数仓（七）从0到1简单搭建加载数仓DIM层以及拉链表处理-技术圈

回到数仓项目中，我们上一篇已经搭建了ODS层，并且把HDFS上的埋点数据和业务交易数据，load到数仓的ODS层。本节我们在ODS层的基础上搭建DIM层即维度层，会根据不同的加载策略处理维度表并且讲解非常重要的拉链表的概念和使用，本节涉及很多HQL语句，不懂的童靴小白可以学一下。

一、DIM层表结构

我们在“数仓（四）数据仓库分层”中讲解了什么是DIM层。这里在复述一下：

1、DIM层概念

以维度作为建模驱动，基于每个维度的业务含义，通过添加维度属性、关联维度等定义计算逻辑，完成属性定义的过程并建立一致的数据分析维表。为了避免在维度模型中冗余关联维度的属性，基于雪花模型构建维度表。维度层的表通常也被称为维度逻辑表。

高基数维度数据
一般是用户资料表、商品资料表等类似的资料表。数据量可能是千万级或者上亿级别。
低基数维度数据
一般是配置表，比如枚举值对应的中文含义，比如国家、城市、县市、街道等维度表。数据量可能是个位数或者几千几万。

2、DIM表结构

这里我们一共列出了有6个维度表，表名和加载策略方式如下：

维度表‍	表名	加载方式
商品维度表	dim_sku_info	全量加载
优惠券维度表	dim_coupon_info	全量加载
活动维度表	dim_activity_rule_info	全量加载
地区维度表	dim_base_province	特殊加载
时间维度表	dim_date_info	特殊加载
用户维度表	dim_user_info	拉链表

根据加载的类型有：全量加载、特殊加载、拉链表；下面一一说明

注意：这里有个加载策略方式是：拉链表，不懂拉链表的暂时可以先略过，下面讲到的时候在详细介绍。

二、商品维度表（全量加载）

我们先来DIM层创建维度表的表结构。

商品维度表dim_sku_info（全量加载）

创建表结构如下:

DROP TABLE IF EXISTS dim_sku_info;CREATE EXTERNAL TABLE dim_sku_info (    `id` STRING COMMENT '商品id',    `price` DECIMAL(16,2) COMMENT '商品价格',    `sku_name` STRING COMMENT '商品名称',    `sku_desc` STRING COMMENT '商品描述',    `weight` DECIMAL(16,2) COMMENT '重量',    `is_sale` BOOLEAN COMMENT '是否在售',    `spu_id` STRING COMMENT 'spu编号',    `spu_name` STRING COMMENT 'spu名称',    `category3_id` STRING COMMENT '三级分类id',    `category3_name` STRING COMMENT '三级分类名称',    `category2_id` STRING COMMENT '二级分类id',    `category2_name` STRING COMMENT '二级分类名称',    `category1_id` STRING COMMENT '一级分类id',    `category1_name` STRING COMMENT '一级分类名称',    `tm_id` STRING COMMENT '品牌id',    `tm_name` STRING COMMENT '品牌名称',    `sku_attr_values` ARRAY> COMMENT '平台属性',    `sku_sale_attr_values` ARRAY> COMMENT '销售属性',    `create_time` STRING COMMENT '创建时间') COMMENT '商品维度表'PARTITIONED BY (`dt` STRING)STORED AS PARQUETLOCATION '/warehouse/gmall/dim/dim_sku_info/'TBLPROPERTIES ("parquet.compression"="lzo");

1、了解字段含义

这里字段都很简单，重点关注sku_attr_values和sku_sale_attr_values这两个字段，由于平台、销售的属性个数和描述不一样，比如有些产品有4个平台属性，有些产品有3个完全和这4个不同的属性，这个时候我们怎么存储？使用数组结构体类型来封装平台、销售属性。

`sku_attr_values` ARRAY> COMMENT '平台属性',`sku_sale_attr_values` ARRAY> COMMENT '销售属性',

我们看一下SKU_info、SKU_attr_value，base_attr_info、base_attr_value这4张表结构：

通过sku_attr_values表可以直接拿到属性：

attr_id:STRING,attr_name:STRING

value_id:STRING,,value_name:STRING

同理，sku_sale_attr_values表可拿销售属性：

sale_attr_id:STRING,sale_attr_value_id:STRING,

sale_attr_name:STRING,sale_attr_value_name:STRING

2、分区

按照dt每天分区

PARTITIONED BY (`dt` STRING)

3、存储格式

PARQUET列式存储，压缩格式采用lzo；

STORED AS PARQUETLOCATION '/warehouse/gmall/dim/dim_sku_info/'TBLPROPERTIES ("parquet.compression"="lzo");

4、装载方式

采用全量装载，ODS层业务表首日（比如5月1日）数据全量加载到DIM层，第二日（5月2日）数据也是全量加载到DIM层，以后每日ODS层数据都是全量加载到DIM层。

5、实现的SQL语句

我们先来看分析一下字段的获取方法，通过join这6张表可以获取除结构体以外的字段。然后进行拼接。

5.1、join共6张表获取字段（除结构体以外的字段）

1、ods_sku_info

select    id,    price,    sku_name,    sku_desc,    weight,    is_sale,    spu_id,    category3_id,    tm_id,    create_timefrom ods_sku_infowhere dt='2021-05-01'

2、ods_spu_info

select    id,    spu_namefrom ods_spu_infowhere dt='2021-05-01'

3、ods_base_category3

select    id,    name,    category2_idfrom ods_base_category3where dt='2021-05-01'

4、ods_base_category2

select    id,    name,    category1_idfrom ods_base_category2where dt='2021-05-01'

5、ods_base_category1

select    id,    namefrom ods_base_category1where dt='2021-05-01'

6、ods_base_trademark

select    id,    tm_name  from ods_base_trademark  where dt='2021-05-01'

5.2、获取结构体的字段

1、先获取需要的字段

select    sku_id,    attr_id,    value_id,    attr_name,    value_namefrom ods_sku_attr_valuewhere dt='2021-05-01'

查看获取到的结果：

2、attr_id属性通过转为结构体形式即一个属性对应一个值封装到一个结构体中

select    sku_id,    named_struct('attr_id',attr_id,'value_id',value_id,'attr_name',attr_name,'value_name',value_name)from ods_sku_attr_valuewhere dt='2021-05-01'

查看结果：我们已经把每个属性封装到了结构体。

3、根据sku_id通过聚合函数封装到数组当中

其中collect_set函数做聚合操作，然后根据sku_id做group by。

select    sku_id,    collect_set(named_struct('attr_id',attr_id,'value_id',value_id,'attr_name',attr_name,'value_name',value_name))from ods_sku_attr_valuewhere dt='2021-05-01'group by sku_id

查看结果：我们已经把每个属性封装到了结构体。

6、装载数据

把ODS层查询和拼接的数据加载到DIM层dim_sku_info表。

insert overwrite table dim_sku_info partition(dt='2021-05-01')select    sku.id,    sku.price,    sku.sku_name,    sku.sku_desc,    sku.weight,    sku.is_sale,    sku.spu_id,    spu.spu_name,    sku.category3_id,    c3.name,    c3.category2_id,    c2.name,    c2.category1_id,    c1.name,    sku.tm_id,    tm.tm_name,    attr.attrs,    sale_attr.sale_attrs,    sku.create_timefrom skuleft join spu on sku.spu_id=spu.idleft join c3 on sku.category3_id=c3.idleft join c2 on c3.category2_id=c2.idleft join c1 on c2.category1_id=c1.idleft join tm on sku.tm_id=tm.idleft join attr on sku.id=attr.sku_idleft join sale_attr on sku.id=sale_attr.sku_id;

注：由于dim_sku_info表是全量加载，每日加载全量数据所以首日加载好第二天加载一样，都是这个insert 语句。

这样我们就完成了从ODS层到DIM层商品维度表的创建、装载。优惠券维度表、活动维度表和商品维度表的创建、装载一样。

DIM层中优惠券维度表的创建和装载大同小异，这里留给读者，你是否能完成呢？

三、地区维度表（特殊加载）

地区维度表是一张特殊表，没有分区。即每天不会装载数据。也是所有表中最容易处理的。

1、在DIM层创建表dim_base_province

表结构和字段含义，存储也是PARQUET；

DROP TABLE IF EXISTS dim_base_province;CREATE EXTERNAL TABLE dim_base_province (    `id` STRING COMMENT 'id',    `province_name` STRING COMMENT '省市名称',    `area_code` STRING COMMENT '地区编码',    `iso_code` STRING COMMENT 'ISO-3166编码，供可视化使用',    `iso_3166_2` STRING COMMENT 'IOS-3166-2编码，供可视化使用',    `region_id` STRING COMMENT '地区id',    `region_name` STRING COMMENT '地区名称') COMMENT '地区维度表'STORED AS PARQUETLOCATION '/warehouse/gmall/dim/dim_base_province/'TBLPROPERTIES ("parquet.compression"="lzo");

2、装载表

地区表没有分区，数据变化不大，无需每日装载数据。

insert overwrite table dim_base_provinceselect    bp.id,    bp.name,    bp.area_code,    bp.iso_code,    bp.iso_3166_2,    bp.region_id,    br.region_namefrom ods_base_province bpjoin ods_base_region br on bp.region_id = br.id;

四、时间维度表（特殊加载）

时间维度表也是一张特殊表。

1、创建表dim_date_info

表结构和字段含义，存储也是PARQUET；

DROP TABLE IF EXISTS dim_date_info;CREATE EXTERNAL TABLE dim_date_info(    `date_id` STRING COMMENT '日',    `week_id` STRING COMMENT '周ID',    `week_day` STRING COMMENT '周几',    `day` STRING COMMENT '每月的第几天',    `month` STRING COMMENT '第几月',    `quarter` STRING COMMENT '第几季度',    `year` STRING COMMENT '年',    `is_workday` STRING COMMENT '是否是工作日',    `holiday_id` STRING COMMENT '节假日') COMMENT '时间维度表'STORED AS PARQUETLOCATION '/warehouse/gmall/dim/dim_date_info/'TBLPROPERTIES ("parquet.compression"="lzo");

3、装载表

时间维度表的数据其实并不是来自于业务系统，是手动写入的。并且由于时间维度表数据的可以预见性即日期年份都是固定的，无须每日导入，一般可一次性导入一年的数据（因为节假日这种数字都是前一年确定下一年的节假日）。

那么问题来了，节假日数据（一年）通过text文本格式，而DIM层存储是PARQUET格式，它无法识别文本格式，怎么处理？

3.1、上传文本文件到HDFS上

把dim_date_info.txt文本文件（描述一年节假日信息）上传到HDFS上临时表指定的路径：

/warehouse/gmall/tmp/tmp_dim_date_info/

3.2、创建临时表tmp_dim_date_info

定义的字段和dim_date_info表一样；

DROP TABLE IF EXISTS tmp_dim_date_info;CREATE EXTERNAL TABLE tmp_dim_date_info (    `date_id` STRING COMMENT '日',    `week_id` STRING COMMENT '周ID',    `week_day` STRING COMMENT '周几',    `day` STRING COMMENT '每月的第几天',    `month` STRING COMMENT '第几月',    `quarter` STRING COMMENT '第几季度',    `year` STRING COMMENT '年',    `is_workday` STRING COMMENT '是否是工作日',    `holiday_id` STRING COMMENT '节假日') COMMENT '时间维度表'ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'LOCATION '/warehouse/gmall/tmp/tmp_dim_date_info/';

3、装载数据到dim_date_info表

insert overwrite table dim_date_info select *from tmp_dim_date_info;

通过临时表数据作为中间表来完成装载。

五、拉链表

用户维度表涉及到拉链表的概念，这里先简单说一下数仓的拉链表。

1、拉链表概述

拉链表的每条信息，它记录每条信息的生命周期，一旦一条记录的生命周期结束，就重新开始一条新的记录；并且把当前日期放入到生效开始日期。如果当前信息至今是有效的，则在生效结束日期中填充一个极大值（如年份日期：9999-99-99）。

如下表：含有开始日志、结束日期

2、拉链表作用

它能够高效的存储历史状态。适用于数据在每日发生变化，但是变化频繁又不是特别高的那种场景即数据缓慢变化。

场景：一个APP应用，用户信息每日发生变化，但是变化的频率并不高，并且用户数据具有一定量的规模2000万用户，需要保留每一个用户的历史状态。思考表结构的加载策略方式？

方法一：每日全量加载，这是最简单的方式。

首日按照用户量2000万+做一次全量加载，然后每天新增用户后，在做一次全量加载！这样做完全可以实现需求，但是消耗硬盘资源大，保存效率会非常低。可以想象到了年底共365天，每天加载像滚雪球一样跑批。还有一个问题是如果用户信息很长一段时间没都没有发生变化，每天全量加载重复信息，存储效率低下。

方法二：使用拉链表模式，记录变化数据。

2、拉链表使用

2.1、需要获取截止今天为止的数据（获取当前全量数据）

这个简单，过滤条件是：end_date为9999-99-99；

select * from user_info where end_date = '9999-99-99'

2.2、需要获取在2019年1月1日的数据（获取全量历史数据）

分析：李四在1月3日姓名字段发生变化，而赵六1月1日还没有注册用户。1月1日的数据只有张三、李四、王五；

SQL语句进行过滤如下：

select * from user_info where start_date <= '2019-01-01' and end_date >= '2019-01-01'

执行结果：

归纳：

(1)获取当前日期的全量数据

结束日期 = 9999-99-99

(2)获取某个时间点的全量切片数据(某个时间点的历史数据)

