数据仓库拉链表是一种特殊的表结构，用于记录数据的历史变化、支持数据版本管理、提供数据追溯功能。其中，数据版本管理是数据仓库拉链表的一个关键功能。数据版本管理使得每一条记录都带有其生效和失效的时间戳，这样可以追踪到每条记录在某个时间点的状态。通过这种方式，用户可以查询到任何时间点的数据状态，极大地增强了数据分析的灵活性和准确性。
例如，在客户关系管理（CRM）系统中，通过拉链表可以追踪到客户信息在不同时间的变更情况，从而进行更加精准的营销和客户服务。
数据仓库拉链表的概念
数据仓库拉链表是一种用于记录数据历史变化的特殊表结构，通常用于数据仓库系统中。其主要特点是每条记录都带有生效和失效的时间戳。通过这种方式，可以记录数据在不同时期的状态，支持数据的追溯和版本管理。拉链表的设计旨在解决传统数据表不能很好地记录历史数据的问题，使得数据分析更加精确。
定义： 数据仓库拉链表也称为“缓慢变化维表（Slowly Changing Dimension Table）”中的一种实现方式，通常用来处理维度数据随时间变化的情况。
结构特点： 每条记录带有两个时间戳字段：生效时间和失效时间。生效时间表示记录何时开始有效，失效时间表示记录何时失效。对于当前有效的记录，失效时间通常设置为一个未来的日期，如 '9999-12-31'。
用途： 拉链表主要用于需要保留历史数据的场景，如客户信息管理、产品价格变动记录、员工职位变动记录等。通过使用拉链表，可以方便地查询任意时间点的数据状态。
数据仓库拉链表的优势
- 历史数据保留： 拉链表能够完整保留数据的历史变化，支持对历史数据的查询和分析。这对于需要进行时间序列分析、数据回溯的业务场景非常重要
- 数据版本管理： 通过生效和失效时间戳，可以实现数据版本管理，方便追溯每条记录在不同时间点的状态
- 数据一致性： 拉链表可以确保数据的一致性和完整性，避免数据丢失或重复
- 灵活查询： 用户可以通过指定时间点查询数据的状态，支持更复杂的查询需求
- 审计和监管： 拉链表能够提供详细的数据变更记录，满足审计和监管的需求
详细描述数据版本管理： 数据版本管理是拉链表的核心功能之一。每条记录的生效时间和失效时间字段，使得数据的每一次变更都可以被记录下来。例如，在客户信息管理中，当客户的地址发生变更时，拉链表会插入一条新记录，更新生效时间为变更后的日期，并将旧记录的失效时间设置为变更前的日期。这样，通过查询不同时间点的记录，可以清晰地看到客户地址的变更历史。这种数据管理方式不仅能够确保数据的完整性和一致性，还能够提供更详细和准确的历史数据分析。
数据仓库拉链表的设计原则
- 字段设计： 拉链表的基本字段包括主键字段、业务字段、生效时间字段、失效时间字段。主键字段用于唯一标识记录，业务字段用于存储具体的业务数据，生效时间和失效时间字段用于记录数据的有效时间范围
- 时间戳格式： 生效时间和失效时间通常使用日期时间格式（如 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'），以确保时间的精确性
- 默认值设置： 对于当前有效的记录，失效时间通常设置为一个未来的日期（如 '9999-12-31'），表示记录当前有效
- 数据更新策略： 在数据更新时，不直接修改现有记录，而是插入一条新记录，并更新旧记录的失效时间
- 索引优化： 为了提高查询效率，可以对生效时间和失效时间字段建立索引
- 数据归档： 对于较早的历史数据，可以定期进行归档，以减少拉链表的存储压力和查询开销
设计示例：
假设有一个客户信息表，需要记录客户地址的变更历史。
字段设计如下：
- 客户ID（主键）
- 客户姓名
- 客户地址
- 生效时间
- 失效时间
记录示例如下：
| 客户ID | 客户姓名 | 客户地址 | 生效时间 | 失效时间 |
| 1 | 张三 | 北京 | 2021-01-01 | 2021-06-30 |
| 1 | 张三 | 上海 | 2021-07-01 | 9999-12-31 |
在上述示例中，当客户地址从北京变更为上海时，插入一条新记录，并更新旧记录的失效时间。这种设计确保了客户地址变更的历史记录可以被完整保留和查询。
数据仓库拉链表的实现步骤
- 需求分析： 确定需要使用拉链表的业务场景，明确需要记录的历史数据和时间范围
- 表结构设计： 根据需求设计拉链表的字段，包括主键字段、业务字段、生效时间字段、失效时间字段
