漫談數(shù)據(jù)倉庫之拉鏈表(原理、設(shè)計以及在Hive中的實現(xiàn))
0x00 前言
本文將會談一談在數(shù)據(jù)倉庫中拉鏈表相關(guān)的內(nèi)容,包括它的原理、設(shè)計、以及在我們大數(shù)據(jù)場景下的實現(xiàn)方式。
全文由下面幾個部分組成:
- 先分享一下拉鏈表的用途、什么是拉鏈表。
- 通過一些小的使用場景來對拉鏈表做近一步的闡釋,以及拉鏈表和常用的切片表的區(qū)別。
- 舉一個具體的應(yīng)用場景,來設(shè)計并實現(xiàn)一份拉鏈表,***并通過一些例子說明如何使用我們設(shè)計的這張表(因為現(xiàn)在Hive的大規(guī)模使用,我們會以Hive場景下的設(shè)計為例)。
- 分析一下拉鏈表的優(yōu)缺點,并對前面的提到的一些內(nèi)容進行補充說明,比如說拉鏈表和流水表的區(qū)別。
0x01 什么是拉鏈表
拉鏈表是針對數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計中表存儲數(shù)據(jù)的方式而定義的,顧名思義,所謂拉鏈,就是記錄歷史。記錄一個事物從開始,一直到當前狀態(tài)的所有變化的信息。
我們先看一個示例,這就是一張拉鏈表,存儲的是用戶的最基本信息以及每條記錄的生命周期。我們可以使用這張表拿到***的當天的***數(shù)據(jù)以及之前的歷史數(shù)據(jù)。
我們暫且不對這張表做細致的講解,后文會專門來闡述怎么來設(shè)計、實現(xiàn)和使用它。
拉鏈表的使用場景
在數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型設(shè)計過程中,經(jīng)常會遇到下面這種表的設(shè)計:
- 有一些表的數(shù)據(jù)量很大,比如一張用戶表,大約10億條記錄,50個字段,這種表,即使使用ORC壓縮,單張表的存儲也會超過100G,在HDFS使用雙備份或者三備份的話就更大一些。
- 表中的部分字段會被update更新操作,如用戶聯(lián)系方式,產(chǎn)品的描述信息,訂單的狀態(tài)等等。
- 需要查看某一個時間點或者時間段的歷史快照信息,比如,查看某一個訂單在歷史某一個時間點的狀態(tài)。
- 表中的記錄變化的比例和頻率不是很大,比如,總共有10億的用戶,每天新增和發(fā)生變化的有200萬左右,變化的比例占的很小。
那么對于這種表我該如何設(shè)計呢?下面有幾種方案可選:
- 方案一:每天只留***的一份,比如我們每天用Sqoop抽取***的一份全量數(shù)據(jù)到Hive中。
- 方案二:每天保留一份全量的切片數(shù)據(jù)。
- 方案三:使用拉鏈表。
為什么使用拉鏈表
現(xiàn)在我們對前面提到的三種進行逐個的分析。
方案一
這種方案就不用多說了,實現(xiàn)起來很簡單,每天drop掉前一天的數(shù)據(jù),重新抽一份***的。
優(yōu)點很明顯,節(jié)省空間,一些普通的使用也很方便,不用在選擇表的時候加一個時間分區(qū)什么的。
缺點同樣明顯,沒有歷史數(shù)據(jù),先翻翻舊賬只能通過其它方式,比如從流水表里面抽。
方案二
每天一份全量的切片是一種比較穩(wěn)妥的方案,而且歷史數(shù)據(jù)也在。
缺點就是存儲空間占用量太大太大了,如果對這邊表每天都保留一份全量,那么每次全量中會保存很多不變的信息,對存儲是極大的浪費,這點我感觸還是很深的……
當然我們也可以做一些取舍,比如只保留近一個月的數(shù)據(jù)?但是,需求是無恥的,數(shù)據(jù)的生命周期不是我們能完全左右的。
拉鏈表
拉鏈表在使用上基本兼顧了我們的需求。
首先它在空間上做了一個取舍,雖說不像方案一那樣占用量那么小,但是它每日的增量可能只有方案二的千分之一甚至是萬分之一。
其實它能滿足方案二所能滿足的需求,既能獲取***的數(shù)據(jù),也能添加篩選條件也獲取歷史的數(shù)據(jù)。
所以我們還是很有必要來使用拉鏈表的。
0x02 拉鏈表的設(shè)計和實現(xiàn)
如何設(shè)計一張拉鏈表
下面我們來舉個栗子詳細看一下拉鏈表。
我們先看一下在Mysql關(guān)系型數(shù)據(jù)庫里的user表中信息變化。
