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ETL(Extract, Transform, Load)是数据仓库建设中的关键环节,主要用于从业务系统中提取、清洗、转换数据,并将其加载到数据仓库中。ETL过程的核心目标是整合企业内散乱的数据资源,使其成为统一、结构化的数据资源,为企业决策提供可靠的数据支持。
ETL算法是数据仓库建设中常用的数据迁移策略,主要用于处理数据源表与目标表之间的数据同步问题。根据不同场景和需求,ETL算法可以采用多种策略,以下是常见的几种ETL算法及其应用场景:
全删全插(Delete/Insert)是一种简单且直接的ETL策略,适用于对目标表的历史数据追踪需求较低的场景。其核心逻辑是:
应用场景:
ETL代码示例(SQL):
-- 清空目标表TRUNCATE TABLE目标表;-- 全量插入INSERT INTO目标表 (字段列表)SELECT 字段列表 FROM 源表WHERE 条件条件;
Upsert(Update/Insert)模型是ETL中的另一种常用策略,适用于目标表需要维护全历史记录的场景。其逻辑是:
应用场景:
ETL代码示例(SQL):
-- 创建临时表CREATE TEMP TABLE 临时表 (字段列表);-- 插入当前有效记录INSERT INTO 临时表 (字段列表)SELECT 字段列表 FROM 目标表WHERE 结束日期 = 最大日期;-- 使用Merge Into实现累全MERGE INTO目标表 AS T1USING 临时表 AS S1ON (T1.PK = S1.PK)WHEN MATCHED THEN UPDATE SET Col = S1.ColWHEN NOT MATCHED THEN INSERT (字段列表) VALUES (字段列表);
Append模型适用于需要追加历史数据的场景,常用于流水表、快照表等。其逻辑是:
ETL代码示例(SQL):
-- 直接插入INSERT INTO目标表 (字段列表)SELECT 字段列表 FROM 源表WHERE 条件条件;
拉链表是一种特殊的ETL策略,用于跟踪数据的全历史记录。其核心是通过开链、闭链日期等字段,实现对源表历史数据的精确提取。拉链模型的主要步骤如下:
ETL代码示例(SQL):
-- 提取当前有效记录INSERT INTO 临时表-开链-pre (字段列表)SELECT 字段列表 FROM目标表WHERE 结束日期 = 最大日期;-- 提取源表最新数据INSERT INTO 临时表-cur (字段列表)SELECT 字段列表 FROM 源表WHERE 条件条件;-- 提取当日源系统新增记录INSERT INTO 临时表-增量-ins (字段列表)SELECT 字段列表 FROM 临时表-curWHERE 条件条件;-- 更新闭链数据DELETE FROM目标表WHERE (PK组合) IN (SELECT PK组合 FROM 临时表-增量-upd)AND 结束日期 = 最大日期;INSERT INTO目标表 (字段列表, 开始时间, 结束日期)SELECT 字段列表, 开始时间, 最大日期FROM 临时表-增量-upd;-- 插入开链数据INSERT INTO目标表 (字段列表, 开始时间, 结束日期)SELECT 字段列表, 数据日期, 最大日期FROM 临时表-增量-ins;
除了上述模型,还有其他ETL策略,如增量拉链模型、增删拉链模型、全量增删拉链模型等。每种模型都有其适用场景,具体选择取决于业务需求和性能考量。
通过合理选择和实现ETL策略,可以有效地构建高质量的数据仓库,为企业的数据分析和决策提供强有力的支持。
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