建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
隨著信息技術的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)處理已經(jīng)成為了各行各業(yè)中必不可少的一部分。無論是企業(yè)還是機構，都需要對海量數(shù)據(jù)進行收集、整合、分析和利用。而為了讓這些數(shù)據(jù)更好的發(fā)揮其價值，ETL技術已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)處理的重要手段之一。
成都創(chuàng)新互聯(lián)是一家專注于網(wǎng)站建設、成都網(wǎng)站設計與策劃設計,秦都網(wǎng)站建設哪家好?成都創(chuàng)新互聯(lián)做網(wǎng)站,專注于網(wǎng)站建設十多年,網(wǎng)設計領域的專業(yè)建站公司;建站業(yè)務涵蓋:秦都等地區(qū)。秦都做網(wǎng)站價格咨詢:13518219792
ETL技術的全名是Extract-Transform-Load，中文翻譯是“抽取-轉換-加載”，它主要是用于對數(shù)據(jù)進行抽取、清洗、轉換和加載等工作，使得數(shù)據(jù)更加規(guī)范、統(tǒng)一和易于管理。在ETL的處理過程中，會將數(shù)據(jù)從源端系統(tǒng)中抽取出來并進行清洗和轉換，然后將數(shù)據(jù)加載到目標端系統(tǒng)中，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)同步和更新等功能。由此，ETL技術逐漸成為了處理大數(shù)據(jù)的標準工具之一。
而在實際的應用中，ETL技術往往面臨著多種復雜的難題，比如數(shù)據(jù)抽取的速度較慢、數(shù)據(jù)清洗過程中會產(chǎn)生大量的中間數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)轉換過程難以保證數(shù)據(jù)質量等等。這些困難，如果不能得到有效的解決，就會嚴重影響ETL技術的應用效果。因此，在ETL技術的應用過程中，如何高效完成任務是一項非常重要的工作。
以一個案例為例，我們可以看到ETL技術的高效應用是如何解決問題的。在某企業(yè)的數(shù)據(jù)處理中心中，有一個百萬級的數(shù)據(jù)庫，其中包含著企業(yè)維度、客戶維度、產(chǎn)品維度和銷售訂單等各種數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來自于多個子系統(tǒng)，涉及到多種不同的數(shù)據(jù)源。在這種情況下，如何進行數(shù)據(jù)整合、分析和利用就成為了一個重大的挑戰(zhàn)。
為了解決這個難題，這個企業(yè)選擇了使用ETL技術。它先對所有數(shù)據(jù)源進行抽取，并對抽取出來的數(shù)據(jù)進行清洗和轉換。然后，將清洗后的數(shù)據(jù)加載到目標端的數(shù)據(jù)倉庫中，并與其他數(shù)據(jù)進行整合和分析。在這個過程中，由于數(shù)據(jù)量龐大，如果不處理好就會導致數(shù)據(jù)處理時間變長，并且數(shù)據(jù)質量可能無法保證。因此，ETL技術的高效應用就變得尤為重要。
為了高效完成任務，首先需要將數(shù)據(jù)抽取的速度提升到更大限度。在這里，可以采用增量抽取和批量抽取相結合的方式，利用增量抽取來處理數(shù)據(jù)的實時性，同時采用批量抽取來處理大量的歷史數(shù)據(jù)。這樣可以極大的提高數(shù)據(jù)抽取的效率，減少數(shù)據(jù)處理的時間。
在數(shù)據(jù)清洗和轉換的過程中，需要采用一些有效的方法來處理中間數(shù)據(jù)的問題。一種方案是增加內存和緩存來提高數(shù)據(jù)處理的速度，這樣就能避免在處理中間數(shù)據(jù)時出現(xiàn)瓶頸，同時也可以減少硬盤的I/O操作。這個企業(yè)還采用了數(shù)據(jù)分片和多線程技術，將大量數(shù)據(jù)分配給多個處理節(jié)點進行處理，使得數(shù)據(jù)清洗和轉換的效率進一步提高。
在ETL過程中需要不斷的檢查和預防數(shù)據(jù)質量問題。一種有效的方法是在ETL過程中制定數(shù)據(jù)質量檢查的規(guī)則和指標。只有滿足規(guī)則和指標的數(shù)據(jù)才能被加載到目標數(shù)據(jù)倉庫中。這樣就可以避免因為數(shù)據(jù)質量問題而導致的數(shù)據(jù)分析效果不佳。
在完成了這些工作之后，該企業(yè)成功地完成了ETL過程，將海量的數(shù)據(jù)整合到了一個數(shù)據(jù)倉庫中，并通過數(shù)據(jù)分析找到了一些潛在的商業(yè)機會。從這一個案例上，我們可以看到ETL技術的高效應用有著重要的作用。而要想實現(xiàn)高效的ETL過程，需要綜合考慮多種因素，如數(shù)據(jù)抽取的速度、中間數(shù)據(jù)的處理、數(shù)據(jù)質量等。只有綜合應用多種技術和方法，才能真正實現(xiàn)高效的ETL過程，成功地利用大數(shù)據(jù)提高企業(yè)的業(yè)務價值。
成都網(wǎng)站建設公司-創(chuàng)新互聯(lián),建站經(jīng)驗豐富以策略為先導10多年以來專注數(shù)字化網(wǎng)站建設,提供企業(yè)網(wǎng)站建設,高端網(wǎng)站設計,響應式網(wǎng)站制作,設計師量身打造品牌風格,熱線:028-86922220萬字詳解ETL和數(shù)倉建模
ETL是數(shù)據(jù)抽?。‥xtract）、轉換（Transform）、加載（Load ）的簡寫，它是將OLTP系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取，并將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行轉換、整合，得出一致性的數(shù)據(jù)，然后加載到數(shù)據(jù)倉庫中。簡而言之ETL是完成從 OLTP系統(tǒng)到OLAP系統(tǒng)的過程
數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse DW）是基于OLTP系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，為了便于多維分析和 多角度展現(xiàn)將其數(shù)據(jù)按特定的模式進行存儲而建立的關系型數(shù)據(jù)庫，它不同于多維數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是細節(jié)的，集成的，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的，是以 OLAP系統(tǒng)為分析目的。它包括星型架構與雪花型架構，其中星型架構中間為事實表，四周為維度表， 類似星星；雪花型架構中間為事實表，兩邊的維度表可以再有其關聯(lián)子表，而在星型中只允許一張表作為維度表與事實表關聯(lián)，雪花型一維度可以有多張表，而星型 不可以。考慮到效率時，星型聚合快，效率高，不過雪花型結構明確，便于與OLTP系統(tǒng)交互。在實際項目中，我們將綜合運用星型架構與雪花型架構。
即 確定數(shù)據(jù)分析或前端展現(xiàn)的某一方面的分析主題，例如我們分析某年某月某一地區(qū)的啤酒銷售情況，就是一個主題。主題要體現(xiàn)某一方面的各分析角度（維度）和統(tǒng) 計數(shù)值型數(shù)據(jù)（量度），確定主題時要綜合考慮，一個主題在數(shù)據(jù)倉庫中即為一個數(shù)據(jù)集市，數(shù)據(jù)集市體現(xiàn)了某一方面的信息，多個數(shù)據(jù)集市構成了數(shù)據(jù)倉庫。
在 確定了主題以后，我們將考慮要分析的技術指標，諸如年銷售額此類，一般為數(shù)值型數(shù)據(jù)，或者將該數(shù)據(jù)匯總，或者將該數(shù)據(jù)取次數(shù)，獨立次數(shù)或取更大最小值 等，這樣的數(shù)據(jù)稱之為量度。量度是要統(tǒng)計的指標，必須事先選擇恰當，基于不同的量度可以進行復雜關鍵性能指標（KPI）等的計算。
在 確定了量度之后我們要考慮到該量度的匯總情況臘差殲和不同維度下量度的聚合情況，考慮到量度的聚合程度不同，我們將采用“最小粒度原則”，即將量度的粒度設置 到最小，例如我們將按照時間對銷售額進行匯總，目前的數(shù)據(jù)最小記錄到天，即數(shù)據(jù)庫中記錄了每天的交易額，那么我們不能在ETL時將數(shù)據(jù)進行按月或年匯總， 需要保持到天，以便于后續(xù)對天進行分析。而且我們不必擔心數(shù)據(jù)量輪沖和數(shù)據(jù)沒有提前匯總帶來的問題，因為在后續(xù)的建立CUBE時已經(jīng)將數(shù)據(jù)提前匯總了。
維 度是要分析的各個角度，例如我們希望按照時間，或者按照地區(qū)，或者按照產(chǎn)品進行分析，那么這里的時間、地區(qū)、產(chǎn)品就是相應的維度，基于不同的維度我們可 以看到各量度的匯總情況，我們可以基于所有的維度進行交叉分析。這里我們首先要確定維度的層次（Hierarchy）和級別（Level）（圖 四：pic4.jpg），維度的層次是指該維度的所有級別，包括各級別的屬性；維度的級別是指該維度下的成員，例如當建立地區(qū)維度時我們將地區(qū)維度作為一 個級別，層次為省、市、縣三層，考慮到維度表要包含盡量多的信息，所以建立維度時要符合“矮胖原則”，即維度表要盡量寬，盡量包含所有的描述性信息，而不 是統(tǒng)計性的數(shù)據(jù)信息。
還有一種常見的情況，就是父子型維度，該維度一般用于非葉子節(jié)點含有成員等情況，例如公司員工 的維度，在統(tǒng)計員工的工資時，部 門主管的工資不能等于下屬成員工資的簡單相加，必須對該主管的工資單獨統(tǒng)計，然后該主管部門的工資等于下屬員工工資加部門主管的工資，那么在建立員工維度 時，我們需要將員工維度建立成父子型維度，這樣在統(tǒng)計時，主管的工資會自動加上，避免了都是葉子節(jié)點才有數(shù)據(jù)的情況。
另外，在建立維度表時要充 分使用代理鍵，代理鍵是數(shù)值型的ID號碼慶羨，好處是代理鍵唯一標識了每一維度成員信息，便于區(qū)分，更重要的是在聚合時由于數(shù)值型匹 配，JOIN效率高，便于聚合，而且代理鍵對緩慢變化維度有更重要的意義，它起到了標識 歷史 數(shù)據(jù)與新數(shù)據(jù)的作用，在原數(shù)據(jù)主鍵相同的情況下，代理鍵起到了 對新數(shù)據(jù)與 歷史 數(shù)據(jù)非常重要的標識作用。
有時我們也會遇到維度緩慢變化的情況，比如增加了新的產(chǎn)品，或者產(chǎn)品的ID號碼修改了，或者產(chǎn)品增加了一個新的屬性，此時某一維度的成員會隨著新的數(shù)據(jù)的加入而增加新的維度成員，這樣我們要考慮到緩慢變化維度的處理，對于緩慢變化維度，有三種情況：
在確定好事實數(shù)據(jù)和維度后，我們將考慮加載事實表。
在公司的大量數(shù)據(jù)堆積如山時，我們想看看里面究竟是什么，結果發(fā)現(xiàn)里面是一筆筆生產(chǎn)記錄，一筆筆交易記錄… 那么這些記錄是我們將要建立的事實表的原始數(shù)據(jù)，即關于某一主題的事實記錄表。
我 們的做法是將原始表與維度表進行關聯(lián)，生成事實表（圖六：pic6.jpg）。注意在關聯(lián)時有為空的數(shù)據(jù)時（數(shù)據(jù)源臟），需要使用外連接，連接后我們將 各維度的代理鍵取出放于事實表中，事實表除了各維度代理鍵外，還有各量度數(shù)據(jù)，這將來自原始表，事實表中將存在維度代理鍵和各量度，而不應該存在描述性信 息，即符合“瘦高原則”，即要求事實表數(shù)據(jù)條數(shù)盡量多（粒度最小），而描述性信息盡量少。
如果考慮到擴展，可以將事實表加一唯一標識列，以為了以后擴展將該事實作為雪花型維度，不過不需要時一般建議不用這樣做。
事 實數(shù)據(jù)表是數(shù)據(jù)倉庫的核心，需要精心維護，在JOIN后將得到事實數(shù)據(jù)表，一般記錄條數(shù)都比較大，我們需要為其設置復合主鍵和索引，以為了數(shù)據(jù)的完整性和 基于數(shù)據(jù)倉庫的查詢性能優(yōu)化，事實數(shù)據(jù)表與維度表一起放于數(shù)據(jù)倉庫中，如果前端需要連接數(shù)據(jù)倉庫進行查詢，我們還需要建立一些相關的中間匯總表或物化視圖，以方便查詢。
