数据仓库01- 时间拉链的全量备份

本文通过MySQL演示时间拉链的全量备份方法,详细解释了如何进行第一次、第二次乃至后续备份,涉及数据对比、新增和修改数据的处理,确保历史表的完整性和准确性。
mysql中演示

在mysql演示时间拉链的全量备份:

一、演示第一次及第二次全量备份。

1、首先存在业务系统表。

//进入test数据库。
use test
//创建业务表user_data,并赋予最初的业务数据。
create table user_data(
userid int,
ustate varchar(4)
);
insert into user_data values(1,'1');
insert into user_data values(2,'2');
insert into user_data values(3,'3');
insert into user_data values(4,'4');
insert into user_data values(5,'5');

2、第一次的全量备份:用临时表bak抽取业务表中的数据,添加两个字段信息(开始时间和

结束时间),然后由bak直接将所有的数据插入历史表his中。

//开始时间的业务数据的当天,这里我们假设时间为2007-01,并将结束时间取为最大。
//在这里,我们的记录的begin_date和end_date都是varchar类型。
create table bak as select u.*,'200701' begin_date,'299901' end_date from user_data u ;
//将bak表的数据插入历史表中。
create table his as select * from bak;

3、查看第一次全量备份后的数据

在这里插入图片描述

不管是全量备份还是增量备份,第一次备份都是将所有的业务数据添加时间信息后插入历史表,接下来的第二次全量备份才是重点。

4、我们假设在2008-01时,将业务表中的数据修改,修改如下:

update user_data set ustate = 2 where userid = 1;
update user_data set ustate = 4 where userid = 3;
update user_data set ustate = 6 where userid = 5;

修改后的业务表数据如下:

在这里插入图片描述

重点来了,我们的核心步骤之一就是:将“昨天”

### 数据仓库拉链全量分区的设计与实现 #### 设计背景 在数据仓库中,拉链表是一种用于记录历史变更的有效工具。它能够保存每条记录的状态变化过程以及对应的时间区间[^1]。对于需要频繁访问历史数据的应用场景而言,合理设计拉链表及其分区策略至关重要。 #### 全量分区的定义 全量分区是指将整个拉链表按照特定维度划分为多个子集,通常以日期作为分区键。这种设计可以显著提升查询性能并降低存储成本。例如,在Oracle数据库或Hive环境中,可以通过`dt`字段来表示每天的数据快照[^2]。 #### 表结构设计 以下是基于Hive环境下的拉链表设计方案: | 字段名 | 类型 | 描述 | |----------------|------------|--------------------------| | order_id | STRING | 订单唯一标识符 | | user_id | STRING | 用户ID | | start_date | DATE | 时间区间的起始时间 | | end_date | DATE | 时间区间的结束时间 | | status | STRING | 当前状态 | | dt | STRING | 分区字段(YYYYMMDD格式) | 其中,`start_date` 和 `end_date` 定义了一条记录有效的时间范围;当某条记录处于当前版本时,其`end_date`一般设置为远未来的一个固定值(如'9999-12-31')[^4]。 #### 创建表语句示例 (Hive SQL) ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS tmp_order_detail ( order_id STRING, user_id STRING, start_date DATE, end_date DATE, status STRING ) PARTITIONED BY (dt STRING); ``` #### 数据加载逻辑 为了保持拉链表的一致性和准确性,需遵循如下原则: 1. **新增记录**:如果发现新的业务事件,则将其加入到拉链表中,并赋予合适的`start_date`和初始`end_date`。 2. **更新现有记录**:当检测到已有记录发生变化时,应先关闭旧版本(`end_date=实际更改发生时刻`),然后再插入一条代表最新状态的新纪录[^3]。 #### 查询优化建议 由于拉链表可能包含大量历史数据,因此推荐采用以下措施提高读取效率: - 使用过滤条件限定目标时间段内的结果集合; - 对常用列建立索引或者压缩编码技术减少I/O开销。 #### 注意事项 随着运营周期延长,可能会累积过多的小文件影响整体性能表现。为此,应当定时执行合并操作清理冗余碎片化区块[^3]。
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