8种ETL算法汇总大全！看完你就全明白了
> 算法应用场景概览
以上共计累积了8种ETL算法，其中主要分成4大类，增量累加、拉链算法是更符合数据仓库历史数据追踪的算法，但现实中基于业务及性能考虑，往往存在全删全插、增量累全算法的数据表应用。
2 全删全插模型
即Delete/Insert实现逻辑；
> 应用场景
主要应用在维表、参数表、主档表加载上，即适合源表是全量数据表，该数据表业务逻辑只需保存当前最新全量数据，不需跟踪过往历史信息。
> 算法实现逻辑
1.清空目标表；
2.源表全量插入；
> ETL代码原型
-- 1. 清理目标表TRUNCATE TABLE <目标表>;
-- 2. 全量插入
INSERT INTO <目标表> (字段***)
SELECT 字段***
FROM <源表>
***JOIN <关联数据>
WHERE ***;
3 增量累全模型
即Upsert实现逻辑；
> 应用场景
主要应用在参数表、主档表加载上，即源表可以是增量或全量数据表，目标表始终最新最全记录。
> 算法实现逻辑
1.利用PK主键比对；
2.目标表和源表PK一致的变化记录，更新目标表；
3.源表存在但目标表不存在，直接插入；
> ETL代码原型
-- 1. 生成加工源表Create temp Table <临时表> ***;
INSERT INTO <临时表> (字段***)
SELECT 字段***
FROM <源表>
***JOIN <关联数据>
WHERE ***
;
-- 2. 可利用Merge Into实现累全能力，当前也可以采用分步Delete/Insert或Update/Insert操作
Merge INTO <目标表> As T1 (字段***)
Using <临时表> as S1
on (***PK***)
when Matched then
update set Colx = S1.Colx ***
when Not Matched then
INSERT (字段***) values (字段*** )
;
4 增量累加模型
即Append实现逻辑；
> 应用场景
主要应用在流水表加载上，即每日产生的流水、事件数据，追加到目标表中保留全历史数据。流水表、快照表、统计分析表等均是通过该逻辑实现。
> 算法实现逻辑
1.源表直接插入目标表；
> ETL代码原型
-- 1.插入目标表INSERT INTO <目标表> (字段***)
SELECT 字段***
FROM <源表>
***JOIN <关联数据>
WHERE ***;
5 全历史拉链模型
> 拉链表背景知识
概念
拉链表是一张至少存在PK字段、跟踪变化的字段、开链日期、闭链日期组成的数据仓库ETL数据表；
益处
根据开链、闭链日期可以快速提取对应日期有效数据；
对于跟踪源系统非事件流水类表数据，拉链算法发挥越大作用，源业务系统通常每日变化数据有限，通过拉链加工可以大大降低每日打快照带来的空间开销，且不损失数据变化历史；
示例，提取指定日期有效数据
提取2020年2月5日当日有效数据
Select *From <目标表>
Where 开始日期<=date"2020-02-05"
And 结束日期 >date"2020-02-05";
最终提取到数据：
> 应用场景
全历史拉链，跟踪源表全量变化历史，若源表记录不存在，则说明数据闭链；根据PK新拉一条有效记录。
> 算法实现逻辑
1.提取当前有效记录；
2.提取当日源系统最新数据；
3.根据PK字段比对当前有效记录与最新源表，更新目标表当前有效记录，进行闭链操作；
4.根据全字段比对最新源表与当前有效记录，插入目标表；
> ETL代码原型
-- 1. 提取当前有效记录Insert into <临时表-开链-pre> (不含开闭链字段***)
Select 不含开闭链字段***
From <目标表>
Where 结束日期 =date"<最大日期>";
;
-- 2. 提取当日源系统最新数据
<源表临时表-cur>
-- 3 今天全部开链的数据，即包含今天全新插入、数据发生变化的记录
Insert Into <临时表-增量-ins>
Select 不含开闭链字段***
From <源表临时表-cur>
where (不含开闭链字段***) not in
(Select 不含开闭链字段***
From <临时表-开链-pre>
);
-- 4 今天需要闭链的数据，即今天发生变化的记录
Insert into <临时表-增量-upd>
Select 不含开闭链字段***,开始时间
From <临时表-开链-pre>
where (不含开闭链字段***) not in
(Select 不含开闭链字段***
From <临时表-开链-cur>
);
-- 5 更新闭链数据，即历史记录闭链（删除-插入替代更新）
DELETE FROM <目标表>
WHERE (PK***) IN
(Select PK*** From <临时表-增量-upd>)
AND 结束日期=date"<最大日期>";
INSERT INTO <目标表>
(不含开闭链字段***,开始时间,结束日期)
Select 不含开闭链字段***,开始时间,date"<数据日期>"
From <临时表-增量-upd>;
-- 6 插入开链数据，即当日新增记录
INSERT INTO <目标表> .