在構建數(shù)據(jù)倉庫時，如果數(shù)據(jù)源位于一服務器上，數(shù)據(jù)倉庫在另一 服務器端，考慮到數(shù)據(jù)源Server端訪問頻繁，并且數(shù)據(jù)量大，需要不斷更新，所以可以建立準備區(qū)數(shù)據(jù)庫（圖七：pic7.jpg）。先將數(shù)據(jù)抽取到準備 區(qū)中，然后基于準備區(qū)中的數(shù)據(jù)進行處理，這樣處理的好處是防止了在原OLTP系統(tǒng)中中頻繁訪問，進行數(shù)據(jù)運算或排序等操作。例如我們可以按照天將數(shù)據(jù)抽取 到準備區(qū)中，基于數(shù)據(jù)準備區(qū)，我們將進行數(shù)據(jù)的轉換，整合，將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行一致性處理。數(shù)據(jù)準備區(qū)中將存在原始抽取表，一些轉換中間表和臨時表以 及ETL日志表等。
時間維度對于某一事實主題來說十分重要，因為不同的時間有不同的統(tǒng)計數(shù)據(jù)信息，那么按照時間記錄 的信息將發(fā)揮很重要的作用。在ETL中，時間戳有其特殊的 作用，在上面提到的緩慢變化維度中，我們可以使用時間戳標識維度成員；在記錄數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的操作時，我們也將使用時間戳標識信息，例如在進行數(shù)據(jù)抽取 時，我們將按照時間戳對OLTP系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行抽取，比如在午夜0：00取前一天的數(shù)據(jù)，我們將按照OLTP系統(tǒng)中的時間戳取GETDATE到 GETDATE減一天，這樣得到前一天數(shù)據(jù)。
在對數(shù)據(jù)進行處理時，難免會發(fā)生數(shù)據(jù)處理錯誤，產(chǎn)生出錯信息，那么我們 如何獲得出錯信息并及時修正呢? 方法是我們使用一張或多張Log日志表，將出錯信息記錄下來，在日志表中我們將記錄每次抽取的條數(shù)，處理成功的條數(shù)，處理失敗的條數(shù)，處理失敗的數(shù)據(jù)，處 理時間等等，這樣當數(shù)據(jù)發(fā)生錯誤時，我們很容易發(fā)現(xiàn)問題所在，然后對出錯的數(shù)據(jù)進行修正或重新處理。
在對數(shù)據(jù)倉庫進行 增量更新時必須使用調度（圖八：pic8.jpg），即對事實數(shù)據(jù)表進行增量更新處理，在使用調度前要考慮到事實數(shù)據(jù)量，需要多長時間更 新一次，比如希望按天進行查看，那么我們更好按天進行抽取，如果數(shù)據(jù)量不大，可以按照月或半年對數(shù)據(jù)進行更新，如果有緩慢變化維度情況，調度時需要考慮到 維度表更新情況，在更新事實數(shù)據(jù)表之前要先更新維度表。
調度是數(shù)據(jù)倉庫的關鍵環(huán)節(jié)，要考慮縝密，在ETL的流程搭建好后，要定期對其運行，所以 調度是執(zhí)行ETL流程的關鍵步驟，每一次調度除了寫入Log日志表 的數(shù)據(jù)處理信息外，還要使用發(fā)送Email或報警信息等，這樣也方便的技術人員對ETL流程的把握，增強了安全性和數(shù)據(jù)處理的準確性。
ETL構建數(shù)據(jù)倉庫需要簡單的五步，掌握了這五步的方法我們將構建一個強大的數(shù)據(jù)倉庫，不過每一步都有很深的需要研究與挖掘，尤其在實際項目中，我們要綜合考慮，例如如果數(shù)據(jù)源的臟數(shù)據(jù)很多，在搭建數(shù)據(jù)倉庫之前我們首先要進行數(shù)據(jù)清洗，以剔除掉不需要的信息和臟數(shù)據(jù)。
