维度表更新方法 - 增量更新

本文介绍了一种针对维度表的增量更新方法,包括通过比较标识位来确定新增、修改及删除记录的过程。利用MERGE语句高效地进行数据同步,并通过不同标志位管理ETL流程。

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维度表更新方法- 增量更新总结:



/******批量导入,从source表到stage target表,赋相应标识位:目的是找出新增加的和经过修改的记录******/
begin
    merge into emp_t t
    using (select * from emp_s) s
    on ( t.empid=s.empid
         and t.modify_time=s.modify_time)
    when matched then
      update set t.action_flag='0'
    when not matched then
      insert  (empid,empnm,deptnm,create_time,modify_time,action_flag)
        values (s.empid, s.empnm, s.deptnm, s.create_time, s.modify_time,'4' )
    ;
    commit;
end;
 
/******找出距离最近一次ETL时间以来,由源系统新增加的记录,赋标志位为2,维度表直接Insert*********/

begin
 update emp_t set action_flag='2' where create_time>(select nvl(max(create_time),to_date('01/01/2000','DD/MM/YYYY')) as createmaxtime from emp_t where action_flag='0' );
 commit;
end;


/****************找出数据仓库已经Load到的数据,但是在源系统经过修改的记录,改标志位为1,维度表需要更新或者生成新版本;
                  改原有记录的标志位为0,出错改标志位为5,0和5的记录不经过ETL到数据仓库*********/
begin
    
 merge into emp_t t
 using ( select empid,action_flag,empnm,deptnm,create_time,modify_time,rnk from(
          select empid,action_flag,empnm,deptnm,create_time,modify_time,rank() over(partition by empid order by modify_time desc) as rnk
          from emp_t where empid in  ( select empid from emp_t where action_flag='4' )) s_tmp where rnk='1') s
 on (t.empid=s.empid
 and t.modify_time=s.modify_time)
 when matched then
    update set t.action_flag='1'
 when not matched then
     insert  (empid,empnm,deptnm,create_time,modify_time,action_flag)
        values (s.empid, s.empnm, s.deptnm, s.create_time, s.modify_time,'5' );
 commit;
    
 merge into emp_t t
 using ( select empid,action_flag,empnm,deptnm,create_time,modify_time,rnk from(
          select empid,action_flag,empnm,deptnm,create_time,modify_time,rank() over(partition by empid order by modify_time desc) as rnk
          from emp_t where empid in  ( select empid from emp_t where action_flag='4' )) s_tmp where rnk='2') s
 on (t.empid=s.empid
 and t.modify_time=s.modify_time)
 when matched then
    update set t.action_flag='0'
 when not matched then
     insert  (empid,empnm,deptnm,create_time,modify_time,action_flag)
        values (s.empid, s.empnm, s.deptnm, s.create_time, s.modify_time,'5' );
 commit;
end;


 


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表和环绕在四周的维度表 组成的,事实表中的每一行与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与事实表结合之后产 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表中。与事实表总是不断增加记录 的行数不同,维度表的变化不仅是增加记录的行数,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 仓库维度表的变化类型及其更新技术。
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