千亿数仓项目第三章(数仓理论_缓慢变化维)

缓慢变化维

4.1 什么是缓慢变化维（SCD)
1、缓慢变化维简介
缓慢变化维，简称SCD（Slowly Changing Dimensions）
一些维度表的数据不是静态的，而是会随着时间而缓慢地变化（这里的缓慢是相对事实表而言，事实表数据变化的速度比维度表快）
这种随着时间发生变化的维度称之为缓慢变化维
把处理维度表数据历史变化的问题，称为缓慢变化维问题，简称SCD问题
2、举例说明
例如：用根据用户维度，统计不同出生年份的消费金额占比。（80后、90后、00后）。
而期间，用户可能去修改用户数据，例如：将出生日期改成了 1992年。此时，用户维度表就发生了变化。当然这个变化相对事实表的变换要慢。但这个用户维度表的变化，就是缓慢变化维。

这个用户的数据不是一直不变，而是有可能发生变化。例如：用户修改了出生日期、或者用户修改了住址。
4.2 SCD问题的几种解决方案
以下为解决缓慢变化维问题的几种办法：
保留原始值
改写属性值
增加维度新行
增加维度新列
添加历史表
SCD解决方案 - 保留原始值
某一个属性值绝不会变化。事实表始终按照该原始值进行分组。例如：
出生日期的数据，始终按照用户第一次填写的数据为准
SCD解决方案 - 改写属性值
对其相应需要重写维度行中的旧值，以当前值替换。因此其始终反映最近的情况。
当一个维度值的数据源发生变化，并且不需要在维度表中保留变化历史时，通常用新数据来覆盖旧数据。这样的处理使属性所反映的中是最新的赋值。
用户维度表
修改前：

修改后：

这种方法有个前提，用户不关心这个数据的变化
这样处理，易于实现，但是没有保留历史数据，无法分析历史变化信息
SCD解决方案 - 增加维度新行
数据仓库系统的目标之一是正确地表示历史。典型代表就是拉链表。
保留历史的数据，并插入新的数据。
用户维度表
修改前：

修改后：

SCD解决方案 - 增加维度新列
用不同的字段来保存不同的值，就是在表中增加一个字段，这个字段用来保存变化后的当前值，而原来的值则被称为变化前的值。总的来说，这种方法通过添加字段来保存变化后的痕迹。
用户维度表
修改前：

修改后:

SCD解决方案 - 使用历史表
另外建一个表来保存历史记录，这种方式就是将历史数据与当前数据完全分开来，在维度中只保存当前最新的数据。
用户维度表

用户维度历史表

这种方式的优点是可以同时分析当前及前一次变化的属性值，缺点是只保留了最后一次变化信息。

数仓项目-拉链表技术介绍
数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求：
1.表中的部分字段会被update，例如：
o用户的地址，产品的描述信息，品牌信息等等;
2.需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，例如：
o查看某一个产品在历史某一时间点的状态
o查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等
3.变化的比例和频率不是很大，例如：
o总共有1000万的会员，每天新增和发生变化的有10万左右

商品历史快照案例
需求：
有一个商品表：

2019年12月20日的数据如下所示：

商品的状态，会随着时间推移而变化，我们需要将商品的所有变化的历史信息都保存下来。如何实现呢？
方案一：快照每一天的数据到数仓
该方案为：
每一天都保存一份全量，将所有数据同步到数仓中
很多记录都是重复保存，没有任何变化
12月20日（4条数据）

12月21日（10条数据）

12月22日（18条数据）

方案一：MySQL到Hive数仓代码实现
MySQL&Hive初始化
1、在MySQL demo库中 创建表

– 创建数据库
create database if not exists demo;
– 创建商品表
create table if not exists demo.t_product(
goods_id varchar(50), – 商品编号
goods_status varchar(50), – 商品状态
createtime varchar(50), – 商品创建时间
modifytime varchar(50) – 商品修改时间
);

