1、触发器方式
触发器方式是普遍采取的一种增量抽取机制。该方式是根据抽取要求,在要被抽取的源表上建立插入、修改、删除3个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个增量日志表,ETL的增量抽取则是从增量日志表中而不是直接在源表中抽取数据,同时增量日志表中抽取过的数据要及时被标记或删除。为了简单起见,增量日志表一般不存储增量数据的所有字段信息,而只是存储源表名称、更新的关键字值和更新操作类型(KNSEN、UPDATE或DELETE),ETL增量抽取进程首先根据源表名称和更新的关键字值,从源表中提取对应的完整记录,再根据更新操作类型,对目标表进行相应的处理。

例如,对于源表为ORACLE类型的数据库,采用触发器方式进行增量数据捕获的过程如下:

这样,对表T的所有DML操作就记录在增量日志表DML_LOG中,注意增量日志表中并没有完全记录增量数据本身,只是记录了增量数据的来源。进行增量ETL时,只需要根据增量日志表中的记录情况,反查源表得到真正的增量数据。
SQL代码
(1)创建增量日志表DML_LOG:
CREATE TABLE DML_LOG(
ID NUMBER PRIMARY KEY, //自增主键
TABLE NAME VARCHAR2(200). //源表名称
RECORD ID NUMBER, //源表增量记录的主键值
DML TYPE CH根(1)。∥增量类型,I表示新增:U表示更新;D表示删除
EXECUTE DATE DATE //发生时间
);

(2)为DML_LOG创建一个序列SEQ_DML_LOG上,以便触发器写增量日志表时生成ID值。
(3)针对要监听的每一张表,创建一个触发器,例如对表TEST创建触发器如下:
CREATE OR REPLACE TRIGGER T BEFORE INSERT OR UPDATE
OR DELETE ON T FOR EACH ROW
DECLARE 1 DML TYPE VARCHAR2(1);
BEGIN
IF INSERTING THEN L_DML TYPE:= I’;
ELSIF UPDATING THEN I_DML_TYPE:=。TY;
ELSIF DELETING THEN L_DML_TYPE:= D’;
ENDIF;

IF DELETING THEN
INSERT INTO DML_LOG(ID,TABLE_NAME,RECORD—
ID,EXECUTE_DATE,DMLJYPE)
VALUES(SEQ_DML_LOG.NEXTVAL,’TEST ,:OLD.ID,SYSDATE,
L_DML_TYPE);
ELSE
INSERT INTO DML_LOG(ID,TABLE_NAME,RECORD_
ID,EXECUTE_DATE,DMLJYPE)
VALUES(SEQ_DML_LOG.NEXTVAL,。TEST ,:NEW.ID,SYSDATE,L
TIROL_TYPE);
ENDIF;
END;

2、时间戳方式

时间戳方式是指增量抽取时,抽取进程通过比较系统时间与抽取源表的时间戳字段的值来决定抽取哪些数据。这种方式需要在源表上增加一个时间戳字段,系统中更新修改表数据的时候,同时修改时间戳字段的值。有的数据库(例如SQL SERVER)的时间戳支持自动更新,即表的其它字段的数据发生改变时,时间戳字段的值会被自动更新为记录改变的时刻。在这种情下,进行ETL实施时就只需要在源表加上时间戳字段就可以了。对于不支持时间戳自动更新的数据库,这就要求业务系统在更新业务数据时,通过编程的方式手工更新时间戳字段。使用时间戳方式可以正常捕获源表的插入和更新操作,但对于删除操作则无能为力,需要结合其它机制才能完成。

更新时间戳:

3、全表删除插入方式

全表删除插入方式是指每次抽取前先删除目标表数据,抽取时全新加载数据。该方式实际上将增量抽取等同于全量抽取。对于数据量不大,全量抽取的时间代价小于执行增量抽取的算法和条件代价时,可以采用该方式。

4、全表比对方式

全表比对即在增量抽取时,ETL进程逐条比较源表和目标表的记录,将新增和修改的记录读取出来。优化之后的全部比对方式是采用MD5校验码,需要事先为要抽取的表建立一个结构类似的MD5临时表,该临时表记录源表的主键值以及根据源表所有字段的数据计算出来的(BI)

MD5校验码,每次进行数据抽取时,对源表和MD5临时表进行MD5校验码的比对,如有不同,进行UPDATE操作:如目标表没有存在该主键值,表示该记录还没有,则进行INSERT操作。