總之，ETL是數(shù)據(jù)倉庫的核心，掌握了ETL構建數(shù)據(jù)倉庫的五步法，就掌握了搭建數(shù)據(jù)倉庫的根本方法。不過，我們不能教條，基于不同的項目，我們還將要進行 具體分析，如父子型維度和緩慢變化維度的運用等。在數(shù)據(jù)倉庫構建中，ETL關系到整個項目的數(shù)據(jù)質量，所以馬虎不得，必須將其擺到重要位置，將ETL這一 大廈根基筑牢。
如果ETL和SQL來說，肯定是SQL效率高的多。但是雙方各有優(yōu)勢，先說ETL，ETL主要面向的是建立數(shù)據(jù)倉庫來使用的。ETL更偏向數(shù)據(jù)清洗，多數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)整合，獲取增量，轉換加載到數(shù)據(jù)倉庫所使用的工具。比如我有兩個數(shù)據(jù)源，一個是數(shù)據(jù)庫的表，另外一個是excel數(shù)據(jù)，而我需要合并這兩個數(shù)據(jù)，通常這種東西在SQL語句中比較難實現(xiàn)。但是ETL卻有很多現(xiàn)成的組件和驅動，幾個組件就搞定了。還有比如跨服務器，并且服務器之間不能建立連接的數(shù)據(jù)源，比如我們公司系統(tǒng)分為一期和二期，存放的數(shù)據(jù)庫是不同的，數(shù)據(jù)結構也不相同，數(shù)據(jù)庫之間也不能建立連接，這種情況下，ETL就顯得尤為重要和突出。通過固定的抽取，轉換，加載到數(shù)據(jù)倉庫中，即可很容易實現(xiàn)。
那么SQL呢？SQL事實上只是固定的腳本語言，但是執(zhí)行效率高，速度快。不過靈活性不高，很難跨服務器整合數(shù)據(jù)。所以SQL更適合在固定數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行大范圍的查詢和數(shù)據(jù)更改，由于腳本語言可以隨便編寫，所以在固定數(shù)據(jù)庫中能夠實現(xiàn)的功能就相當強大，不像ETL中功能只能受組件限制，組件有什么功能，才能實現(xiàn)什么功能。
所以具體我們在什么時候使用ETL和SQL就很明顯了，當我們需要多數(shù)據(jù)源整合建立數(shù)據(jù)倉庫，并進行數(shù)據(jù)分析的時候，我們使用ETL。如果是固定單一數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)層次處理，我們就使用SQL。當然，ETL也是離不開SQL的。
主要有三大主流工具，分別是Ascential公司的Datastage、Informatica公司的Powercenter、NCR Teradata公司的ETL Automation.還有其他開源工具，如PDI(Kettle)等。
DW系統(tǒng)以事實發(fā)生數(shù)據(jù)為基礎，自產(chǎn)數(shù)據(jù)較少。
一個企業(yè)往往包含多個業(yè)務系統(tǒng)，均可能成為DW數(shù)據(jù)源。
業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)質量良莠不齊，必須學會去偽存真。
業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)紛繁復雜，要整合進數(shù)據(jù)模型。
源數(shù)據(jù)之間關系也紛繁復雜，源數(shù)據(jù)在加工進DW系統(tǒng)時，有些必須遵照一定的先后次序關系;
流水事件表：此類源表用于記錄交易等動作的發(fā)生，在源系統(tǒng)中會新增、大部分不會修改和刪除，少量表存在刪除情況。如定期存款登記簿;
常規(guī)狀態(tài)表：此類源表用于記錄數(shù)據(jù)信息的狀態(tài)。在源系統(tǒng)中會新增、修改，也存在刪除的情況。如客戶信息表;
代碼參數(shù)表：此類源表用于記錄源系統(tǒng)中使用到的數(shù)據(jù)代碼和參數(shù);
數(shù)據(jù)文件大多數(shù)以1天為固定的周期從源系統(tǒng)加載到數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)文件包含增量，全量以及待刪除的增量。