在2017-01-01這一天表中的數(shù)據(jù)是:
在2017-01-02這一天表中的數(shù)據(jù)是, 用戶002和004資料進行了修改,005是新增用戶:
在2017-01-03這一天表中的數(shù)據(jù)是, 用戶004和005資料進行了修改,006是新增用戶:
如果在數(shù)據(jù)倉庫中設(shè)計成歷史拉鏈表保存該表,則會有下面這樣一張表,這是***一天(即2017-01-03)的數(shù)據(jù):
說明
- t_start_date表示該條記錄的生命周期開始時間,t_end_date表示該條記錄的生命周期結(jié)束時間。
- t_end_date = ‘9999-12-31’表示該條記錄目前處于有效狀態(tài)。
- 如果查詢當前所有有效的記錄,則select * from user where t_end_date = ‘9999-12-31’。
- 如果查詢2017-01-02的歷史快照,則select from user where t_start_date <= ‘2017-01-02’ and t_end_date >= ‘2017-01-02’。(*此處要好好理解,是拉鏈表比較重要的一塊。**)
在Hive中實現(xiàn)拉鏈表
在現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)場景下,大部分的公司都會選擇以Hdfs和Hive為主的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)。目前的Hdfs版本來講,其文件系統(tǒng)中的文件是不能做改變的,也就是說Hive的表智能進行刪除和添加操作,而不能進行update?;谶@個前提,我們來實現(xiàn)拉鏈表。
還是以上面的用戶表為例,我們要實現(xiàn)用戶的拉鏈表。在實現(xiàn)它之前,我們需要先確定一下我們有哪些數(shù)據(jù)源可以用。
- 我們需要一張ODS層的用戶全量表。至少需要用它來初始化。
- 每日的用戶更新表。
而且我們要確定拉鏈表的時間粒度,比如說拉鏈表每天只取一個狀態(tài),也就是說如果一天有3個狀態(tài)變更,我們只取***一個狀態(tài),這種天粒度的表其實已經(jīng)能解決大部分的問題了。
另外,補充一下每日的用戶更新表該怎么獲取,據(jù)筆者的經(jīng)驗,有3種方式拿到或者間接拿到每日的用戶增量,因為它比較重要,所以詳細說明:
- 我們可以監(jiān)聽Mysql數(shù)據(jù)的變化,比如說用Canal,***合并每日的變化,獲取到***的一個狀態(tài)。
- 假設(shè)我們每天都會獲得一份切片數(shù)據(jù),我們可以通過取兩天切片數(shù)據(jù)的不同來作為每日更新表,這種情況下我們可以對所有的字段先進行concat,再取md5,這樣就ok了。
- 流水表!有每日的變更流水表。
ods層的user表
現(xiàn)在我們來看一下我們ods層的用戶資料切片表的結(jié)構(gòu):
- CREATE EXTERNAL TABLE ods.user (
- user_num STRING COMMENT '用戶編號',
- mobile STRING COMMENT '手機號碼',
- reg_date STRING COMMENT '注冊日期'
- COMMENT '用戶資料表'
- PARTITIONED BY (dt string)
- ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n'
- STORED AS ORC
- LOCATION '/ods/user';
- )
ods層的user_update表
然后我們還需要一張用戶每日更新表,前面已經(jīng)分析過該如果得到這張表,現(xiàn)在我們假設(shè)它已經(jīng)存在。
- CREATE EXTERNAL TABLE ods.user_update (
- user_num STRING COMMENT '用戶編號',
- mobile STRING COMMENT '手機號碼',
- reg_date STRING COMMENT '注冊日期'