然后,还需要对在源表中已不存在而目标表仍保留的主键值,执行DELETE操作。

5、日志表方式

对于建立了业务系统的生产数据库,可以在数据库中创建业务日志表,当特定需要监控的业务数据发生变化时,由相应的业务系统程序模块来更新维护日志表内容。增量抽取时,

通过读日志表数据决定加载哪些数据及如何加载。日志表的维护需要由业务系统程序用代码来完成。

6、系统日志分析方式

该方式通过分析数据库自身的日志来判断变化的数据。关系犁数据库系统都会将所有的DML操作存储在日志文件中,以实现数据库的备份和还原功能。ETL增晕抽取进程通过对数据库的日志进行分析,提取对相关源表在特定时间后发生的DML操作信息,就可以得知自上次抽取时刻以来该表的数据变化情况,从而指导增量抽取动作。有些数据库系统提供了访问日志的专用的程序包(例如ORACLE的LOGMINDER),使数据库日志的分析工作得到大大简化。

、特定数据库方式(ORACLE)
以下介绍常见的针对特有数据库系统的增景抽取方式。
7.1 ORACLE改变数据捕获(CHANGEDDATACAPTURE,CDC)方式:ORACLECDC特性是在ORAELE9I数据库中引入的。CDC能够帮助识别从上次抽取之后发生变化的数据。
利用CDC,在对源表进行INSERT、UPCLATE或DELETE等操作的同时就可以提取数据,并且变化的数据被保存在数据库的变化表中。这样就可以捕获发生变化的数据,然后利用数据库视图以一种可控的方式提供给ETL抽取进程,作为增量抽取的依据。CDC方式对源表数据变化情况的捕获有两种方式:同步CDC和异步CDC。同步CDC使用源数据库触发器来捕获变更的数据。这种方式是实时的,没有任何延迟。当DML操作提交后,变更表中就产生了变更数据。异步CDC使用数据库重做日志(REDOLOG)文件,在源数据库发生变更以后,才进行数据捕获。
7.2 ORACLE闪回查询方式:ORACLE9I以上版本的数据库系统提供了闪回查询机制,允许用户查询过去某个时刻的数据库状态。这样,抽取进程可以将源数据库的(BI)
当前状态和上次抽取时刻的状态进行对比,快速得出源表数据记录的变化情况。

8、比较和分析

可见,ETL在进行增量抽取操作时,有以上各种机制可以选择。现从兼容性、完备性、性能和侵入性3个方面对这些机制的优劣进行比较分析。数据抽取需要面对的源系统,并不一定都是关系型数据库系统。某个ETL过程需要从若干年前的遗留系统中抽取EXCEL或者CSV文本数据的情形是经常发牛的。这时,所有基于关系型数据库产品的增量机制都无法工作,时间戳方式和全表比对方式可能有一定的利用价值,在最坏的情况下,只有放弃增量抽取的思路,转而采用全表删除插入方式。完备性方面,时间戳方式不能捕获DELETE操作,需要结合其它方式一起使用。增量抽取的性能因素表现在两个方面,一是抽取进程本身的性能,二是对源系统性能的负面影响。触发器方式、日志表方式以及系统日志分析方式由于不需要在抽取过程中执行比对步骤,所以增量抽取的性能较佳。全表比对方式需要经过复杂的比对过程才能识别出更改的记录,抽取性能最差。在对源系统的性能影响方面,触发器方式由于是直接在源系统业务表上建立触发器,同时写临时表,对于频繁操作的业务系统可能会有一定的性能损失,尤其是当业务表上执行批量操作时,行级触发器将会对性能产生严重的影响;同步CDC方式内部采用触发器的方式实现,也同样存在性能影响的问题;全表比对方式和日志表方式对数据源系统数据库的性能没有任何影响,只是它们需要业务系统进行额外的运算和数据库操作,会有少许的时间损耗;时间戳方式、系统日志分析方式以及基于系统日志分析的方式(异步CDC和闪回查询)对数据库性能的影响也是非常小的。对数据源系统的侵入性是指业务系统是否要为实现增抽取机制做功能修改和额外操作,在这一点上,时间戳方式值得特别关注该方式除了要修改数据源系统表结构外,对于不支持时间戳字段自动更新的关系型数据库产品,还必须要修改业务系统的功能,让它在源表T执行每次操作时都要显式的更新表的时间戳字段,这在ETL实施过程中必须得到数据源系统高度的配合才能达到,并且在多数情况下这种要求在数据源系统看来是比较“过分”的,这也是时间戳方式无法得到广泛运用的主要原因。另外,触发器方式需要在源表上建立触发器,这种在某些场合中也遭到拒绝。还有一些需要建立临时表的方式,例如全表比对和日志表方式。可能因为开放给ETL进程的数据库权限的限制而无法实施。同样的情况也可能发生在基于系统日志分析的方式上,因为大多数的数据库产品只允许特定组的用户甚至只有DBA才能执行日志分析。闪回查询在侵入性方面的影响是最小的.

