拉链表和切片表区别,拉链表的实现过程

拉链表和切片表区别,拉链表的实现过程

＋０＋ 数据仓库-zippertable,flowtable,fulltable,incrementaltable,slicetable1增量表1.1概念增量表：新数据，增量数据是上次导出后的新数据。 比如24号到25号增加了哪些数据，改变了哪些数据？这些拉链表的优点是相对于快照表可以大大节省存储空间，但缺点是太麻烦。 4实现方法大数据仓库不支持更新，所以与传统数据仓库的实现还是有区别的。

Zippertable：它是维护历史状态和最新状态数据的表。 zipper表也是一个分区表。一些未改变的数据或者已经达到状态结束的数据会放在分区中。分区字段一般是5.数据仓库建模理论、星型模式和雪花模型的区别、事实表类型、事务和周期快照事实表的区别1.clickhouse、flink、spark和spring在项目中的应用2.clickhouse的优化以及

Girl[1:]girl[:-1]girl[:]slice可以添加第三个参数，girl[start:end:step]。事实上，使用slice时，默认步长为1。 Girl[:3:2]05Pythonlist在元素列表中添加一个新元素。我们主要将旧的zipper表left与orderchange表dwd_order_info关联起来，关联字段：orderid，在哪里过滤掉end_date等于9999-99-99的数据，如果oldzipper表中的end_date不等于9999-99-99，则表示它已经处于最终状态，无

4.切片表切片表往往只反映基于基本表的某个维度的对应数据。 表结构与基本表结构相同，但数据往往只具有某个维度，或者某个事实条件的数据。5.Zipper表1.4.切片表：根据基本表，往往只反映某个维度对应的数据。 、数据只有一个维度或一定事实条件的数据；5.拉链表：可以解决快照表的数据冗余问题，维护数据的历史状态和最新状态。

1.拉链表简介（百度百科）拉链表：维护历史状态和最新状态数据的表。根据拉链粒度的不同，拉链表实际上相当于快照，但进行了优化，部分内容未做改动。 记录2.通过一些小使用场景，进一步讲解拉链表以及拉链表与常用切片表的区别。 3.给出一个具体的应用场景来设计和实现拉链列表，最后通过一些例子进行说明。