hive 全量表、增量表、快照表、切片表和拉链表

全量表 ：记录每天的所有的最新状态的数据，
增量表 ：记录每天的新增数据，增量数据是上次导出之后的新数据。
快照表 ：按日分区，记录截止数据日期的全量数据
切片表 ：切片表根据基础表，往往只反映某一个维度的相应数据。其表结构与基础表结构相同，但数据往往只有某一维度，或者某一个事实条件的数据 拉链表 ：记录每条信息的生命周期，当一条记录的生命周期结束，就会重新开始一条新的记录，并把当前日期放入生效开始日期。如果当前信息至今有效，则在生效结束日期中填入一个极大值（如9999-99-99），一般在数仓中通过增加start_date，end_date两列来表示。

拉链表适合于数据会发生变化，但是大部分是不变的。

使用拉链表的方式：通过生效开始日期<= 某个日期且生效结束日期>=某个日期，能够得到某个时间点的数据全量切片。

拉链表的形成过程，比如下图

如何制作拉链表？

1）新建和初始化拉链表dwd_order_info_his（首次独立执行）

sql 复制代码

drop table if exists dwd_order_info_his;
create external table dwd_order_info_his(
    `id` string COMMENT '订单编号',
    `total_amount` decimal(10,2) COMMENT '订单金额',
    `order_status` string COMMENT '订单状态',
    `user_id` string COMMENT '用户id' ,
    `payment_way` string COMMENT '支付方式',
    `out_trade_no` string COMMENT '支付流水号',
    `create_time` string COMMENT '创建时间',
    `operate_time` string COMMENT '操作时间',
    `start_date`  string COMMENT '有效开始日期',
    `end_date`  string COMMENT '有效结束日期'
) COMMENT '订单拉链表'
stored as parquet
location '/warehouse/gmall/dwd/dwd_order_info_his/'
tblproperties ("parquet.compression"="snappy");
 
insert overwrite table dwd_order_info_his
select
    id,
    total_amount,
    order_status,
    user_id,
    payment_way,
    out_trade_no,
    create_time,
    operate_time,
    '2019-01-01',
    '9999-99-99'
from ods_order_info oi
where oi.dt='2019-01-01';

2）获取当日变动数据：包括新增和修改（每日执行）

//当天的订单变化表dwd_order_info数据获取：

sql 复制代码

INSERT overwrite TABLE dwd_order_info PARTITION (day = '2019-01-02')
SELECT orderid,status
FROM orders
WHERE (createtime = '2019-01-02'  and modifiedtime = '2019-01-02') OR modifiedtime = '2019-01-02';

3）合并变动数据和旧拉链表数据（有更新的信息需要修改生效结束日期，无更新的信息生效结束日期不变）之后插入到临时表中

比如下图：

4）用临时表覆盖旧拉链表

sql 复制代码

insert overwrite table dwd_order_info_his 
select * from dwd_order_info_his_tmp;