开始日期 >= 某个时间 and 结束日期 <= 某个时间

3、拉链表过程图

2019年1月1日，注册三个用户分别是张三、李四、王五；
2019年1月1日的拉链表记录的3条数据是张三、李四、王五开始时间1月1日结束时间是9999-99-99
2019年1月2日李四改名李小四，新增用户赵六和田七
变化表是3条记录李小四、赵六、田七。开始时间1月2日、结束时间9999-99-99；历史全量表是记录的张三、李四、王五开始时间1月1日结束时间是9999-99-99的3条记录。这样做合并，至今的数据是6条记录。

六、用户维度表（拉链表）

用户维度表是一张典型的拉链表。

1、用户维度表(拉链表)创建

DROP TABLE IF EXISTS dim_user_info;CREATE EXTERNAL TABLE dim_user_info(    `id` STRING COMMENT '用户id',    `login_name` STRING COMMENT '用户名称',    `nick_name` STRING COMMENT '用户昵称',    `name` STRING COMMENT '用户姓名',    `phone_num` STRING COMMENT '手机号码',    `email` STRING COMMENT '邮箱',    `user_level` STRING COMMENT '用户等级',    `birthday` STRING COMMENT '生日',    `gender` STRING COMMENT '性别',    `create_time` STRING COMMENT '创建时间',    `operate_time` STRING COMMENT '操作时间',    `start_date` STRING COMMENT '开始日期',    `end_date` STRING COMMENT '结束日期') COMMENT '用户表'PARTITIONED BY (`dt` STRING)STORED AS PARQUETLOCATION '/warehouse/gmall/dim/dim_user_info/'TBLPROPERTIES ("parquet.compression"="lzo");

2、获取数据的思路

假如首日5月1日，把全部数据从ODS层加载到DIM层，分区结束日期是9999分区；

第二日5月2日，一部分用户新增变化了；需要把ODS层新增以及变化数据，装载到DIM层，分区结束日期是9999分区它需要保证全量最新数据；另外注意的是9999分区一部分过期的数据（过期理解为数据发生了变化后，变化前的数据是过期数据）需要装载到变化前一日即5月1日分区(过期的用户数据分区)。

第三日5月3日，和5月2日类似。需要把ODS层新增以及变化数据，装载到DIM层9999分区。9999分区一部分过期的数据装载到5月2日分区(过期的用户数据分区)。

3、首日装载

实现思路

首日装载，比较简单。具体工作为将ODS层当日的全部历史用户数据一次性导入到DIM层拉链表9999分区中。比如：ODS层，ods_user_info表，如果初始时间是2020年6月14日，则2020-06-14的分区数据就是全部的历史用户数据，故将该分区数据导入DIM层拉链表的9999分区即可。

SQL语句实现

insert overwrite table dim_user_info partition(dt='9999-99-99')select    id,    login_name,    nick_name,    md5(name),    md5(phone_num),    md5(email),    user_level,    birthday,    gender,    create_time,    operate_time,    '2020-06-14',    '9999-99-99'from ods_user_infowhere dt='2020-06-14';

4、每日装载

实现思路

再看一下每日装载的思路，上面我们已经知道了每日装载包含两部分内容即9999分区数据，和当日前一天(2020年6月14日)过期数据。我们需要把这两部数据做union。

4.1获取全量最新9999分区数据

前一日(2020-06-14)9999分区和当日(2020-06-15)的ODS层新增变化数据做full join,拿到当日(2020-06-15)的999分区最新全量数据。

SQL实现语句

(1)、先拿2020-06-14的9999分区，设置该表别名为old

select    id,    login_name,    nick_name,    name,    phone_num,    email,    user_level,    birthday,    gender,    create_time,    operate_time,    start_date,    end_date  from dim_user_info  where dt='9999-99-99'

(2)、再拿2020-06-15的最新变化数据，设置别名是new

这里start_date赋值是2020-06-15，结束日期是9999-99-99

select    id,    login_name,    nick_name,    md5(name) name,    md5(phone_num) phone_num,    md5(email) email,    user_level,    birthday,    gender,    create_time,    operate_time,    '2020-06-15' start_date,    '9999-99-99' end_datefrom ods_user_infowhere dt='2020-06-15'