增量數(shù)據(jù)文件：數(shù)據(jù)文件的內容為數(shù)據(jù)表的增量信息，包含表內新增及修改的記錄。
全量數(shù)據(jù)文件：數(shù)據(jù)文件的內容為數(shù)據(jù)表的全量信息，包含表內的所有數(shù)據(jù)。
帶刪除的增量：數(shù)據(jù)文件的內容為數(shù)據(jù)表的增量信息，包含表內新增、修改及刪除的記錄，通常刪除的記錄以字段DEL_IND=’D’標識該記錄。
可劃分為： 歷史 拉鏈算法、追加算法(事件表)、Upsert算法(主表)及全刪全加算法(參數(shù)表);
歷史 拉鏈：根據(jù)業(yè)務分析要求，對數(shù)據(jù)變化都要記錄，需要基于日期的連續(xù) 歷史 軌跡;
追加(事件表)：根據(jù)業(yè)務分析要求，對數(shù)據(jù)變化都要記錄，不需要基于日期的連續(xù) 歷史 軌跡;
Upsert(主表)：根據(jù)業(yè)務分析要求，對數(shù)據(jù)變化不需要都要記錄，當前數(shù)據(jù)對 歷史 數(shù)據(jù)有影響;
全刪全加算法(參數(shù)表)：根據(jù)業(yè)務分析要求，對數(shù)據(jù)變化不需要都要記錄，當前數(shù)據(jù)對 歷史 數(shù)據(jù)無影響;
所謂拉鏈，就是記錄 歷史 ，記錄一個事務從開始，一直到當前狀態(tài)的所有變化信息(參數(shù)新增開始結束日期);
一般用于事件表，事件之間相對獨立，不存在對 歷史 信息進行更新;
是update和insert組合體，一般用于對 歷史 信息變化不需要進行跟蹤保留、只需其最新狀態(tài)且數(shù)據(jù)量有一定規(guī)模的表，如客戶資料表;
一般用于數(shù)據(jù)量不大的參數(shù)表，把 歷史 數(shù)據(jù)全部刪除，然后重新全量加載;
歷史 拉鏈，Upsert,Append,全刪全加;加載性能：全刪全加，Append，Upsert， 歷史 拉鏈;
APPEND算法，常規(guī)拉鏈算法，全量帶刪除拉鏈算法;
APPEND算法，MERGE算法，常規(guī)拉鏈算法，基于增量數(shù)據(jù)的刪除拉鏈算法，基于全量數(shù)據(jù)的刪除拉鏈算法，經(jīng)濟型常規(guī)拉鏈算法，經(jīng)濟型基于增量數(shù)據(jù)的刪除拉鏈算法，經(jīng)濟型基于全量數(shù)據(jù)的刪除拉鏈算法，PK_NOT_IN_APPEND算法，源日期字段自拉鏈算法;
此算法通常用于流水事件表，適合這類算法的源表在源系統(tǒng)中不會更新和刪除，而只會發(fā)生一筆添加一筆，所以只需每天將交易日期為當日最新數(shù)據(jù)取過來直接附加到目標表即可，此類表在近源模型層的字段與技術緩沖層、源系統(tǒng)表基本上完全一致，不會額外增加物理化處理字段，使用時也與源系統(tǒng)表的查詢方式相同;
此算法通常用于無刪除操作的常規(guī)狀態(tài)表，適合這類算法的源表在源系統(tǒng)中會新增、修改，但不刪除，所以需每天獲取當日末最新數(shù)據(jù)(增量或全增量均可)，先找出真正的增量數(shù)據(jù)(新增和修改)，用它們將目標表中屬性發(fā)生修改的開鏈數(shù)據(jù)(有效數(shù)據(jù))進行關鏈操作(即END_DT關閉到當前業(yè)務日期)，然后再將最新的增量數(shù)據(jù)作為開鏈數(shù)據(jù)插入到目標表即可。
此類表再近源模型層比技術緩沖層、源系統(tǒng)的相應表額外增加兩個物理化處理字段START_DT(開始日期)和END_DT(結束日期)，使用時需要先選定視覺日期，通過START_DT和END_DT去卡視覺日期，即START_DT’視覺日期’;
此算法通常用于有刪除操作的常規(guī)狀態(tài)類表，并且要求全量的數(shù)據(jù)文件，用以對比出刪除增量;適合這類算法的源表在源系統(tǒng)中會新增，修改，刪除，每天將當日末最新全量數(shù)據(jù)取過來外，分別找出真正的增量數(shù)據(jù)(新增，修改)和刪除增量數(shù)據(jù)，用它們將目標表中屬性發(fā)生修改的開鏈數(shù)據(jù)(有效數(shù)據(jù))進行關鏈操作(即END_DT關閉到當前業(yè)務日期)，然后再將最新增量數(shù)據(jù)中真正的增量及刪除數(shù)據(jù)作為開鏈數(shù)據(jù)插入到目標表即可，注意刪除記錄的刪除標志DEL_IND會設置為‘D’;
