本文主要是介绍认识数仓拉链表，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
数据仓库之拉链表
在数据仓库领域，拉链表是一种非常重要的数据结构，它能够对数据进行有效的组织和处理。本文将详细介绍拉链表的概念、应用、优缺点以及实现方法，帮助读者更好地理解和掌握数据仓库中的拉链表技术。
场景问题
在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到下面这种表的设计：
有一些表的数据量很大，比如一张用户表，大约有亿级别记录，几十个字段，这种表，即使使用ORC压缩，单张表的存储也会超过100G，在HDFS使用双备份或者三备份的话就更大一些。
表中的部分字段会被update更新操作，如用户联系方式，产品的描述信息，订单的状态等等。
需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态。
表中的记录变化的比例和频率不是很大，比如，总共有10亿的用户，每天新增和发生变化的有200万左右，变化的比例占的很小。
那么对于这种表我该如何设计呢？下面有几种方案可选：
- 方案一：每天只留最新的一份，比如我们每天用Sqoop抽取最新的一份全量数据到Hive中。
- 方案二：每天保留一份全量的切片数据。
- 方案三：使用拉链表。
什么是拉链表
一、拉链表的概念
拉链表（Linked Chunked Blocks，简称 SCB）是一种数据存储方式，它可以将一块连续存储空间划分成多个块，每个块包含多个数据项。每个块都有一个头部和一个尾部，头部记录了该块的数据类型、大小等信息，尾部则记录了下一个块的地址。通过这种方式，拉链表可以实现数据的连续存储和非连续存储，从而满足不同场景下的需求。
二、拉链表的应用
拉链表作为一种高效的数据结构，在数据仓库领域有着广泛的应用。以下是几个典型的场景：
数据缓存：在数据仓库中，经常需要将大量数据加载到内存中进行处理。拉链表可以将数据按照块的方式组织，每个块包含多个数据项，从而减少内存的碎片化，提高数据加载和处理效率。
索引构建：在构建索引时，拉链表可以用来存储索引的倒排列表。通过将倒排列表分成多个块，每个块包含多个倒排项，可以实现对倒排列表的高效存储和查询。
数据分片：在分布式数据仓库中，需要将数据分成多个分片，存储在不同的节点上。拉链表可以将数据按照块的方式进行分片，每个块包含多个数据项，从而实现数据的分布式存储和处理。
三、拉链表的优缺点
拉链表作为一种常用的数据结构，具有以下优点：
高效的空间利用率：拉链表可以将一块连续的存储空间划分成多个块，每个块包含多个数据项，从而减少内存的碎片化，提高空间利用率。
高性能的数据加载和处理：由于拉链表可以将数据分成多个块，可以实现对数据的批量加载和处理，从而提高数据加载和处理效率。
灵活的数据组织方式：拉链表可以根据需要将数据分成不同的块大小和块数，从而实现数据的灵活组织和管理。
然而，拉链表也存在以下缺点：
写入性能问题：在写入数据时，需要将数据分成多个块，并维护每个块之间的链接关系，这会增加写入操作的复杂性，降低写入性能。
内存占用问题：由于拉链表需要维护每个块之间的链接关系，因此需要占用一定的内存空间。当数据量较大时，这些额外的内存开销可能会对系统性能产生影响。
数据访问限制：由于拉链表的每个块之间是通过链接关系相互连接的，因此在访问某个块的数据时，需要先加载该块的所有数据项。这可能会增加数据的访问延迟和系统负载。
四、拉链表的实现方法
下面介绍两种常见的实现方法：
内存实现：在内存中实现拉链表可以使用数组或链表来实现每个块的数据存储和链接关系。例如，可以使用一个数组来存储所有块的首地址，然后使用一个指针来指向当前块的下一个块。当需要访问某个块的数据时，可以首先加载该块的所有数据项，然后通过指针访问下一个块的数据项。
磁盘实现：在磁盘中实现拉链表可以使用文件或数据库来实现每个块的数据存储和链接关系。例如，可以使用一个文件来存储所有块的数据项和链接关系信息。当需要访问某个块的数据时，可以首先读取该块的头部信息，然后根据链接关系依次读取下一个块的数据项。
我们先看一个示例，这就是一张拉链表，存储的是用户的最基本信息以及每条记录的生命周期。我们可以使用这张表拿到最新的当天的最新数据以及之前的历史数据。
| time_id | 用户编号 | 手机号码 | start_date | end_date | state |
|---|---|---|---|---|---|
| 2023-12-01 | 001 | 110120 | 2023-12-01 | 9999-12-31 | 0 |
| 2023-12-01 | 002 | 119120 | 2023-12-01 | 9999-12-31 | 0 |
| 2023-12-01 | 003 | 33333 | 2023-12-01 | 9999-12-31 | 0 |
| 2023-12-02 | 004 | 44444 | 2023-12-02 | 9999-12-31 | 0 |
| 2023-12-03 | 001 | 110120 | 2023-12-01 | 2023-12-03 | 1 |
| 2023-12-03 | 005 | 55555 | 2023-12-03 | 9999-12-31 | 0 |
| 2023-12-04 | 004 | 444444 | 2023-12-02 | 2023-12-04 | 1 |
我们能拿到历史状态用到的SQL
select state from model_aaa WHERE start_date <='查询日' and end_date > '查询日' -- 此处要好好理解，是拉链表比较重要的一块。）
拉链表在Hive中的实现
在现在的大数据场景下，大部分的公司都会选择以Hdfs和Hive为主的数据仓库架构。目前的Hdfs版本来讲，其文件系统中的文件是不能做改变的，也就是说Hive的表智能进行删除和添加操作，而不能进行update。基于这个前提，我们来实现拉链表。
在Hive中，拉链表可以通过使用视图来实现。视图是一个虚拟表，它可以根据一定的条件和规则从底层数据源中提取数据。在使用视图时，我们可以将拉链表的基本原理和更新策略以SQL语句的形式表达出来，从而实现拉链表的功能。
例如，我们可以创建一个名为“pivot_table”的视图，该视图根据时间戳对数据进行分组，并将最新版本的数据作为结果返回。具体SQL语句如下：
CREATE VIEW pivot_table AS
SELECT key, MAX(timestamp) AS timestamp, value
FROM (SELECT key, timestamp, value, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY key ORDER BY timestamp DESC) AS row_numFROM table_name
) AS sorted
WHERE row_num = 1
GROUP BY key, value;
该SQL语句首先使用子查询将数据按照主键和时间戳进行排序，并给每个节点分配一个行号。然后，使用聚合函数MAX()和ROW_NUMBER()函数将最新版本的数据作为结果返回。最后，使用GROUP BY语句将结果按照主键和值进行分组。
通过使用视图，我们可以很方便地实现拉链表的功能，并大大提高数据仓库的效率和性能。
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