(不含开闭链字段***,开始时间,结束日期)
Select 不含开闭链字段***,date"<数据日期>",date"<最大日期>"
From <临时表-增量-ins>;
6 增量拉链模型
> 应用场景
增量拉链，目的是追踪数据增量变化历史，根据PK比对新拉一条开链数据；
> 算法实现逻辑
1.提取上日开链数据；
2.PK相同变化记录，关闭旧记录链，开启新记录链；
3.PK不同，源表存在，新增开链记录
> ETL代码原型
-- 1. 提取当前有效记录Insert into <临时表-开链-pre> (不含开闭链字段***)
Select 不含开闭链字段***
From <目标表>
Where 结束日期 =date"<最大日期>";
-- 2. 提取当日源系统增量记录
<源表临时表-cur>
-- 3. 提取当日源系统新增记录
Insert into <临时表-增量-ins>
Select 不含开闭链字段***
From <临时表-开链-cur>
where (***PK***) not in
(select ***PK*** from <临时表-开链-pre>);
-- 4. 提取当日源系统历史变化记录
Insert into <临时表-增量-upd>
Select 不含开闭链字段***
From <临时表-开链-cur>
inner join <临时表-开链-pre>
on (***PK 等值***)
where (***变化字段 非等值***);
-- 5. 更新历史变化记录，关闭历史旧链，开启新链
update <目标表> AS T1
SET <***变化字段 S1赋值***>,结束日期 = date"<数据日期>"
FROM <临时表-增量-upd> AS S1
WHERE ( <***PK 等值***> )
AND T1.结束日期 =date"<最大日期>"
;
INSERT INTO <目标表>
(不含开闭链字段***,开始时间,结束日期)
SELECT 不含开闭链字段***,date"<数据日期>",date"<最大日期>"
FROM <临时表-增量-upd>;
-- 6. 插入全新开链数据
INSERT INTO <目标表>
(不含开闭链字段***,开始时间,结束日期)
SELECT 不含开闭链字段***,date"<数据日期>",date"<最大日期>"
FROM <临时表-增量-ins>;
7 增删拉链模型
> 应用场景
主要是利用业务字段跟踪增量数据中包含删除的变化历史。
> 算法实现逻辑
1.提取上日开链数据；
2.提取源表非删除记录；
3.PK相同变化记录，关闭旧记录链，开启新记录链；
4.PK比对，源表存在，新增开链记录；
5.提取源表删除记录；
6.PK比对，旧开链记录存在，关闭旧记录链；
> ETL代码原型
-- 1. 清理目标表《待续...》TRUNCATE TABLE <目标表>;
-- 2. 全量插入
INSERT INTO <目标表> (字段***)
SELECT 字段***
FROM <源表>
***JOIN <关联数据>
WHERE ***;
8 全量增删拉链模型
> 应用场景
主要是利用业务字段跟踪全量数据中包含删除的变化历史。
> 算法实现逻辑
1.提取上日开链数据；
2.提取源表非删除记录；
3.PK相同变化记录，关闭旧记录链，开启新记录链；
4.PK比对，源表存在，新增开链记录；
5.提取源表删除记录；
6.PK比对，旧开链记录存在，关闭旧记录链；
7.PK比对，提取旧开链存在但源表不存在记录，关闭旧记录链；
> ETL代码原型
-- 1. 清理目标表，《待续...》TRUNCATE TABLE <目标表>;
-- 2. 全量插入
INSERT INTO <目标表> (字段***)
SELECT 字段***
FROM <源表>
***JOIN <关联数据>
WHERE ***;
9 自拉链模型
> 应用场景
主要将流水表数据转化成拉链表数据。
> 算法实现逻辑
借助源表业务日期字段，和目标表开链、闭链日期比对，首尾相接，拉出全历史拉链；
> ETL代码原型
-- 1. 清理目标表，《待续...》TRUNCATE TABLE <目标表>;
-- 2. 全量插入
INSERT INTO <目标表> (字段***)
SELECT 字段***
FROM <源表>
***JOIN <关联数据>
WHERE ***;
10 其它说明
1.根据数据仓库最佳实践，所有数据表通常还会包含一些控制字段，即插入日期、更新日期、更新源头字段，这样对于数据变化敏感的数据仓库，可以进一步追踪数据变化历史；
2.ETL算法本身是为了更好服务于数据加工过程，实际业务实现过程中，并不局限于传统算法，即涉及到更多适应业务的自定义的ETL算法。
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