2、在Hive中 demo库创建表

– 创建表
create database if not exists demo;
– 创建ods层表
create table if not exists demo.ods_product(
goods_id string, – 商品编号
goods_status string, – 商品状态
createtime string, – 商品创建时间
modifytime string – 商品修改时间
)
partitioned by (dt string)
row format delimited fields terminated by ‘,’ stored as TEXTFILE;
​-- 创建dw层表
create table if not exists demo.dw_product(
goods_id string, – 商品编号
goods_status string, – 商品状态
createtime string, – 商品创建时间
modifytime string – 商品修改时间
)
partitioned by (dt string)
row format delimited fields terminated by ‘,’ stored as TEXTFILE;

增量导入12月20日数据
1、MySQL数据库导入12月20日数据（4条数据）

insert into demo.t_product(goods_id, goods_status, createtime, modifytime) values
(‘001’, ‘待审核’, ‘2019-12-18’, ‘2019-12-20’),
(‘002’, ‘待售’, ‘2019-12-19’, ‘2019-12-20’),
(‘003’, ‘在售’, ‘2019-12-20’, ‘2019-12-20’),
(‘004’, ‘已删除’, ‘2019-12-15’, ‘2019-12-20’);

2、使用Kettle将MySQL数据导出，并导入到分区HDFS位置
Kettle转换流程图
创建Hive分区

– 创建分区
alter table demo.ods_product add if not exists partition (dt=‘2019-12-20’);

表输入
Hadoop File output
3、Hive中查询数据

select * from demo.ods_product

4、数据导入维度表

insert overwrite table demo.dw_product partition(dt=‘2019-12-20’)
select
goods_id,
goods_status,
createtime,
modifytime
from demo.ods_product where dt=‘2019-12-20’;

增量导入12月21日数据
1、MySQL数据库导入12月21日数据（6条数据）

UPDATE demo.t_product SET goods_status = ‘待售’, modifytime = ‘2019-12-21’ WHERE goods_id = ‘001’;
INSERT INTO demo.t_product(goods_id, goods_status, createtime, modifytime) VALUES
(‘005’, ‘待审核’, ‘2019-12-21’, ‘2019-12-21’),
(‘006’, ‘待审核’, ‘2019-12-21’, ‘2019-12-21’);

2、运行Kettle转换，导入2019年12月21日数据
3、Hive查询数据

select * from demo.ods_product where dt=‘2019-12-21’;

4、数据导入dw层表

insert overwrite table demo.dw_product partition(dt=‘2019-12-21’)
select
goods_id,
goods_status,
createtime,
modifytime
from demo.ods_product where dt=‘2019-12-21’;

增量导入12月22日数据
1、MySQL数据库导入12月22日数据（6条数据）

UPDATE demo.t_product SET goods_status = ‘已删除’, modifytime = ‘2019-12-22’ WHERE goods_id = ‘003’;
UPDATE demo.t_product SET goods_status = ‘已删除’, modifytime = ‘2019-12-22’ WHERE goods_id = ‘006’;
INSERT INTO demo.t_product(goods_id, goods_status, createtime, modifytime) VALUES
(‘007’, ‘待审核’, ‘2019-12-22’, ‘2019-12-22’),
(‘008’, ‘待审核’, ‘2019-12-22’, ‘2019-12-22’);

2、运行Kettle转换，导入2019年12月22日数据
3、Hive查询数据

select * from ods_product where dt=‘2019-12-22’;

4、数据导入dw层表

insert overwrite table demo.dw_product partition(dt=‘2019-12-22’)
select
goods_id,
goods_status,
createtime,
modifytime
from demo.ods_product where dt=‘2019-12-22’;

