数据增量类型介绍

三种增量类型的具体介绍

流水新增数据

常规业务变化数据

数据增量类型介绍

业务生产库中的数据增量情况有如下几种：

流水新增数据
无修改删除（类似日志流水数据）
常规业务变化数据
含增删改（类似商品库存信息）
优化的业务变化数据
含增删改动作，以流水记账方式体现（类似商品销售退货信息）

三种增量类型的具体介绍

流水新增数据

无修改删除（类似日志流水数据）

流水新增数据，只有insert。所以历史数据是不会修改的，数据只会增加。

譬如：

1月底，统计的今年（全年）商品销售情况：

ID	商品	销量
1	上衣	100
2	裤子	100

2月底，统计的今年（全年）商品销售情况：

ID	商品	销量
1	上衣	100
2	裤子	100
3	裤子	50

2月底，统计的今年（全年）商品销售情况：

ID	商品	销量
1	上衣	100
2	裤子	100
3	裤子	50
4	裤子	30

只有新增数据，没有修改或者删除的数据。

常规业务变化数据

含增删改（类似商品库存信息），譬如：

我们拿个公司职员工资单的例子，体会下增量数据的变化。

1月公司的职员工资单如下：

唯一ID	姓名	收入
1	张三	300
2	李四	350

2月公司的职员工资单如下（insert，新聘用1名员工）：

唯一ID	姓名	收入
1	张三	300
2	李四	350
3	王五	360

3月公司的职员工资单如下（update，2名员工涨薪）：

唯一ID	姓名	收入
1	张三	400
2	李四	450
3	王五	360

4月公司的职员工资单如下（delete,1名员工离职）：

唯一ID	姓名	收入
1	张三	400
3	王五	360

数据变化，直接在原数据上变化，只能通过捕获数据变化日志，或者通过触发器等方法感知数据变化情况。

优化的业务变化数据

含增删改动作，以流水记账方式体现，我们仍然用上面公司职员工资单的例子。

1月公司的职员工资单如下：

唯一ID	姓名	收入	动作	时间
1	张三	300	insert	1月
2	李四	350	insert	1月

2月公司的职员工资单如下（insert，新聘用1名员工）：

唯一ID	姓名	收入	动作	时间
1	张三	300	insert	1月
2	李四	350	insert	1月
3	王五	360	insert	2月

3月公司的职员工资单如下（update，2名员工涨薪）：

唯一ID	姓名	收入	动作	时间
1	张三	300	insert	1月
2	李四	350	insert	1月
3	王五	360	insert	2月
4	张三	400	update	3月
5	李四	450	update	3月

4月公司的职员工资单如下（delete,1名员工离职）：

唯一ID	姓名	收入	动作	时间
1	张三	300	insert	1月
2	李四	350	insert	1月
3	王五	360	insert	2月
4	张三	400	update	3月
5	李四	450	update	3月
6	李四	450	delete	4月

总结

其实生产环境中，见到的最多的是第二种情况。生产库正常使用，该删就删，该改就改。

数仓中增量数据的方法探讨

先做个数据例子

为了方便后面讨论，我们先做一个数据例子。

生产库中有下面2张表：

职员信息表
职员工资表

1月份

职员信息表：

工号	姓名	手机号
E01	张三	123
E02	李四	124

职员工资表：

工号	姓名	工资
E01	张三	300
E02	李四	350

2月份

新聘用员工王五，工资360

职员信息表：

工号	姓名	手机号
E01	张三	123
E02	李四	124
E03	王五	125

职员工资表：

工号	姓名	工资
E01	张三	300
E02	李四	350
E03	王五	360

3月份

张三、李四涨工资，各涨100块；张三手机号码修改为223

职员信息表：

工号	姓名	手机号
E01	张三	223
E02	李四	124
E03	王五	125

职员工资表：

工号	姓名	工资
E01	张三	400
E02	李四	450
E03	王五	360

4月份

李四离职

职员信息表：

工号	姓名	手机号
E01	张三	223
E03	王五	125

职员工资表：

工号	姓名	工资
E01	张三	400
E03	王五	360

数仓分层

数仓前几层一般包括：ODS、STD、DWD

ODS是原始数据汇集层，一般把生产库的数据同步过来即可（当然要有增量数据，增量方式后面有讨论）

STD是数据标准层，针对ODS的原始数据做些基础的清洗、标准化

DWD常做为数据描述层，通常对STD层的数据按照主题、或者大的业务分类，进行数据整合，常包括数据合并拆分（表合并、分类）、数据计算（简单的计算逻辑生成需要的数据）

数仓建设完成后，通过DWD层，对使用人员提供服务。使用人员可以通过DWD层进行业务专题库建设或者数据建模，进行数据轻度汇总再对外使用等等。

生产数据同步到ODS层

这里要声明下，这里使用的大数据底层平台是类似hadoop这种不支持update/delete的离线计算平台。如果是类似greenplum等支持修改操作的大数据平台，这一步就没什么讨论的了。

