Инкрементальная загрузка что это

Что такое инкрементальная загрузка в App Store?

Многим пользователям продуктов компании Apple, которые хотят скачать весомое приложение, приходится узнать, что такое инкрементальная загрузка в App Store. Дело в том, что не всегда у пользователей есть возможность пользоваться Wi-Fi сетями при скачивании приложений.

C развитием мобильны технологий и снижающейся стоимостью мобильного интернета, необходимость в Wi-Fi для скачки файлов постепенно отпадает.

Тем не менее, у Apple существует ограничение на скачивание файлов из App Store до 150 мегабайт (на более ранних версиях ограничение стоит на 100 мб). Если приложение или игра требует больше места, то программа не даст скачать файл. Естественно, что данное ограничение нравится далеко не всем. Те, кто экономят мобильный трафик, конечно, рады такой функции, однако другим это приносит определенный дискомфорт. К счастью, существует несколько простых способов обойти данное ограничение

Перезагрузка

Судя по отзывам в интернете, данный способ подходит далеко не всем. На многих версиях Ios он не работает. Однако это первый способ, который стоит попробовать, так как он самый простой.

При скачивании файла более 150 мегабайт, система выведет сообщение о том, что файл невозможно загрузить, пока устройство не будет подключено к Wi-Fi. Сообщения разнятся, в зависимости от версии операционной системы, но их смысл всегда одинаковый. Кнопки на сообщении дают два варианта: «Отменить» и «ОК»^

Джейлбрейк

Хотя джейлбрейк имеет много минусов, он может помочь обойти ограничения на загрузку. Для «сломанных» устройств доступны различные приложения, которые нейтрализуют ошибку App Store.

Wi-fi с другого устройства.

Если ни один из способов не помог, то можно воспользоваться традиционным методом обмана телефона. Нужно просто переставить сим карту в другой телефон и с него раздать Wi-fi на устройство, которое скачивает «весомое» приложение. Тогда это уже станет скачиванием по Wi-fi и App Store не будет иметь ничего против такой загрузки.

Стоит отметить, что каждая iOS имеет свои особенности в решении проблемы инкрементальной загрузки, поэтому вполне возможно, что некоторые способы не будут работать на конкретном устройстве.

Источник

Инкрементальная загрузка из баз данных. Универсальный модуль

QVD файлы

Каждый раз, когда мы загружаем данные в приложение Qlik, они запрашиваются из источников в полном объеме. Если наш источник — база данных, то при каждом запуске скрипта мы отправляем в БД запрос, который будет получать все записи, например, из огромной таблицы транзакций.

А зачем нам это делать, если с прошлого обновления данных добавилось просто несколько транзакций, а остальные данные не измененились?

Наверняка вы уже знаете про то, что загружаемые в приложение таблицы можно сохранять в QVD-файлы. Из такого файла данные загружаются в приложения быстрее, чем из любого другого источника. Эти файлы используют для того, чтобы хранить в них чистовые аналитические таблицы, докрученные скриптами Qlik, которые используются в других приложениях без изменений.

Кроме того, QVD-файлы открывают нам возможность инкрементальной загрузки из источников.

Принципы инкрементальной загрузки в Qlik

Смысл инкрементальной загрузки в том, чтобы взять из источник (базы данных) только те данные, которые изменились с момента последнего обновления. Часть данных, которые не изменились, догружаются из QVD-файла и склеивается в одну таблицу. Опционально, также происходит удаление записей, которые удалены в источнике, с помощью inner join. Это все подробно описано в справке Qlik.

Мы же здесь собрались, чтобы познакомиться с инструментом, который делает процесс инкрементального обновления более удобным и управляемым.

Модуль инкрементальной загрузки

Не смотря на простоту подхода, обеспечение инкрементальной загрузки — довольно суетное дело.

Чтобы покончить с этим, и быстро запускать надежное инкрементальное обновление данных, мы разработали наш модуль в виде подпрограммы для скрипта Qlik Sense. Его код будет в конце статьи, а сейчас расскажем как он работает.

Подпрограмма покрываем самый полный сценарий инкрементальной загрузки: загрузка измененных записей с исключением удаленных в источнике записей.

Вызов подпрограммы происходит так:

В начале идет перечисление параметров загрузки.

vStore_Path — указываем путь сохранения файла

vPrimary_Key — Наименование поля первичного ключа в источнике. Чтобы инкрементальная загрузка работала, в источнике обязательно должен быть первичный ключ, уникальный для каждой записи. Иначе не получится правильно догружать данные из QVD-файла.

vTS_Field — наименование поля, содержащее отметку времени последнего изменения сущности. Учитывайте, что время должно быть сохранено в формате Datetime, а не Unix Timestamp.

vTS_Format — формат даты и времени в поле со временем изменения сущности.

