kettle维度查询更新组件建立拉链表

当业务系统中的数据发生变化并覆盖时,历史数据可能丢失。在数据仓库中,为了保存数据变化的历史,可以构建拉链表。Kettle的维度查询/更新组件能有效地实现这一功能,例如在CRM系统的合同表contract与数据仓库的fact_contract之间进行操作。

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业务系统中数据发生变化时,一般会进行更新覆盖,这样历史数据容易丢失,在数据仓库中有时候需要保存数据变化的历史记录,做成拉链表。这时候就可以使用kettle的维度查询/更新 组件来实现了。

场景如下:在CRM系统中有一个合同表contract,在数据仓库有fact_contract

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。 其中数据仓库、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仓库里, 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,数据仓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仓库设计的基本概念之一。 星型模式是由位于中央的事实和环绕在四周的维度 组成的,事实中的每一行与每个维度的多行建立关系, 查询结果是通过将一个或者多个维度与事实结合之后产 生的,因此每一个维度和事实都有一个“一对多”的连 接关系,维度的主键是事实中的外键。随着企业交易量 的越来越多,星型模式中的事实数据记录行数会不断增加, 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数字做修改,这些修改后的数据也会作 为一行新纪录添加到事实中。与事实总是不断增加记录 的行数不同,维度的变化不仅是增加记录的行数,而且据 需求不同维度属性本身也会发生变化。本文着重讨论数据 仓库维度的变化类型及其更新技术。
<think>好的,我现在需要帮助用户了解Kettle中用于插入和更新数据的组件及其使用方法。首先,用户提到了插入/更新组件,但根据引用[2],这个组件性能可能有问题,所以用户可能想知道如何优化或者替代方案。用户还引用了其他资料,比如使用输出和更新组件分开处理,以及MySQL的ON DUPLICATE KEY语句,这些都需要整合到回答中。 首先,我应该先介绍插入/更新组件的基本用法,说明它的功能和操作步骤。然后,根据引用[2],用户提到性能问题,需要解释为什么性能低下,以及如何通过分开插入和更新来优化。这里可能需要引用输出组件更新组件,分别说明它们的配置方法,比如步骤之间的跳转和字段映射。 接下来,用户可能想知道如何结合数据库特性,比如MySQL的ON DUPLICATE KEY UPDATE,这在引用[4]中提到了。这部分需要解释如何在Kettle中使用SQL脚本组件来实现这个功能,可能给出一个示例SQL语句,并说明其优势,比如减少步骤和提高效率。 另外,用户提供的引用[3]介绍了Kettle的基本信息和安装,可能不需要深入,但可以简要提及Kettle作为ETL工具的背景,让回答更全面。 还需要考虑用户可能遇到的实际问题,比如数据量大的情况下如何处理,性能优化的具体方法,以及不同数据库的兼容性。例如,引用[1]提到插入/更新组件的数据对比机制,需要解释比较字段的重要性,以及如何正确设置这些字段。 最后,生成相关问题,应该围绕用户可能进一步询问的方向,比如性能对比、步骤组合、错误处理、数据量影响以及数据库特性整合等。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明不同组件的使用方法,并引用相关资料支持每个部分。同时,语言要简洁,避免技术术语过多,让用户容易理解。可能还需要注意中英文术语的转换,比如组件名称保持英文,但解释用中文。此外,代码块和SQL示例要正确格式化,符合用户提供的格式要求。</think>### Kettle插入与更新数据组件使用方法 Kettle(PDI)通过插入/更新组件实现数据同步功能,同时提供替代方案应对不同场景需求。以下是具体组件用法及优化建议: --- #### 一、插入/更新组件(基础用法) 1. **功能说明** 该组件将源数据与目标逐行比对,存在则更新,不存在则插入[^1] 2. **操作步骤** - 添加「插入/更新」步骤到转换 - 设置目标数据库连接 - 指定目标名 - 配置关键比对字段(如主键) - 映射输入字段与目标字段 3. **性能特点** 默认配置下处理速度约500-1000条/秒,大数据量时建议拆分处理[^2] --- #### 二、高性能替代方案 1. **拆分处理策略** - **插入操作**:使用「输出」组件批量写入新数据 ```python 步骤关系:输入 -> 输出 配置要点:启用批量插入,设置提交记录数(建议1000-5000) ``` - **更新操作**:使用「更新组件单独处理 ```python 步骤关系:输入 -> 更新 配置要点:精确设置WHERE条件字段,建立目标索引 ``` 2. **数据库特性集成** 通过「执行SQL脚本」组件调用数据库原生语法: ```sql INSERT INTO table (id,data) VALUES (?,?) ON DUPLICATE KEY UPDATE data=VALUES(data) # MySQL示例[^4] ``` 优势:单步骤完成操作,效率提升30%-50% --- #### 三、组件选择建议 | 场景 | 推荐方案 | 优势 | |------|----------|------| | 小数据量 | 插入/更新组件 | 配置简单 | | 大数据量 | 拆分方案 | 吞吐量高 | | 特定数据库 | SQL脚本方案 | 最佳性能 | ---
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