大家都知道數(shù)據(jù)倉庫，是為企業(yè)所有級別的決策制定過程，提供所有類型數(shù)據(jù)支持的戰(zhàn)略集合。因此越來越多的企業(yè)和管理者對數(shù)據(jù)倉庫格外關(guān)注。做好數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)，一靠工具，二靠技術(shù)。就工具方面來說，很多云廠商已經(jīng)提供了相當(dāng)成熟和完備的解決方案。

以我們?nèi)A為云舉例，目前華為云的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB（DWS）已經(jīng)做到了：實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，并可借助DWS Express將查詢分析擴(kuò)展至數(shù)據(jù)湖?；谌A為GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，也可以兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。所以，在工具完備的情況下，開發(fā)者們更關(guān)注的應(yīng)該是技術(shù)層面。今天小編要和大家分享的，就是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的重要一環(huán)：ETL。

ETL是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、清洗轉(zhuǎn)換之后加載到數(shù)據(jù)倉庫的過程，是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的重要一環(huán)，用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉庫模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中。目的是將企業(yè)中的分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，為企業(yè)的決策提供分析依據(jù)。

ETL算法概覽

算法應(yīng)用場景概覽

以上共計累積了8種ETL算法，其中主要分成4大類，增量累加、拉鏈算法是更符合數(shù)據(jù)倉庫歷史數(shù)據(jù)追蹤的算法，但現(xiàn)實中基于業(yè)務(wù)及性能考慮，往往存在全刪全插、增量累全算法的數(shù)據(jù)表應(yīng)用。

全刪全插模型

即Delete/Insert實現(xiàn)邏輯；

應(yīng)用場景

主要應(yīng)用在維表、參數(shù)表、主檔表加載上，即適合源表是全量數(shù)據(jù)表，該數(shù)據(jù)表業(yè)務(wù)邏輯只需保存當(dāng)前最新全量數(shù)據(jù)，不需跟蹤過往歷史信息。

算法實現(xiàn)邏輯

1.清空目標(biāo)表； 2.源表全量插入；

ETL代碼原型

--1.清理目標(biāo)表 TRUNCATE TABLE <目標(biāo)表>; -- 2. 全量插入 INSERT INTO <目標(biāo)表> (字段***) SELECT 字段*** FROM <源表> ***JOIN <關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)> WHERE ***;

增量累全模型

即Upsert實現(xiàn)邏輯；

應(yīng)用場景

主要應(yīng)用在參數(shù)表、主檔表加載上，即源表可以是增量或全量數(shù)據(jù)表，目標(biāo)表始終最新最全記錄。

算法實現(xiàn)邏輯

1.利用PK主鍵比對； 2.目標(biāo)表和源表PK一致的變化記錄，更新目標(biāo)表； 3.源表存在但目標(biāo)表不存在，直接插入；

ETL代碼原型

--1.生成加工源表 Create temp Table <臨時表> ***; INSERT INTO <臨時表> (字段***) SELECT 字段*** FROM <源表> ***JOIN <關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)> WHERE *** ; -- 2. 可利用Merge Into實現(xiàn)累全能力，當(dāng)前也可以采用分步Delete/Insert或Update/Insert操作 Merge INTO <目標(biāo)表> As T1 (字段***) Using <臨時表> as S1 on (***PK***) when Matched then update set Colx = S1.Colx *** when Not Matched then INSERT (字段***) values (字段*** )

增量累加模型

即Append實現(xiàn)邏輯；

應(yīng)用場景

主要應(yīng)用在流水表加載上，即每日產(chǎn)生的流水、事件數(shù)據(jù)，追加到目標(biāo)表中保留全歷史數(shù)據(jù)。流水表、快照表、統(tǒng)計分析表等均是通過該邏輯實現(xiàn)。

算法實現(xiàn)邏輯

1.源表直接插入目標(biāo)表；

ETL代碼原型

-- 1.插入目標(biāo)表 INSERT INTO <目標(biāo)表> (字段***) SELECT 字段*** FROM <源表> ***JOIN <關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)> WHERE ***;

全歷史拉鏈模型

拉鏈表背景知識

概念 拉鏈表是一張至少存在PK字段、跟蹤變化的字段、開鏈日期、閉鏈日期組成的數(shù)據(jù)倉庫ETL數(shù)據(jù)表；

益處 根據(jù)開鏈、閉鏈日期可以快速提取對應(yīng)日期有效數(shù)據(jù)； 對于跟蹤源系統(tǒng)非事件流水類表數(shù)據(jù)，拉鏈算法發(fā)揮越大作用，源業(yè)務(wù)系統(tǒng)通常每日變化數(shù)據(jù)有限，通過拉鏈加工可以大大降低每日打快照帶來的空間開銷，且不損失數(shù)據(jù)變化歷史；