增量数据从生产库到大数据仓库ODS层，会面临一个问题：修改/删除的数据，如何处理？

最直接的做法：ETL工具在感知生产库数据变化后，将数据的动作（insert/update/delete）新增一列，显示地存储进离线计算平台。

用上面的例子，我们看下在离线计算平台上，各个月份数据会长什么样子（会比生产库多2列：操作类型、操作时间）：

1月份ODS层表

职员信息表：

工号	姓名	手机号	操作类型	操作时间
E01	张三	123	insert	2018年1月15日
E02	李四	124	insert	2018年1月15日

职员工资表：

工号	姓名	工资	操作类型	操作时间
E01	张三	300	insert	2018年1月15日
E02	李四	350	insert	2018年1月15日

2月份ODS层表

新聘用员工王五，工资360

职员信息表：

工号	姓名	手机号	操作类型	操作时间
E01	张三	123	insert	2018年1月15日
E02	李四	124	insert	2018年1月15日
E03	王五	125	insert	2018年2月15日

职员工资表：

工号	姓名	工资	操作类型	操作时间
E01	张三	300	insert	2018年1月15日
E02	李四	350	insert	2018年1月15日
E03	王五	360	insert	2018年2月15日

3月份ODS层表

张三、李四涨工资，各涨100块；张三手机号码修改为223

职员信息表：

工号	姓名	手机号	操作类型	操作时间
E01	张三	123	insert	2018年1月15日
E02	李四	124	insert	2018年1月15日
E03	王五	125	insert	2018年2月15日
E01	张三	223	update	2018年3月15日

职员工资表：

工号	姓名	工资	操作类型	操作时间
E01	张三	300	insert	2018年1月15日
E02	李四	350	insert	2018年1月15日
E03	王五	360	insert	2018年2月15日
E01	张三	400	update	2018年3月15日
E02	李四	450	update	2018年3月15日

4月份ODS层表

李四离职

职员信息表：

工号	姓名	手机号	操作类型	操作时间
E01	张三	123	insert	2018年1月15日
E02	李四	124	insert	2018年1月15日
E03	王五	125	insert	2018年2月15日
E01	张三	223	update	2018年3月15日
E02	李四	124	delete	2018年4月15日

职员工资表：

工号	姓名	工资	操作类型	操作时间
E01	张三	300	insert	2018年1月15日
E02	李四	350	insert	2018年1月15日
E03	王五	360	insert	2018年2月15日
E01	张三	400	update	2018年3月15日
E02	李四	450	update	2018年3月15日
E02	李四	450	delete	2018年4月15日

ODS→STD→DWD

我习惯将ods的第一层叫历史数据表，包含数据历史上各次变化情况。

结果数据表，是对相同数据历史上多次变化信息进行合并，得到一个最新值，存储得到的表。

对于生产库有增量数据且ETL能够感知这些增量动作的，ODS层的历史数据表就是“生产数据同步到ODS层”里面展示的表的样子。对于生产库只有“流水新增数据”，或者ETL工具不强（无法感知增量，每日把生产库全量数据同步一次）的情况，ODS层的历史数据表其实就是结果数据表。

数据应用的时候，结果数据表是最常用的，历史数据表只有在用到“数据变化信息”的时候才有价值。

历史数据表，会再造成“流水表”、“拉链表”等形式，展示数据变化信息的价值。

目前ODS层的数据，保留了所有生产库的数据变化信息，但同时，这个表也是无法直接使用的。

对于增量数据的合并动作（把1、2、3月的变化数据合并），在哪一层做，是有歧义的。这里有2种做法：

方案一，在ODS层合并好，然后每天晚上重新生成STD、DWD层
好处在于干净，可以由负责入库的ETL同学做掉。后面建仓的时候完全不关心。
方案二，在STD层合并好，然后每天晚上重新生成DWD层
减少一次数据拷贝（ODS到STD一般不做字段合并和拆分，所以也省不太多时间）
方案三，在DWD层，最后合并
限制较多。如果STD到DWD的按主题整理过程比较复杂（除了常见的多表合并，还会涉及计算，那从STD增量表到DWD增量表的过程就很复杂了）

由于是DWD层对外提供服务，所以上述方案都不影响使用者。

方案一

在ODS层合并好。

方案二

到STD层合并好。

方案三

到DWD层合并好。

大数据数仓中增量数据问题讨论

数据增量类型介绍

三种增量类型的具体介绍

流水新增数据

常规业务变化数据

优化的业务变化数据

总结

数仓中增量数据的方法探讨

先做个数据例子

1月份

2月份

3月份

4月份

数仓分层

生产数据同步到ODS层

1月份ODS层表

2月份ODS层表

3月份ODS层表

4月份ODS层表

ODS→STD→DWD

方案一

方案二

方案三

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