内容发布更新时间 : 2024/5/12 9:46:02星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

kettle增量更新设计

ETL中增量更新是一个比较依赖与工具和设计方法的过程, Kettle中主要提供sert/ Update步骤, Delete步骤和 Database Lookup步骤来支持增量更新增量更新的设计方法也是根据应用场景来选取的,虽然本文讨论的是 Kettle的实现方式,但也许对其他工具也有一些帮助。

1、增量分类

应用场景增量更新按照数据种类的不同大概可以分成： 1、 增加,不更新 2、 更新,不增加 3、 即增加也更新

4、 有删除,有增加,有更新

其中1,2,3种大概都是相同的思路,使用的步骤可能略有不同,通用的方法是在原数据库增加一个时间戳,然后在转换之后的对应表保留这个时间戳,然后每次抽取数据的时候,先读取这个目标数据库表的时间戳的最大值,把这个值当作参数传给原数据库的相应表,根据这个时间戳来做限定条件来抽取数据,抽取之后同样要保留这个时间戳,并且原数据库的时间戳一定是指定默认值为date当前(以原数据库的时间为标准),抽取之后的目标数据库的时戬要保留原来的时间戳,而不是抽取时候的时间。

对于第一种情况,可以使用 Kettle的 Insert/ Update步骤,只是可以勾选Don' t perform any update选项,这个选项可以告诉 Kettle你只会执行 Insert步骤。

对于第二种情況可能比较用在数据出现错误然后原数据库有一些更新,相应的标数据库也要更新,这时可能不是更新所有的数据,而是有一些限定条件的数排你可以使用 Kettle的 Update步骤来只执行更新。关于如何动态的执行限定条件,可以参考前一篇文章。

第三种情况是最为常见的一种情況,使用的同样是 Kettle的 Insert/ Update步骤,只是不要勾选Don' t perform any update选项第四种情況有些复杂,后面专门讨论：

对于第1,2,3种个以参考下面的例子这个例子假设原数据库表为 customers,含有一个id, firstname,1 astnameage字段,主键为id,然后还加默认值为 sysdate的时间戳字段。转换之后的结果类似:id, firstname,1 astname,age, updatedate.整个设计流程大概如：

其中第一个步骤的sql 大概如下模式：

Select max(updatedate) from target_customer ; 你会注意到第二个步骤和第一个步骤的连接是黄色的线，这是因为第二个table input 步骤把前面一个步骤的输出当作一个参数来用，所有Kettle用黄色的线来表示，第二个table input 的sql 模式大概如下：

Select field1 , field2 , field3 from customers where

updatedate > ? 后面的一个问号就是表示它需要接受一个参数，你在这个table

input 下面需要指定replace variable in script 选项和execute for each row 为选中状态，这样，Kettle就会循环执行这个sql , 执行的次数为前面参数步骤传入的数据集的大小。

关于第三个步骤执行insert / update 步骤需要特别解释一下,

Kettle执行这个步骤是需要两个数据流对比，其中一个是目标数据库，你在Target table 里面指定的，它放在The keys to look up the values(s) 左边的Table field 里面的，另外一个数据流就是你在前一个步骤传进来的，它放在The keys to look up the value(s) 的右边，Kettle首先用你传进来的key 在数据库中查询这些记录，如果没有找到，它就插入一条记录，所有的值都跟你原来的值相同，如果根据这个key找到了这条记录，kettle会比较这两条记录，根据你指定update field 来比较，如果数据完全一样，kettle就什么都不做，如果记录不完全一样，kettle就执行一个update 步骤。所以首先你要确保你指定的key字段能够唯一确定一条记录，这个时候会有两种情况： 1.维表 2.事实表

维表大都是通过一个主键字段来判断两条记录是否匹配，可能我们的原数据库的。 主键记录不一定对应目标数据库中相应的表的主键，这个时候原数据库的主键就变成了业务主键，你需要根据某种条件判断这个业务主键是否相等，想象一下如果是多个数据源的

话，业务主键可能会有重复，这个时候你需要比较的是根据你自定义生成的新的实际的主键，这种主键可能是根据某种类似与sequence 的生成方式生成的，

事实表在经过转换之后，进目标数据库之前往往都是通过多个外键约束来确定唯一一条记录的，这个时候比较两条记录是否相等都是通过所有的维表的外键决定的，你在比较了记录相等或不等之后，还要自己判断是否需要添加一个新的主键给这个新记录。

上面两种情况都是针对特定的应用的，如果你的转换过程比较简单，只是一个原数据库对应一个目标数据库，业务主键跟代理主键完全相同的时候完全可以不用考虑这么多。

有删除,有增加,有更新。

首先你需要判断你是否在处理一个维表,如果是一个维表的话,那么这可能况,可以使用步骤来解决这个问题,如果你要处理的是事实表方法就可能有所不同,它们之间的主要区别是主键的判断方式不一样事实表一般都数据量很大,需要先确定是否有变动的数据处在某一个明确的限定条件之下,比如时间上处在某个特定区间,或者某些字段有某种限定条件,尽量最大程度的先限定要处理的结果集,然后需要注意的是要先根据id来判断记录的状态,是不存在要插入新纪录还是已存在要更新,还是记录不存在要删除,分别对于id的状态来进行不同的操作处理删除的情况使用步骤,它的原理跟Inse只不过在找到匹配的id之后执行的是删除操作而不是更新操作,然后处理Insee操作,你可能需要重新创建一个转换过程,然后在里面定义这两个转换之间的执行顺序如果你的数据变动量比较大的话,比如超过了一定的百分比,如果执行效率比较低适当考虑重新建表。

另外需要考虑的是维表的数据删除了,对应的事实表或其他依赖于此维表的表的数据如何处理,外键约東可能不太容易去掉,或者说一旦去掉了就可能再加上去了,这可能需要先处理好事实表的依赖数据,主要是看你如何应用,如果只是简单的删除事实表数据的话还比较简单,但是如果需要保留事实表相应记录,可以在维表中增加一条记录,这条记录只有一个主键,其他字段为空,当我们删除了维表数据后,事实表的数据就更新指向这条空的维表记录。

定时执行增量更新

可能有时候我们就是定时执行更新操作，比如每天或者一个星期一次，这个时候可以不需要在目标表中增加一个时间戳字段来判断ETL进行的最大时间，直接在取得原数据库的时间加上限定条件比如：

Startdate > ? and enddate < ? 或者只有一个startdate

Startdate > ? (昨天的时间或者上个星期的时间)

这个时候需要传一个参数，用get System Info 步骤来取得，而且你还可以控制时间的精度，比如到天而不是到秒的时间。

当然，你也需要考虑一下如果更新失败了怎么处理，比如某一天因为某种原因没有更新，这样可能这一天的记录需要手工处理回来，如果失败的情况经常可能发生，那还是使用在目标数据库中增加一个时间字段取最大时间戳的方式比较通用，虽然它多了一个很少用的字段。

执行效率和复杂度

删除和更新都是一项比较耗费时间的操作，它们都需要不断的在数据库中查询记录，执行删除操作或更新操作，而且都是一条一条的执行，执行效率低下也是可以预见的，尽量可能的缩小原数据集大小。减少传输的数据集大小，降低ETL的复杂程度

时间戳方法的一些优点和缺点

优点: 实现方式简单，很容易就跨数据库实现了，运行起来也容易设计

缺点：浪费大量的储存空间，时间戳字段除ETL过程之外都不被使用，如果是定时运行