拉链表
一、什么是拉链表
拉链表是一种数据模型，主要是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。拉链表可以避免按每一天存储所有记录造成的海量存储问题，同时也是处理缓慢变化数据的一种常见方式。
解释：拉链表是维护历史状态，以及最新状态数据的一种表，拉链表根据拉链粒度的不同，实际上相当于快照，只不过做了优化，去除了一部分不变的记录，通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记录。
二、拉链表的产生背景
在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求：
- 数据量比较大
- 表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等；
- 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态，比如，查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等；
- 变化的比例和频率不是很大，比如，总共有1000万的会员，每天新增和发生变化的有10万左右；
- 如果对这边表每天都保留一份全量，那么每次全量中会保存很多不变的信息，对存储是极大的浪费；
对于这种表有几种方案可选： 方案一：每天只留最新的一份，比如我们每天用Sqoop抽取最新的一份全量数据到Hive中。 方案二：每天保留一份全量的切片数据。 方案三: 每天保存一份增量数据 方案四：使用拉链表。
以上方案对比
方案一
这种方案就不用多说了，实现起来很简单，每天drop掉前一天的数据，重新抽一份最新的。
优点很明显，节省空间，一些普通的使用也很方便，不用在选择表的时候加一个时间分区什么的。
缺点同样明显，没有历史数据，先翻翻旧账只能通过其它方式，比如从流水表里面抽。
方案二
每天一份全量的切片是一种比较稳妥的方案，而且历史数据也在。
缺点就是存储空间占用量太大太大了，如果对这边表每天都保留一份全量，那么每次全量中会保存很多不变的信息，对存储是极大的浪费，这点我感触还是很深的…
当然我们也可以做一些取舍，比如只保留近一个月的数据？但是，需求是无耻的，数据的生命周期不是我们能完全左右的。
方案三
每天都保存增量数据,这种方案相比较方案一二的话,数据量变少了,也记录了每条数据的变化.但是数据量还是比拉链表多,同时它要求某天的历史数据查询效率比较低,比较繁琐.比如你要求2021年10月01号的在职人数,你就需要判断入职日期小于等于10月01号的,用lead函数获取下条数据,判断下条数据的离职日期是否大于2021年10月01号.
方案四：使用拉链表
拉链表在使用上基本兼顾了我们的需求。
首先它在空间上做了一个取舍，虽说不像方案一那样占用量那么小，但是它每日的增量可能只有方案二的千分之一甚至是万分之一。
其实它能满足方案二所能满足的需求，既能获取最新的数据，也能添加筛选条件也获取历史的数据。
所以我们还是很有必要来使用拉链表的。
三、在Hive中实现拉链表
在现在的大数据场景下，大部分的公司都会选择以Hdfs和Hive为主的数据仓库架构。目前的Hdfs版本来讲，其文件系统中的文件是不能做改变的，也就是说Hive的表智能进行删除和添加操作，而不能进行update。基于这个前提，我们来实现拉链表。
还是以上面的用户表为例，我们要实现用户的拉链表。在实现它之前，我们需要先确定一下我们有哪些数据源可以用。
- 我们需要一张ODS层的用户全量表。至少需要用它来初始化。
- 每日的用户更新表。 而且我们要确定拉链表的时间粒度，比如说拉链表每天只取一个状态，也就是说如果一天有3个状态变更，我们只取最后一个状态，这种天粒度的表其实已经能解决大部分的问题了。
另外，补充一下每日的用户更新表该怎么获取，据笔者的经验，有3种方式拿到或者间接拿到每日的用户增量，因为它比较重要，所以详细说明：
- 我们可以监听Mysql数据的变化，比如说用Canal，最后合并每日的变化，获取到最后的一个状态。
- 假设我们每天都会获得一份切片数据，我们可以通过取两天切片数据的不同来作为每日更新表，这种情况下我们可以对所有的字段先进行concat，再取md5，这样就ok了。
- 流水表！有每日的变更流水表。
四、实现
需求:现在需要把一张每天存有全量数据的表制作成拉链表
步骤:
1.先把已有的全量分区表改造为拉链表①
2.通过昨天的全量数据和前天的全量数据比较,获取新增及变化的临时表②
3.拉链表和临时表②合并获取临时拉链表,用临时拉链表覆盖拉链表,得到新的拉链表