- 数据初始化： 将现有数据导入拉链表，并设置初始的生效时间和失效时间
- 数据更新逻辑： 编写数据更新逻辑，在数据变更时插入新记录，并更新旧记录的失效时间
- 索引和性能优化： 对生效时间和失效时间字段建立索引，以提高查询性能
- 数据归档和维护： 定期归档较早的历史数据，减少拉链表的存储压力，并进行必要的维护
数据仓库拉链表的应用场景
- 客户关系管理（CRM）系统： 在 CRM 系统中，客户信息经常发生变更，如地址、联系方式等。通过拉链表，可以记录客户信息的历史变化，支持客户信息的追溯和分析
- 财务系统： 在财务系统中，账目、预算等数据需要记录历史变化，以满足审计和监管的需求。拉链表可以完整记录财务数据的变更历史，支持财务数据的回溯和分析
- 人力资源管理（HRM）系统： 在 HRM 系统中，员工职位、薪资等信息经常变更。通过拉链表，可以记录员工信息的历史变化，支持员工信息的追溯和分析
- 供应链管理（SCM）系统： 在 SCM 系统中，供应商、库存等信息经常变更。通过拉链表，可以记录供应链信息的历史变化，支持供应链信息的追溯和分析
- 产品信息管理（PIM）系统： 在 PIM 系统中，产品价格、规格等信息经常变更。通过拉链表，可以记录产品信息的历史变化，支持产品信息的追溯和分析。
数据仓库拉链表的常见挑战和解决方案
- 数据量大： 随着时间的推移，拉链表的数据量会逐渐增大，影响查询性能。解决方案：可以定期归档较早的历史数据，减少拉链表的存储压力。此外，可以对生效时间和失效时间字段建立索引，提高查询性能
- 数据更新复杂： 拉链表的更新逻辑较为复杂，需要插入新记录并更新旧记录的失效时间。解决方案：可以编写存储过程或触发器，自动处理拉链表的更新逻辑，减少人为操作的复杂性和错误率
- 数据一致性： 在并发环境下，拉链表的数据一致性可能受到影响。解决方案：可以使用事务管理，确保数据更新的原子性和一致性。此外，可以使用行级锁定，防止并发更新导致的数据不一致
- 查询复杂性： 由于拉链表记录了大量的历史数据，查询时需要考虑生效时间和失效时间，查询逻辑较为复杂。解决方案：可以通过视图或存储过程，简化查询逻辑，提高查询的可读性和可维护性
- 存储成本： 拉链表需要记录大量的历史数据，存储成本较高。解决方案：可以定期归档较早的历史数据，减少拉链表的存储压力。此外，可以使用压缩存储技术，降低存储成本。
缓慢变化维（SCD）
缓慢变化维简介
- 缓慢变化维，简称 SCD（Slowly Changing Dimensions）
- 一些维度表的数据不是静态的，而是会随着时间而缓慢地变化（这里的缓慢是相对事实表而言，事实表数据变化的速度比维度表快）
- 这种随着时间发生变化的维度称之为缓慢变化维
- 把处理维度表数据历史变化的问题，称为缓慢变化维问题，简称 SCD 问题
SCD 问题的几种解决方案
改写属性值
- 需要重写维度行中的旧值，以当前值替换。因此其始终反映最近的情况
- 当一个维度值的数据源发生变化，并且不需要在维度表中保留变化历史时，通常用新数据来覆盖旧数据。这样的处理使属性所反映的是最新的赋值
例如：用户维度表
- 修改前：
| 用户ID | 用户名 | 出生日期 | 住址 |
| 114 | 张三 | 1988-09-08 | 北京市朝阳区 |
- 修改后：
| 用户ID | 用户名 | 出生日期 | 住址 |
| 114 | 张三 | 1992-09-08 | 北京市海淀区 |
- 这种方法有个前提，用户不关心这个数据的变化
- 这样处理，易于实现，但是没有保留历史数据，无法分析历史变化信息
增加维度新行
数据仓库系统的目标之一是正确地表示历史。典型代表就是拉链表。保留历史的数据，并插入新的数据。
例如：用户维度表
- 修改前：
| 用户ID | 用户名 | 出生日期 | 住址 |
| 114 | 张三 | 1988-09-08 | 北京市朝阳区 |
- 修改后：
| 用户ID | 用户名 | 出生日期 | 住址 |
| 114 | 张三 | 1988-09-08 | 北京市朝阳区 |
| 114 | 张三 | 1992-09-08 | 北京市海淀区 |
增加维度新列
用不同的字段来保存不同的值，就是在表中增加一个字段，这个字段用来保存变化后的当前值，而原来的值则被称为变化前的值。总的来说，这种方法通过添加字段来保存变化后的痕迹。
例如：用户维度表
- 修改前：
| 用户ID | 用户名 | 出生日期 | 住址 |