从上述案例，可以看到：
表每天保留一份全量，每次全量中会保存很多不变的信息，如果数据量很大的话，对存储是极大的浪费
可以将表设计为拉链表，既能满足反应数据的历史状态，又可以最大限度地节省存储空间
方案二：使用拉链表保存历史快照思路
拉链表不存储冗余的数据，只有某行的数据发生变化，才需要保存下来，相比每次全量同步会节省存储空间
能够查询到历史快照
额外的增加了两列（dw_start_date、dw_end_date），为数据行的生命周期
12月20日商品拉链表的数据：

12月20日的数据是全新的数据导入到dw表
dw_start_date表示某一条数据的生命周期起始时间，即数据从该时间开始有效（即生效日期）
dw_end_date表示某一条数据的生命周期结束时间，即数据到这一天（不包含）（即失效日期）
dw_end_date为9999-12-31，表示当前这条数据是最新的数据，数据到9999-12-31才过期
12月21日商品拉链表的数据

拉链表中没有存储冗余的数据，（只要数据没有变化，无需同步）
001编号的商品数据的状态发生了变化（从待审核 → 待售），需要将原有的dw_end_date从9999-12-31变为2019-12-21，表示待审核状态，在2019/12/20（包含） - 2019/12/21（不包含）有效
001编号新的状态重新保存了一条记录，dw_start_date为2019/12/21，dw_end_date为9999/12/31
新数据005、006、dw_start_date为2019/12/21，dw_end_date为9999/12/31
12月22日商品拉链表的数据

003编号的商品数据的状态发生了变化（从在售→已删除），需要将原有的dw_end_date从9999-12-31变为2019-12-22，表示在售状态，在2019/12/20（包含） - 2019/12/22（不包含）有效
003编号新的状态重新保存了一条记录，dw_start_date为2019/12/22，dw_end_date为9999/12/31
新数据007、008、dw_start_date为2019/12/22，dw_end_date为9999/12/31
方案二：拉链表存储历史快照代码实现
操作步骤：
1.在原有dw层表上，添加额外的两列 o生效日期（dw_start_date） o失效日期（dw_end_date） 2.只同步当天修改的数据到ods层
3.拉链表算法实现
o编写SQL处理当天最新的数据（新添加的数据和修改过的数据）
o编写SQL处理dw层历史数据，重新计算之前的dw_end_date
4.拉链表的数据为：当天最新的数据 UNION ALL 历史数据
代码实现：
1、MySQL&Hive表初始化
MySQL创建商品表2

– 创建数据库
create database if not exists demo;
– 创建商品表
create table if not exists demo.t_product_2(
goods_id varchar(50), – 商品编号
goods_status varchar(50), – 商品状态
createtime varchar(50), – 商品创建时间
modifytime varchar(50) – 商品修改时间
);

Hive ODS层建表

– 创建表
create database if not exists demo;​
– 创建ods层表
create table if not exists demo.ods_product_2(
goods_id string, – 商品编号
goods_status string, – 商品状态
createtime string, – 商品创建时间
modifytime string – 商品修改时间
)
partitioned by (dt string)
row format delimited fields terminated by ‘,’ stored as TEXTFILE;

Hive dw层创建拉链表

– 创建拉链表
create table if not exists demo.dw_product_2(
goods_id string, – 商品编号
goods_status string, – 商品状态
createtime string, – 商品创建时间
modifytime string, – 商品修改时间
dw_start_date string, – 生效日期
dw_end_date string – 失效日期
)
row format delimited fields terminated by ‘,’ stored as TEXTFILE;

全量导入2019年12月20日数据
1、MySQL数据库导入12月20日数据（4条数据）

insert into demo.t_product_2(goods_id, goods_status, createtime, modifytime) values
(‘001’, ‘待审核’, ‘2019-12-18’, ‘2019-12-20’),
(‘002’, ‘待售’, ‘2019-12-19’, ‘2019-12-20’),
(‘003’, ‘在售’, ‘2019-12-20’, ‘2019-12-20’),
(‘004’, ‘已删除’, ‘2019-12-15’, ‘2019-12-20’);