在我从事的ETL工作中,大部分都是采用时间戳方式进行增量抽取,如银行业务,VT新开户,使用时间戳方式,可以在固定时间内,组织人员进行数据抽取,进行整合后,加载到目标系统。而触发器方式,虽然可以自动进行抽取,但是执行频率过多,影响效率!第三种方式对于大数据量来说是非常不可取的,尤其是对于一些银行、电信行业,因为数据全量比较大,所以进行增量校对是比较耗时的,总起来说,个人趋向使用时间戳方式进行增量抽取,当然具体情况要看工作的使用环境!

ETL之增量抽取方式的更多相关文章

  1. 数据仓库系列之ETL中常见的增量抽取方式

    为了实现数据仓库中的更加高效的数据处理,今天和小黎子一起来探讨ETL系统中的增量抽取方式.增量抽取是数据仓库ETL(数据的抽取(extraction).转换(transformation)和装载(lo ...

  2. 【转】ETL数据增量抽取——通过触发器方式实现

    在使用Kettle进行数据同步的时候, 共有 1.使用时间戳进行数据增量更新 2.使用数据库日志进行数据增量更新 3.使用触发器+快照表 进行数据增量更新 今天要介绍的是第3中方法. 实验的思路是这样 ...

  3. ETL中的数据增量抽取机制

    ETL中的数据增量抽取机制 (     增量抽取是数据仓库ETL(extraction,transformation,loading,数据的抽取.转换和装载)实施过程中需要重点考虑的问 题.在ETL过 ...

  4. 使用Kettle增量抽取MongoDB数据实践

    需求: 增量抽取MongoDB数据并加载到MSSQL 由于不能使用关系型数据库的自定义SQL, 所以主要遇到的问题有: 增量时间的查询和参数控制 ETL的批次信息和调用参数的写入 第一个问题的解决如下 ...

  5. hive表增量抽取到mysql(关系数据库)的通用程序(三)

    hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一) hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) 这几天又用到了该功能了,所以又改进了一版,增加了全量抽取和批量抽取两个参数.并且可以设置 ...

  6. hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(一)

    hive表增量抽取到oracle数据库的通用程序(二) sqoop在export的时候 只能通过--export-dir参数来指定hdfs的路径.而目前的需求是需要将hive中某个表中的多个分区记录一 ...

  7. Informatica增量抽取时间的设置

    使用数据库或者系统变量的当前时间 Informatica中的$$SYSDATE是表示当前系统时间的系统变量. 通过这个变量,我们对每天抽取的数据可以使用以下表达式来实现增量抽取: 时间戳字段>= ...

  8. kettle 6.1 按时间循环增量抽取数据

    场景:假设有一张表数据量很大,需要按一个时间来循环增量抽取 方法:主要是通过JOB自身调用,实现循环调用,类似于 函数自调用 的循环. 1.JOB全图: 2.获取增量时间,并设置增量时间环境变量 3. ...

  9. Informatic学习总结_day02_增量抽取

    SELECT EMP.EMPNO, EMP.ENAME, EMP.JOB, EMP.MGR, EMP.HIREDATE, EMP.SAL, EMP.COMM, EMP.DEPTNO FROM EMP ...

随机推荐

  1. 菜鸟学sql,Oracle数据库结构比较

    转载自:http://www.cnblogs.com/tianqing/archive/2008/06/25/1229419.html 做oracle下数据库结构比较,比较具体详细差异,例如:2个库具 ...

  2. C语言学习笔记(1):Hello World!

    #include <stdio.h> void main() { printf("Hello World!\n"); } 几乎学习任何语言接触到的第一个语言都是Hell ...

  3. SQL 表值函数

    表值函数返回的是一张表. 情况:把传入的字符串按指定分隔符转换成数组 理解:把字符串打散,逐个插入表,这个表就是需要的数据 Create Function [dbo].[Split] ( ), ) ) ...

  4. c#中如何做日期的三元判断(日期不为空赋值)

    <dx:ASPxDateEdit runat="server" ID="edTab4_protocoldate" Width="100%&quo ...

  5. 下雪了-js下雪效果

    Jingle Bells,Jingle Bells,圣诞来临,做了一个下雪的小程序玩.有大雪花和小雪花. <!DOCTYPE html PUBliC "-//W3C//DTD XHTM ...

  6. Leetcode005 Longest Palindromic Substring

    o(n)算法地址:http://blog.163.com/zhaohai_1988/blog/static/2095100852012716105847112/ /* pivot varies whe ...

  7. jquery.css 最简单的用法

      //判断验证码     if (pwd != "" && pwd != null) {         $("#TxtPwd").css(& ...

  8. SQL server 时间处理自连接

     --延时的订单select t1.OrderId order1, t1.VerifyStatusId id1,t1.VerifyDate '时间1', t2.OrderId order2, t2.V ...

  9. How to search compound files

    Last week my friend told me that she made a terrible mistake. She conducted raw serch and found no s ...

  10. leetcode 21

    合并两个有序数列.属于基础的数据结构问题,核心在于对链表的操作. 代码如下: /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { ...