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1.采集当日全量数据存储到 ND（当日） 表中。
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2.可从历史表中取出昨日全量数据存储到 OD（上日数据）表中。
3.用ND－OD为当日新增和变化的数据（即日增量数据）。
select * from table t1
where et = any (select ef from table t2 where t2.company=t1.company and t2.AGENCYID=t1.AGENCYID)
or
ef = any (select et from table t3 where t3.company=t1.company and t3.AGENCYID=t1.AGENCYID)
order by company, AGENCYID,ef
1、首先对拉链表中的数据进行备份处理。
2、其次在拉链表每天drop掉前一天的数据重新抽取一份，避免数据残留对拉链表整体造成影响。
3、最后每天在更新拉链表数据时进行备份复检即可避免问题的发生。
维度属性通常不是静态的，而是会随时间变化的，数据仓库的一个重要特点就是反映历史的变化，所以如何保存维度的历史状态是维度设计的重要工作之一。保存维度数据的历史状态，通常有以下两种做法，分别是全量快照表和拉链表
1 ）全量快照表
离线数据仓库的计算周期通常为每天一次，所以可以每天保存一份全量的维度数据。这种方式的优点和缺点都很明显
优点是简单而有效，开发和维护成本低，且方便理解和使用。
缺点是浪费存储空间，尤其是当数据的变化比例比较低时。
2 ）拉链表
拉链表的意义就在于能够更加高效的保存维度信息的历史状态。
拉链表是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，并把当期日期放入生效开始日期，如果当前信息至今有效，再生效结束日期种填入一个极大值
（1）什么是拉链表
拉链表适合于：数据发生变化，但是变化频率并不高的维度（即：缓慢变化维）
比如：用户信息会发生变化，但是每天变化的比例不高。如果数据量有一定规模，按照每日全量的方式保存效率很低。比如：1亿用户*365天，每天一份用户信息（做每日全量效率低）
通过，生效开始日期=某个日期且生效结束日期=某个日期
如果事实表中一条记录在某个维度表中有多条记录与之对应，称为多值维度。例如，下单事实表中的一条记录为一个订单，一个订单可能包含多个商品，所会商品维度表中就可能有多条数据与之对应。
针对这种情况，通常采用以下两种方案解决。
第一种：降低事实表的粒度，例如将订单事实表的粒度由一个订单降低为一个订单中的一个商品项。
第二种：在事实表中采用多字段保存多个维度值，每个字段保存一个维度id。这种方案只适用于多值维度个数固定的情况。
建议尽量采用第一种方案解决多值维度问题
维表中的某个属性同时有多个值，称之为“多值属性”，例如商品维度的平台属性和销售属性，每个商品均有多个属性值。
针对这种情况，通常有可以采用以下两种方案。
第一种：将多值属性放到一个字段，该字段内容为key1:value1，key2:value2的形式，例如一个手机商品的平台属性值为“品牌:华为，系统:鸿蒙，CPU:麒麟990”。
第二种：将多值属性放到多个字段，每个字段对应一个属性。这种方案只适用于多值属性个数固定的情况
两者主要在是否会记录每一个修改、用途以及是否可以很快的还原客户记录等三方面存在区别。
一、是否会记录每一个修改
拉链表：拉链表根据拉链粒度的不同，实际上相当于快照，只不过做了优化，去除了一部分不变的记录而已。
流水表：流水表对于表的每一个修改都会记录，可以用于反映实际记录的变更。
二、用途
拉链表：拉链表常用于统计账户及客户的情况。
流水表：流水表常用于统计业务相关情况。
三、是否可以很快还原客户记录
拉链表：通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记录。
流水表：流水表虽然也可能做得到，但是效率不行，或者需要人工参与。
扩展资料
拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的，顾名思义，所谓拉链，就是记录历史。记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息。
拉链表的作用：
1、数据量比较大。
2、表中的部分字段会被更新，比如用户的地址，银行利率，订单的状态等。
3、 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看利率在历史某一个时间点的状态。
4、变化的比例和频率不是很大，比如，总共有1000万的会员，每天新增和发生变化的有10万左右。
5、如果对这边表每天都保留一份全量，那么每次全量中会保存很多不变的信息，对存储是极大的浪费;
拉链历史表，既能满足反应数据的历史状态，又可以最大程度的节省存储。
参考资料来源：百度百科-拉链表
散列表拉链法有顺序要求。散列表拉链法先根据散列值找到对应的链表，然后沿着链表顺序查找相应的键。拉链法的一种实现方法使用原始的链表数据类型。