2、使用Kettle进行全量同步MySQL数据到Hive ods层表
Kettle组件图
设置命名参数
创建Hive分区

– 创建分区
alter table demo.ods_product_2 add if not exists partition (dt=‘2019-12-20’);

表输入

SELECT *
FROM t_product_2
where modifytime <= ‘${dt}’

Hadoop File Ouput
3、编写SQL从ods导入dw当天最新的数据

– 从ods层导入dw当天最新数据
insert overwrite table demo.dw_product_2
select
goods_id, – 商品编号
goods_status, – 商品状态
createtime, – 商品创建时间
modifytime, – 商品修改时间
modifytime as dw_start_date, – 生效日期
‘9999-12-31’ as dw_end_date – 失效日期
from
demo.ods_product_2
where
dt = ‘2019-12-20’;

增量导入2019年12月21日数据
1、MySQL数据库导入12月21日数据（6条数据）

UPDATE demo.t_product_2 SET goods_status = ‘待售’, modifytime = ‘2019-12-21’ WHERE goods_id = ‘001’;
INSERT INTO demo.t_product_2(goods_id, goods_status, createtime, modifytime) VALUES
(‘005’, ‘待审核’, ‘2019-12-21’, ‘2019-12-21’),
(‘006’, ‘待审核’, ‘2019-12-21’, ‘2019-12-21’);

2、使用Kettle开发增量同步MySQL数据到Hive ods层表
Hive创建分区

– 创建分区
alter table demo.ods_product_2 add if not exists partition (dt=‘2019-12-21’);

表输入读取MySQL数据

SELECT *
FROM t_product_2
where modifytime = ‘${dt}’

3、编写SQL处理dw层历史数据，重新计算之前的dw_end_date

– 重新计算dw层拉链表中的失效时间
select
t1.goods_id, – 商品编号
t1.goods_status, – 商品状态
t1.createtime, – 商品创建时间
t1.modifytime, – 商品修改时间
t1.dw_start_date, – 生效日期（生效日期无需重新计算）
case when (t2.goods_id is not null and t1.dw_end_date > ‘2019-12-21’)
then ‘2019-12-21’
else t1.dw_end_date – 小的是以前修改的，不用修改，只修改9999-12-31的数据
end as dw_end_date – 更新生效日期（需要重新计算）
from
demo.dw_product_2 t1
left join
(select * from demo.ods_product_2 where dt=‘2019-12-21’) t2
on t1.goods_id = t2.goods_id

6、合并当天最新的数据和历史数据到

insert overwrite table demo.dw_product_2
select
t1.goods_id, – 商品编号
t1.goods_status, – 商品状态
t1.createtime, – 商品创建时间
t1.modifytime, – 商品修改时间
t1.dw_start_date, – 生效日期（生效日期无需重新计算）
case when (t2.goods_id is not null and t1.dw_end_date > ‘2019-12-21’)
then ‘2019-12-21’
else t1.dw_end_date
end as dw_end_date – 更新生效日期（需要重新计算）
from
demo.dw_product_2 t1
left join
(select * from demo.ods_product_2 where dt=‘2019-12-21’) t2
on t1.goods_id = t2.goods_id
union all
select
goods_id, – 商品编号
goods_status, – 商品状态
createtime, – 商品创建时间
modifytime, – 商品修改时间
modifytime as dw_start_date, – 生效日期
‘9999-12-31’ as dw_end_date – 失效日期
from
demo.ods_product_2 where dt=‘2019-12-21’ – 只有新增和修改的数据
order by dw_start_date, goods_id;

查询拉链表
1、获取2019-12-20日的历史快照数据

select * from demo.dw_product_2 where dw_start_date <= ‘2019-12-20’ and dw_end_date > ‘2019-12-20’ order by goods_id;

2、获取最新的商品快照数据

select * from demo.dw_product_2 where dw_end_date = ‘9999-12-31’ order by goods_id;