(3)、做全外联full outer join

对old和new表做full outer join，并且把结果表的别名设置为tmp

withtmp as(  select    old.id old_id,    old.login_name old_login_name,    old.nick_name old_nick_name,    old.name old_name,    old.phone_num old_phone_num,    old.email old_email,    old.user_level old_user_level,    old.birthday old_birthday,    old.gender old_gender,    old.create_time old_create_time,    old.operate_time old_operate_time,    old.start_date old_start_date,    old.end_date old_end_date,    new.id new_id,    new.login_name new_login_name,    new.nick_name new_nick_name,    new.name new_name,    new.phone_num new_phone_num,    new.email new_email,    new.user_level new_user_level,    new.birthday new_birthday,    new.gender new_gender,    new.create_time new_create_time,    new.operate_time new_operate_time,    new.start_date new_start_date,    new.end_date new_end_date  from  (    select      id,      login_name,      nick_name,      name,      phone_num,      email,      user_level,      birthday,      gender,      create_time,      operate_time,      start_date,      end_date    from dim_user_info    where dt='9999-99-99'  )old  full outer join  (    select      id,      login_name,      nick_name,      md5(name) name,      md5(phone_num) phone_num,      md5(email) email,      user_level,      birthday,      gender,      create_time,      operate_time,      '2020-06-15' start_date,      '9999-99-99' end_date    from ods_user_info    where dt='2020-06-15'  )new  on old.id=new.id)

(4)、从tmp获取全量最新数据

思路：tmp表里面是full outer join，过滤条件是：

如果new_id为null，则获取old_id的值；等价于 nvl(new_id,old_id)

select    nvl(new_id,old_id),    nvl(new_login_name,old_login_name),    nvl(new_nick_name,old_nick_name),    nvl(new_name,old_name),    nvl(new_phone_num,old_phone_num),    nvl(new_email,old_email),    nvl(new_user_level,old_user_level),    nvl(new_birthday,old_birthday),    nvl(new_gender,old_gender),    nvl(new_create_time,old_create_time),    nvl(new_operate_time,old_operate_time),    nvl(new_start_date,old_start_date),    nvl(new_end_date,old_end_date),    nvl(new_end_date,old_end_date) dtfrom tmp

4.2获取前一日过期分区数据

前一日过期数据怎么获取呢？即表中绿色边框内容。

还是从tmp表里面取值，过滤条件是：

new_id is not null and old_id is not null;

注意：

1、date_add('2020-06-15',-1)获取前一天日志

2、cast(date_add('2020-06-15',-1) as string)对日期做string类型转换，为什么要做强制转换呢？因为要做union操作，类型必须一致。

select    old_id,    old_login_name,    old_nick_name,    old_name,    old_phone_num,    old_email,    old_user_level,    old_birthday,    old_gender,    old_create_time,    old_operate_time,    old_start_date,    cast(date_add('2020-06-15',-1) as string),from tmpwhere new_id is not null and old_id is not null;

4.3、把两部分数据做union写入到拉链表中

因为要写入两个分区，一个是9999分区，一个是2020-6-14分区。所以需要处理动态分区问题，怎么处理？

传入分区的时候，不能写死。这里写dt

insert overwrite table dim_user_info partition(dt)

这里使用了一个方法是：最后一列数据copy前面一列数据，作文分区字段，但是又因为列字段不能一样，修改第二个列的别名为dt,分区是按照dt分区。

nvl(new_end_date,old_end_date),nvl(new_end_date,old_end_date) dt

 cast(date_add('2020-06-15',-1) as string), cast(date_add('2020-06-15',-1) as string) dt

所以完整的SQL装载语句为

insert overwrite table dim_user_info partition(dt)select    nvl(new_id,old_id),    nvl(new_login_name,old_login_name),    nvl(new_nick_name,old_nick_name),    nvl(new_name,old_name),    nvl(new_phone_num,old_phone_num),    nvl(new_email,old_email),    nvl(new_user_level,old_user_level),    nvl(new_birthday,old_birthday),    nvl(new_gender,old_gender),    nvl(new_create_time,old_create_time),    nvl(new_operate_time,old_operate_time),    nvl(new_start_date,old_start_date),    nvl(new_end_date,old_end_date),    nvl(new_end_date,old_end_date) dtfrom tmpunion allselect    old_id,    old_login_name,    old_nick_name,    old_name,    old_phone_num,    old_email,    old_user_level,    old_birthday,    old_gender,    old_create_time,    old_operate_time,    old_start_date,    cast(date_add('2020-06-15',-1) as string),    cast(date_add('2020-06-15',-1) as string) dtfrom tmpwhere new_id is not null and old_id is not null;

到此我们就完成了DIM层用户维度表的创建和数据的加载。

DIM层我们通过4种不同的加载策略完成表的创建和装载：商品维度表全量加载、地区表特殊加载、时间特殊加载、用户拉链表。

下一次我们会进入数仓当中最精彩的DWD层的讲解。