| 114 | 张三 | 1988-09-08 | 北京市朝阳区 |
- 修改后：
| 用户ID | 用户名 | 出生日期 | 住址 | 现住址 | |
| 114 | 张三 | 1988-09-08 | 1992-09-08 | 北京市朝阳区 | 北京市海淀区 |
使用历史表
另外建一个表来保存历史记录，这种方式就是将历史数据与当前数据完全分开来，在维度中只保存当前最新的数据。
- 用户维度表
| 用户ID | 用户名 | 出生日期 | 住址 |
| 114 | 张三 | 1992-09-08 | 北京市海淀区 |
- 用户维度历史表
| 用户ID | 用户名 | 出生日期 | 住址 |
| 114 | 张三 | 1988-09-08 | 北京市朝阳区 |
| 114 | 张三 | 1992-09-08 | 北京市海淀区 |
这种方式的优点是可以同时分析当前及前一次变化的属性值，缺点是只保留了最后一次变化信息。
商品历史快照案例
需求：有一个商品表
| 列名 | 类型 | 说明 |
| goods_id | varchar(50) | 商品编号 |
| goods_status | varchar(50) | 商品状态（待审核、待售、在售、已删除） |
| createtime | varchar(50) | 商品创建日期 |
| modifytime | varchar(50) | 商品修改日期 |
2019年12月20日的数据如下所示：
| goods_id | goods_status | createtime | modifytime |
| 001 | 待审核 | 2019-12-18 | 2019-12-20 |
| 002 | 待售 | 2019-12-19 | 2019-12-20 |
| 003 | 在售 | 2019-12-20 | 2019-12-20 |
| 004 | 已删除 | 2019-12-15 | 2019-12-20 |
商品的状态，会随着时间推移而变化，我们需要将商品的所有变化的历史信息都保存下来。如何实现呢？
使用拉链表保存历史快照思路
- 拉链表不存储冗余的数据，只有某行的数据发生变化，才需要保存下来，相比每次全量同步会节省存储空间
- 能够查询到历史快照
- 额外的增加了两列（dw_start_date、dw_end_date），为数据行的生命周期
12月20日商品拉链表的数据：
| goods_id | goods_status | createtime | modifytime | dw_start_date | dw_end_date |
| 001 | 待审核 | 2019-12-18 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 9999-12-31 |
| 002 | 待售 | 2019-12-19 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 9999-12-31 |
| 003 | 在售 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 9999-12-31 |
| 004 | 已删除 | 2019-12-15 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 9999-12-31 |
12月20日的数据是全新的数据导入到dw表
- dw_start_date 表示某一条数据的生命周期起始时间，即数据从该时间开始有效（即生效日期）
- dw_end_date 表示某一条数据的生命周期结束时间，即数据到这一天（即失效日期）
- dw_end_date 为 '9999-12-31'，表示当前这条数据是最新的数据，数据到 '9999-12-31' 才过期
12月21日商品拉链表的数据：
| goods_id | goods_status | createtime | modifytime | dw_start_date | dw_end_date |
| 001 | 待审核 | 2019-12-18 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 2019-12-20 |