此類表在近源模型層比技術緩沖層，源系統(tǒng)的相應表額外增加三個物理化處理字段START_DT(開始日期)，ENT_DT(結束日期)，DEL_IND(刪除標準)。使用方式分兩類：一時一般查詢使用，此時需要先選定視角日期，通過START_DT和END_DT去卡視角日期，即START_DT‘視角日期’，同時加上條件DEL_IND ‘D’;另一種是下載或獲取當日增量數(shù)據(jù)，此時就是需要START_DT’視角日期’ 一個條件即可，不需要加DEL_IND ‘D’的條件。
此算法通常用于流水事件表，適合這類算法的源表在源系統(tǒng)中不會更新和刪除，而只會發(fā)生一筆添加一筆，所以只需每天將交易日期為當日的最新數(shù)據(jù)取過來直接附加到目標表即可;
通常建一張名為VT_NEW_編號的臨時表，用于將各組當日最新數(shù)據(jù)轉換加到VT_NEW_編號后，再一次附加到最終目標表;
此算法通常用于無刪除操作的常規(guī)狀態(tài)表，一般是無需保留 歷史 而只保留當前最新狀態(tài)的表，適合這類算法的源表在源系統(tǒng)中會新增，修改，但不刪除，所以需獲取當日末最新數(shù)據(jù)(增量或全量均可)，用于MERGE IN或UPSERT目標表;為了效率及識別真正增量的要求，通常先識別出真正的增量數(shù)據(jù)(新增及修改數(shù)據(jù))，然后再用這些真正的增量數(shù)據(jù)向目標表進行MERGE INTO操作;
通常建兩張臨時表，一個名為VT_NEW_編號，用于將各組當日最新數(shù)據(jù)轉換加到VT_NEW_編號;另一張名為VT_INC_編號，將VT_NEW_編號與目標表中昨日的數(shù)據(jù)進行對比后找出真正的增量數(shù)據(jù)(新增和修改)放入VT_INC_編號，然后再用VT_INC_編號對最終目標表進行MERGE INTO或UPSERT。
此算法通常用于無刪除操作的常規(guī)狀態(tài)表，適合這類算法的源表在源系統(tǒng)中會新增、修改，但不刪除，所以需每天獲取當日末最新數(shù)據(jù)(增量或全增量均可)，先找出真正的增量數(shù)據(jù)(新增和修改)，用它們將目標表中屬性發(fā)生修改的開鏈數(shù)據(jù)(有效數(shù)據(jù))進行關鏈操作(即END_DT關閉到當前業(yè)務日期)，然后再將最新增量數(shù)據(jù)作為開鏈數(shù)據(jù)插入到目標表即可;
通常建兩張臨時表，一個名為VT_NEW_編號，用于將各組當日最新數(shù)據(jù)轉換加到VT_NEW_編號;另一張名為VT_INC_編號，將VT_NEW_編號與目標表中昨日的數(shù)據(jù)進行對比后找出真正的增量數(shù)據(jù)(新增和修改)放入VT_INC_編號，然后再將最終目標表的開鏈數(shù)據(jù)中的PK出現(xiàn)在VT_INT_編號中進行關鏈處理，然后將VT_INC_編號中的所有數(shù)據(jù)作為開鏈數(shù)據(jù)插入最終目標表即可。
此算法通常用于有刪除操作的常規(guī)狀態(tài)表，并且要求刪除數(shù)據(jù)是以DEL_IND=’D’刪除增量的形式提供;適合這類算法的源表再源系統(tǒng)中會新增、修改、刪除，除每天獲取當日末最新數(shù)據(jù)(增量或全量均可)外，還要獲取當日刪除的數(shù)據(jù)，根據(jù)找出的真正增量數(shù)據(jù)(新增和修改)以及刪除增量數(shù)據(jù)，用它們將目標表中屬性發(fā)生修改的開鏈數(shù)據(jù)(有效數(shù)據(jù))進行關鏈操作(即END_DT關閉到當前業(yè)務時間)，然后再將增量(不含刪除數(shù)據(jù))作為開鏈數(shù)據(jù)插入到目標表中即可;
