数据仓库拉链表：存储与优化

"本资料主要介绍了数据仓库中的数据表拉链示例，涉及ETL算法在数据仓库构建中的应用，以及快照存储和拉链存储两种历史数据存储方式的对比和意义。" 在数据仓库领域，ETL（Extract, Transform, Load）过程是将业务系统数据转化为适合分析的数据结构的关键步骤。拉链技术是ETL处理中的一种策略，特别是在处理历史数据变化时非常有用。数据仓库拉链表的设计旨在高效地存储和追踪数据的变化，从而节省存储空间并记录数据的历史演变。 1. **数据仓库特点**： 数据仓库的主要目的是提供决策支持，它通常包含来自多个业务系统的整合数据，并且强调数据的历史性和一致性。与操作型数据库不同，数据仓库关注的是数据分析而非实时事务处理。 2. **快照存储与拉链存储**： - **快照存储**：这种存储方式是在特定时间点保存数据的完整状态，就像一个数据的快照。每当有新的数据更新，就创建一个新的快照。这种方式对于查看特定时间点的数据状态很有帮助，但随着数据变更的增加，存储需求会迅速增长。 - **拉链存储**（或称链式存储）：它跟踪数据的变化而不是保存每个状态的完整副本。通过添加和更新记录的开始和结束日期（如START_DT和END_DT），可以追踪数据的变化。当数据被修改或删除时，原有记录关闭（关链），新记录开启（开链）。这种方式显著减少了存储空间的需求。 3. **拉链存储的三种操作**： - **新增**：当主键值（如账户ID）首次出现时，创建一条新的记录并开启。 - **删除**：如果数据被删除，相应记录的END_DT会被更新，表示该记录不再有效。 - **修改**：对于属性字段的更新，原记录先关闭，然后创建一条新的记录来反映更新后的状态。 4. **拉链的意义**： - **节省存储空间**：相比于快照存储，拉链存储可以极大地减少存储需求，尤其在处理大量历史数据时。 - **记录数据变化**：拉链示例能够记录数据随时间的演变，这对于分析和理解数据的趋势至关重要。 5. **案例分析**： 例如，一个移动通信公司的客户资料，如果河北有2800万客户，每条记录大约2800万条。考虑到历史客户，全量数据可能达到5000万条。如果使用快照存储，存储需求将是巨大的。而采用拉链存储，仅需存储每个客户的变更记录，大大降低了存储成本。 总结来说，数据表的拉链示例展示了如何有效地管理和存储数据仓库中的历史数据，通过跟踪数据变化，既能满足查询历史状态的需求，又能节省宝贵的存储资源。这种技术对于大型数据仓库项目和需要长期保留数据变化记录的业务场景尤其重要。