING, age INT ) CLUSTERED BY (user_id) INTO 10 BUCKETS; ``` #### 2. 数据操作语言(DML) ```sql -- 动态分区插入(Hive) SET hive.exec.dynamic.partition=true; SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; INSERT INTO TABLE user_behavior PARTITION (dt) SELECT user_id, item_id, action, from_unixtime(ts) AS ts, from_unixtime(ts, 'yyyy-MM-dd') AS dt FROM raw_events; ``` --- ### **二、进阶实战训练** #### 1. 窗口函数应用 ```sql -- 计算用户最近3次行为时间 SELECT user_id, ts, LAG(ts, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY ts) AS prev_1_ts, LAG(ts, 2) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY ts) AS prev_2_ts FROM user_behavior WHERE dt BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-07'; ``` #### 2. 复杂Join优化 ```sql -- MapJoin处理关联(Hive) SELECT /*+ MAPJOIN(b) */ a.user_id, a.purchase_amount, b.user_level FROM orders a JOIN user_levels b ON a.user_id = b.user_id WHERE a.dt = '2023-01-01'; ``` --- ### **三、大数据特性训练** #### 1. 文件格式处理 ```sql -- 解析JSON格式数据 SELECT get_json_object(event_data, '$.product_id') AS product_id, get_json_object(event_data, '$.price') AS price FROM json_logs WHERE dt = '2023-01-01'; ``` #### 2. 行列转换 ```sql -- 将多行转多列(Spark SQL) SELECT user_id, MAX(CASE WHEN action = 'click' THEN ts END) AS click_time, MAX(CASE WHEN action = 'purchase' THEN ts END) AS buy_time FROM user_behavior GROUP BY user_id; ``` --- ### **四、真实场景案例** #### 案例:用户留存分析 ```sql WITH first_day_users AS ( SELECT user_id, MIN(dt) AS first_dt FROM user_behavior WHERE dt BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-07' GROUP BY user_id ) SELECT f.first_dt, COUNT(DISTINCT f.user_id) AS D0_users, COUNT(DISTINCT CASE WHEN b.dt = DATE_ADD(f.first_dt, 1) THEN b.user_id END) AS D1_retained, COUNT(DISTINCT CASE WHEN b.dt = DATE_ADD(f.first_dt, 6) THEN b.user_id END) AS D7_retained FROM first_day_users f LEFT JOIN user_behavior b ON f.user_id = b.user_id GROUP BY f.first_dt; ``` #### 案例:拉链查询(接续前序问题) ```sql -- 查询用户2023-03-10的历史状态 SELECT * FROM user_history WHERE user_id = 1001 AND '2023-03-10' BETWEEN start_date AND end_date; ``` --- ### **五、性能优化重点** 1. **分区裁剪**:WHERE条件必须包含分区字段 2. **数据倾斜处理**: ```sql -- 添加随机前缀打散热点 SELECT /*+ SKEWJOIN(a) */ a.user_id, b.order_count FROM ( SELECT user_id, CONCAT(CAST(RAND()*10 AS INT), '_', user_id) AS uid_key FROM users ) a JOIN ( SELECT CONCAT(prefix, '_', user_id) AS uid_key, COUNT(*) AS order_count FROM orders LATERAL VIEW EXPLODE(ARRAY(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)) p AS prefix GROUP BY CONCAT(prefix, '_', user_id) ) b ON a.uid_key = b.uid_key; ``` --- ### **六、推荐学习路径** 1. **基础语法**: - 官方文档:Hive/Spark SQL官方Syntax手册 - 在线练习:SQLZoo、LeetCode数据库题库 2. **进阶实战**: - 牛客网SQL大厂真题 - 《Hive编程指南》经典案例 3. **性能调优**: - 执行计划解读(EXPLAIN语句) - 资源参数调优(内存分配、并行度设置) 建议每天完成3-5个复杂度递增的案例,重点关注数据分布特征对执行效率的影响,这是大数据SQL与传统数据库开发的核心差异点。
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