| 002 | 待售 | 2019-12-19 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 9999-12-31 |
| 003 | 在售 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 9999-12-31 |
| 004 | 已删除 | 2019-12-15 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 9999-12-31 |
| 001（变） | 待售 | 2019-12-18 | 2019-12-21 | 2019-12-21 | 9999-12-31 |
| 005（新） | 待审核 | 2019-12-21 | 2019-12-21 | 2019-12-21 | 9999-12-31 |
| 006（新） | 待审核 | 2019-12-21 | 2019-12-21 | 2019-12-21 | 9999-12-31 |
可以发现：
- 拉链表中没有存储冗余的数据，（只要数据没有变化，无需同步）
- 001 编号的商品数据的状态发生了变化（从待审核 → 待售），需要将原有的 dw_end_date 从 '9999-12-31' 变为 '2019-12-20' 表示待审核状态
- 001 编号新的状态重新保存了一条记录，dw_start_date 为 '2019-12-21'，dw_end_date 为 '9999-12-31'。新数据 005、006，dw_start_date 为 '2019-12-21'，dw_end_date 为 '9999-12-31'
12月21日商品拉链表的数据：
| goods_id | goods_status | createtime | modifytime | dw_start_date | dw_end_date |
| 001 | 待审核 | 2019-12-18 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 2019-12-20 |
| 002 | 待售 | 2019-12-19 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 9999-12-31 |
| 003 | 在售 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 2019-12-21 |
| 004 | 已删除 | 2019-12-15 | 2019-12-20 | 2019-12-20 | 9999-12-31 |
| 001 | 待售 | 2019-12-18 | 2019-12-21 | 2019-12-21 | 9999-12-31 |
| 005 | 待审核 | 2019-12-21 | 2019-12-21 | 2019-12-21 | 9999-12-31 |
| 006 | 待审核 | 2019-12-21 | 2019-12-21 | 2019-12-21 | 9999-12-31 |
| 003（变） | 已删除 | 2019-12-20 | 2019-12-22 | 2019-12-22 | 9999-12-31 |
| 007（新） | 待审核 | 2019-12-22 | 2019-12-22 | 2019-12-22 | 9999-12-31 |
| 008（新） | 待审核 | 2019-12-22 | 2019-12-22 | 2019-12-22 | 9999-12-31 |
- 003 编号的商品数据的状态发生了变化（从在售→已删除），需要将原有的 dw_end_date 从 '9999-12-31' 变为 '2019-12-21'，表示在售状态
- 003 编号新的状态重新保存了一条记录，dw_start_date 为 '2019-12-21'，dw_end_date 为 '9999-12-31'。新数据 007、008，dw_start_date 为 '2019-12-22'，dw_end_date 为 '9999-12-31'
具体实现
拉链表的实现，参考如下资料： 基于 MaxCompute 实现拉链表
参考资料
原创文章，转载请注明出处：http://www.opcoder.cn/article/96/