示例 提取指定日期有效數(shù)據(jù)

提取2020年2月5日當(dāng)日有效數(shù)據(jù)

Select* From <目標(biāo)表> Where 開始日期<=date'2020-02-05' And 結(jié)束日期 >date'2020-02-05';

最終提取到數(shù)據(jù)：

應(yīng)用場景

全歷史拉鏈，跟蹤源表全量變化歷史，若源表記錄不存在，則說明數(shù)據(jù)閉鏈；根據(jù)PK新拉一條有效記錄。

算法實現(xiàn)邏輯

1.提取當(dāng)前有效記錄； 2.提取當(dāng)日源系統(tǒng)最新數(shù)據(jù)； 3.根據(jù)PK字段比對當(dāng)前有效記錄與最新源表，更新目標(biāo)表當(dāng)前有效記錄，進(jìn)行閉鏈操作； 4.根據(jù)全字段比對最新源表與當(dāng)前有效記錄，插入目標(biāo)表；

ETL代碼原型

--1.提取當(dāng)前有效記錄 Insert into <臨時表-開鏈-pre> (不含開閉鏈字段***) Select 不含開閉鏈字段*** From <目標(biāo)表> Where 結(jié)束日期 =date'<最大日期>'; ; -- 2. 提取當(dāng)日源系統(tǒng)最新數(shù)據(jù) <源表臨時表-cur> -- 3 今天全部開鏈的數(shù)據(jù)，即包含今天全新插入、數(shù)據(jù)發(fā)生變化的記錄 Insert Into <臨時表-增量-ins> Select 不含開閉鏈字段*** From <源表臨時表-cur> where (不含開閉鏈字段***) not in (Select 不含開閉鏈字段*** From <臨時表-開鏈-pre> ); -- 4 今天需要閉鏈的數(shù)據(jù)，即今天發(fā)生變化的記錄 Insert into <臨時表-增量-upd> Select 不含開閉鏈字段***,開始時間 From <臨時表-開鏈-pre> where (不含開閉鏈字段***) not in (Select 不含開閉鏈字段*** From <臨時表-開鏈-cur> ); -- 5 更新閉鏈數(shù)據(jù)，即歷史記錄閉鏈（刪除-插入替代更新） DELETE FROM <目標(biāo)表> WHERE (PK***) IN (Select PK*** From <臨時表-增量-upd>) AND 結(jié)束日期=date'<最大日期>'; INSERT INTO <目標(biāo)表> (不含開閉鏈字段***,開始時間,結(jié)束日期) Select 不含開閉鏈字段***,開始時間,date'<數(shù)據(jù)日期>' From <臨時表-增量-upd>; -- 6 插入開鏈數(shù)據(jù)，即當(dāng)日新增記錄 INSERT INTO <目標(biāo)表> . (不含開閉鏈字段***,開始時間,結(jié)束日期) Select 不含開閉鏈字段***,date'<數(shù)據(jù)日期>',date'<最大日期>' From <臨時表-增量-ins>;