- COMMENT '每日用戶資料更新表'
- PARTITIONED BY (dt string)
- ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n'
- STORED AS ORC
- LOCATION '/ods/user_update';
- )
拉鏈表
現(xiàn)在我們創(chuàng)建一張拉鏈表:
- CREATE EXTERNAL TABLE dws.user_his (
- user_num STRING COMMENT '用戶編號',
- mobile STRING COMMENT '手機號碼',
- reg_date STRING COMMENT '用戶編號',
- t_start_date ,
- t_end_date
- COMMENT '用戶資料拉鏈表'
- ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n'
- STORED AS ORC
- LOCATION '/dws/user_his';
- )
實現(xiàn)sql語句
然后初始化的sql就不寫了,其實就相當于是拿一天的ods層用戶表過來就行,我們寫一下每日的更新語句。
現(xiàn)在我們假設(shè)我們已經(jīng)已經(jīng)初始化了2017-01-01的日期,然后需要更新2017-01-02那一天的數(shù)據(jù),我們有了下面的Sql。
然后把兩個日期設(shè)置為變量就可以了。
- INSERT OVERWRITE TABLE dws.user_his
- SELECT * FROM
- (
- SELECT A.user_num,
- A.mobile,
- A.reg_date,
- A.t_start_time,
- CASE
- WHEN A.t_end_time = '9999-12-31' AND B.user_num IS NOT NULL THEN '2017-01-01'
- ELSE A.t_end_time
- END AS t_end_time
- FROM dws.user_his AS A
- LEFT JOIN ods.user_update AS B
- ON A.user_num = B.user_num
- UNION
- SELECT C.user_num,
- C.mobile,
- C.reg_date,
- '2017-01-02' AS t_start_time,
- '9999-12-31' AS t_end_time
- FROM ods.user_update AS C
- ) AS T
0x03 補充
好了,我們分析了拉鏈表的原理、設(shè)計思路、并且在Hive環(huán)境下實現(xiàn)了一份拉鏈表,下面對拉鏈表做一些小的補充。
拉鏈表和流水表
流水表存放的是一個用戶的變更記錄,比如在一張流水表中,一天的數(shù)據(jù)中,會存放一個用戶的每條修改記錄,但是在拉鏈表中只有一條記錄。
這是拉鏈表設(shè)計時需要注意的一個粒度問題。我們當然也可以設(shè)置的粒度更小一些,一般按天就足夠。
查詢性能
拉鏈表當然也會遇到查詢性能的問題,比如說我們存放了5年的拉鏈數(shù)據(jù),那么這張表勢必會比較大,當查詢的時候性能就比較低了,個人認為兩個思路來解決:
- 在一些查詢引擎中,我們對start_date和end_date做索引,這樣能提高不少性能。
- 保留部分歷史數(shù)據(jù),比如說我們一張表里面存放全量的拉鏈表數(shù)據(jù),然后再對外暴露一張只提供近3個月數(shù)據(jù)的拉鏈表。
0xFF 總結(jié)
我們在這篇文章里面詳細地分享了一下和拉鏈表相關(guān)的知識點,但是仍然會有一會遺漏。歡迎交流。
在后面的使用中又有了一些心得,補充進來:
- 使用拉鏈表的時候可以不加t_end_date,即失效日期,但是加上之后,能優(yōu)化很多查詢。
- 可以加上當前行狀態(tài)標識,能快速定位到當前狀態(tài)。
- 在拉鏈表的設(shè)計中可以加一些內(nèi)容,因為我們每天保存一個狀態(tài),如果我們在這個狀態(tài)里面加一個字段,比如如當天修改次數(shù),那么拉鏈表的作用就會更大。