通常建三張臨時表，一個名為VT_NEW_編號，用于將各組當日最新數(shù)據(jù) (不含刪除數(shù)據(jù))轉換加載到VT_NEW_編號;第二張表名為VT_INC_編號，用VT_NEW_編號與目標表中的昨日的數(shù)據(jù)進行對比后找出真正的增量數(shù)據(jù)放入VT_INC_編號;第三張表名為VT_DEL_編號，將刪除增量數(shù)據(jù)轉換加載到VT_DEL_編號;最后再將最終目標表的開鏈數(shù)據(jù)中PK出現(xiàn)在VT_INC_編號或VT_DEL_編號中的進行關鏈處理，最后將VT_INC_編號中的所有數(shù)據(jù)作為開鏈數(shù)據(jù)插入最終目標表即可;
此算法通常用于有刪除操作的常規(guī)狀態(tài)表，并且要求提供全量數(shù)據(jù)，用以對比出刪除增量;適合這類算法的源表在源系統(tǒng)中會新增、修改、每天將當日末的最新全量數(shù)據(jù)取過來外，分別找出真正的增量數(shù)據(jù)(新增、修改)和刪除增量數(shù)據(jù)，用它們將目標表中屬性發(fā)生修改的開鏈數(shù)據(jù)(有效記錄)進行關鏈操作(即END_DT關閉到當前業(yè)務時間)，然后再將最新數(shù)據(jù)中真正的增量數(shù)據(jù)(不含刪除數(shù)據(jù))作為開鏈數(shù)據(jù)插入到目標表即可;
通常建兩張臨時表，一個名為VT_NEW_編號，用于將各組當日最新全量數(shù)據(jù)轉換到VT_NEW_編號;另一張表名為VT_INC_編號,將VT_NEW_編號與目標表中昨日的數(shù)據(jù)進行對比后找出真正的增量數(shù)據(jù)(新增、修改)和刪除增量數(shù)據(jù)放入VT_INC_編號，注意將其中的刪除增量數(shù)據(jù)的END_DT置以最小日期(借用);最后再將最終目標表的開鏈數(shù)據(jù)中PK出現(xiàn)再VT_INC_編號或VT_DEL_編號中的進行關鏈處理，然后將VT_INC_編號中所有的END_DT不等于最小日期數(shù)據(jù)(非刪除數(shù)據(jù))作為開鏈數(shù)據(jù)插入最終目標表即可;
此算法基本等同與常規(guī)拉算法，只是在最后一步只將屬性非空即非0的記錄才作為開鏈數(shù)據(jù)插入目標表;
此算法基本等同于基于增量數(shù)據(jù)刪除拉鏈算法，只是在最后一步只將屬性非空及非0的記錄才作為開鏈數(shù)據(jù)插入目標表;
此算法基本等同于基于全量數(shù)據(jù)刪除拉鏈算法，只是在最后一步只將屬性非空及非0的記錄才作為開鏈數(shù)據(jù)插入目標表;
此算法是對每一組只將PK在當前VT_NEW_編號表中未出現(xiàn)的數(shù)據(jù)再插入VT_NEW_編號表，最后再將PK未出現(xiàn)在目標表中的數(shù)據(jù)插入目標表，以保證只進那些PK未進過的數(shù)據(jù);
此算法是源表中有日期字段標識當前記錄的生效日期，本算法通過對同主鍵記錄按這個生效日期排序后，一次首尾相連行形成一條自然拉鏈的算法
c#中怎樣批量更新數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)
如模山果每個用戶請求更改一行，那他就只能該一行就更新，這個邏輯沒有錯。
如果你要讓他不是及時更新，可以做成隊列。
SQL語句更新的速度可能是比存儲旦配中過程慢一些，但是一個區(qū)區(qū)30萬的小數(shù)據(jù)，對于SQL
SERVER數(shù)據(jù)庫來說根本就是小菜。
換句話說，別說SQL
SERVER了，就是MYSQL這種小賣陪型數(shù)據(jù)庫，對付百萬級的數(shù)據(jù)都是很輕松的。。。
關于etl更新百萬級數(shù)據(jù)庫的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
成都創(chuàng)新互聯(lián)科技有限公司，經(jīng)過多年的不懈努力，公司現(xiàn)已經(jīng)成為一家專業(yè)從事IT產(chǎn)品開發(fā)和營銷公司。廣泛應用于計算機網(wǎng)絡、設計、SEO優(yōu)化、關鍵詞排名等多種行業(yè)！
本文標題：高效完成任務，etl技術成功更新百萬級數(shù)據(jù)庫(etl更新百萬級數(shù)據(jù)庫)
當前路徑：http://www.dlmjj.cn/article/dpgsihg.html