增量拉鏈模型

應(yīng)用場景

增量拉鏈，目的是追蹤數(shù)據(jù)增量變化歷史，根據(jù)PK比對新拉一條開鏈數(shù)據(jù)；

算法實現(xiàn)邏輯

1.提取上日開鏈數(shù)據(jù)； 2.PK相同變化記錄，關(guān)閉舊記錄鏈，開啟新記錄鏈； 3.PK不同，源表存在，新增開鏈記錄

ETL代碼原型

--1.提取當(dāng)前有效記錄 Insert into <臨時表-開鏈-pre> (不含開閉鏈字段***) Select 不含開閉鏈字段*** From <目標(biāo)表> Where 結(jié)束日期 =date'<最大日期>'; -- 2. 提取當(dāng)日源系統(tǒng)增量記錄 <源表臨時表-cur> -- 3. 提取當(dāng)日源系統(tǒng)新增記錄 Insert into <臨時表-增量-ins> Select 不含開閉鏈字段*** From <臨時表-開鏈-cur> where (***PK***) not in (select ***PK*** from <臨時表-開鏈-pre>); -- 4. 提取當(dāng)日源系統(tǒng)歷史變化記錄 Insert into <臨時表-增量-upd> Select 不含開閉鏈字段*** From <臨時表-開鏈-cur> inner join <臨時表-開鏈-pre> on (***PK 等值***) where (***變化字段 非等值***); -- 5. 更新歷史變化記錄，關(guān)閉歷史舊鏈，開啟新鏈 update <目標(biāo)表> AS T1 SET <***變化字段 S1賦值***>,結(jié)束日期 = date'<數(shù)據(jù)日期>' FROM <臨時表-增量-upd> AS S1 WHERE ( <***PK 等值***> ) AND T1.結(jié)束日期 =date'<最大日期>' ; INSERT INTO <目標(biāo)表> (不含開閉鏈字段***,開始時間,結(jié)束日期) SELECT 不含開閉鏈字段***,date'<數(shù)據(jù)日期>',date'<最大日期>' FROM <臨時表-增量-upd>; -- 6. 插入全新開鏈數(shù)據(jù) INSERT INTO <目標(biāo)表> (不含開閉鏈字段***,開始時間,結(jié)束日期) SELECT 不含開閉鏈字段***,date'<數(shù)據(jù)日期>',date'<最大日期>' FROM <臨時表-增量-ins>;

增刪拉鏈模型

應(yīng)用場景

主要是利用業(yè)務(wù)字段跟蹤增量數(shù)據(jù)中包含刪除的變化歷史。

算法實現(xiàn)邏輯

1.提取上日開鏈數(shù)據(jù)； 2.提取源表非刪除記錄； 3.PK相同變化記錄，關(guān)閉舊記錄鏈，開啟新記錄鏈； 4.PK比對，源表存在，新增開鏈記錄； 5.提取源表刪除記錄； 6.PK比對，舊開鏈記錄存在，關(guān)閉舊記錄鏈；

ETL代碼原型

--1.清理目標(biāo)表《待續(xù)...》 TRUNCATE TABLE <目標(biāo)表>; -- 2. 全量插入 INSERT INTO <目標(biāo)表> (字段***) SELECT 字段*** FROM <源表> ***JOIN <關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)> WHERE ***;

全量增刪拉鏈模型

應(yīng)用場景

主要是利用業(yè)務(wù)字段跟蹤全量數(shù)據(jù)中包含刪除的變化歷史。

算法實現(xiàn)邏輯

1.提取上日開鏈數(shù)據(jù)； 2.提取源表非刪除記錄； 3.PK相同變化記錄，關(guān)閉舊記錄鏈，開啟新記錄鏈； 4.PK比對，源表存在，新增開鏈記錄； 5.提取源表刪除記錄； 6.PK比對，舊開鏈記錄存在，關(guān)閉舊記錄鏈； 7.PK比對，提取舊開鏈存在但源表不存在記錄，關(guān)閉舊記錄鏈；

ETL代碼原型

-- 1. 清理目標(biāo)表，《待續(xù)...》 TRUNCATE TABLE <目標(biāo)表>; -- 2. 全量插入 INSERT INTO <目標(biāo)表> (字段***) SELECT 字段*** FROM <源表> ***JOIN <關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)> WHERE ***;

自拉鏈模型

應(yīng)用場景

主要將流水表數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成拉鏈表數(shù)據(jù)。

算法實現(xiàn)邏輯

借助源表業(yè)務(wù)日期字段，和目標(biāo)表開鏈、閉鏈日期比對，首尾相接，拉出全歷史拉鏈；

ETL代碼原型

--1.清理目標(biāo)表，《待續(xù)...》 TRUNCATE TABLE <目標(biāo)表>; -- 2. 全量插入 INSERT INTO <目標(biāo)表> (字段***) SELECT 字段*** FROM <源表> ***JOIN <關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)> WHERE ***;

其它說明

1.根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫最佳實踐，所有數(shù)據(jù)表通常還會包含一些控制字段，即插入日期、更新日期、更新源頭字段，這樣對于數(shù)據(jù)變化敏感的數(shù)據(jù)倉庫，可以進(jìn)一步追蹤數(shù)據(jù)變化歷史； 2.ETL算法本身是為了更好服務(wù)于數(shù)據(jù)加工過程，實際業(yè)務(wù)實現(xiàn)過程中，并不局限于傳統(tǒng)算法，即涉及到更多適應(yīng)業(yè)務(wù)的自定義的ETL算法。

原文標(biāo)題：8種優(yōu)秀ETL算法推薦！數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)者看過來～

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