Смысл в том, что в базе метка времени может храниться не в том формате, который считывает Qlik (Qlik, если распознает поле как дату, применяет к ней свой собственный формат даты). С помощью этой функции можно привести число в вид, который будет понятен базе данных в операторе where.

vFull_Reset — если установлена единица, происходит полный запрос данных из источника. Иначе говоря, отключается инкрементальное обновление. Полезно, когда в источнике изменился набор полей и нужно переписать все данные в QVD.

vDelete_Records — задействовать ли блок кода для удаления строк.

vDrop_Table — удалять ли сформированную таблицу после сохранения в QVD.

vTable_Source — запрос к источнику. Буквально содержит код запроса, как если бы он писался непосредственно в скрипте загрузки.

vDelete_Records_Code — код для загрузки первичных ключей из БД. Нужен для дальнейшего удаления из QVD записей, несуществующих в источнике. Вместо названия поля можно написать переменную vPrimary_Key, ведь она уже содержит наименование первичного ключа.

Подпрограмма вызывается командой call Inc_Load. Никаких параметров в ней нет.

Работа подпрограммы

Если вы формируете файл первый раз, то при загрузке произойдет стандартный запрос всех данных из источника, а сами данные сохранятся в QVD файл.

Фокус в том, что в мета-данных этого файла будет сохранена метка времени самого последнего изменения сущностей в источнике. Т.е. нам не нужно создавать переменные, которые будут помнить дату последней загрузки и как-то управлять ими. Эта информация берется непосредственно из данных.

Форматирование даты в переменной vTS_Where_Format нужно для того, чтобы перевести это число в формат, который поймет база данных.

При повторной загрузке вы увидите сообщение, что выполняется загрузка обновленных данных, а также запрос к источнику с подставленным условием where. Здесь отлично видно, что число было преобразовано в дату с помощью переменной vTS_Where_Format. Переменная vTS_Field_Format позволяет нам при необходимости обработать поле с меткой времени изменения функциями на синтаксие БД.

Теперь при запросе к БД будут загружаться только данные с максимальной меткой времени на последний апдейт. Остальное будет подхватываться из QVD.

Если в источнике изменится состав полей, то новые поля появятся только у записей, обновленных после добавления полей. Чтобы значения новых полей прошли у всех записей, нужно сделать полную перезапись файла с помошью переменной vFull_Reset.

Рекомендации к использованию

Используйте модуль для первичного получения данных из БД. Сложные преобразования проводите уже над QVD-файлом.

Исходный код

Пример вызова подпрограммы

Код подпрограммы (нужно вставлять где-нибудь в начале скрипта, до загрузки данных)

Выводы

Теперь можно быстро внедрить инкрементальное обновление без необходимости писать сложный код поддержки разных сценариев загрузки, и дублируя запросы под инкремент/не инкремент. А также беспокоиться о поддержке переменных с метками времени.

6 комментариев

Добрый день.
Не работает скрипт.

Добрый день. Не могу подтвердить. У нас работает, как и у нескольких сторонних пользователей.

Добрый день.
Прошу прощения, да скрипт рабочий. Но пришлось немного где-то дописать от себя.
Вопрос такой, зачем в данном блоке используем RecNo()? Нам ведь нужно получить метку даты в 5-значных цифрах. И для чего нужен AutoGenerate FieldValueCount? Вроде далее это нигде не используем.
Inc_Load_MaxDate: load
num(max(date#(FieldValue(‘$(vTS_Field)’,recno()),’$(vTS_Format)’))) as Inc_Load_MaxDate
AutoGenerate FieldValueCount(‘$(vTS_Field)’);
Кстати, этот блок у меня не работал, добавил resident.
Inc_Load_MaxDate: load
num(max(date($(vTS_Field),’$(vTS_Format)’))) as [Inc_Load_MaxDate]
resident [$(vInc_Load_Store_Name)];

Этой штукой мы получаем максимальное значение таймстампа в поле с датой изменения. Эта конструкция:

load FieldValue(Поле,recno()) autogenerate FieldValueCount(Поле); Позволяет получить все уникальные значения поля, используя отбор из индексной таблицы, а не перебор значений из исходной таблицы. Потом он помещается в переменную и пишется в комментарий QVD таблицы, чтобы потом оттуда быть прочитанным и использоваться как точка отсчета для загрузки обновленных данных. Мне сложно сказать, как у вас сейчас работает код после внесенных исправлений)

Все, теперь понял.
Классный скрипт. Спасибо большое.

Источник

Как обойти ограничение на загрузку приложений больше 200 (150) мегабайт из App Store

Побороть самое глупое ограничение iPhone очень просто!

На iPhone и iPad есть одно неприятное ограничение. При помощи мобильного интернета из App Store нельзя загрузить приложение, размер которого превышает 200 Мб (ранее 150 Мб). Но что делать, если доступа к Wi-Fi нет, а скачать нужное приложение нужно здесь и сейчас? В этой инструкции поделились верным способом обхода ограничения.

Как обойти ограничение на загрузку приложений больше 200 (150) мегабайт

Для того чтобы загрузить большое приложение или игру из App Store по сотовой сети необходимо проделать следующую операцию:

Шаг 1. Начните скачивать приложение из App Store. Система выдаст оповещение «Размер этого объекта превышает 200 МБ», ожидая, что устройство будет подключено к Wi-Fi. На главном экране при этом появится иконка загружаемого вами приложения.

Шаг 2. Перейдите в меню «Настройки» → «Основные» → «Дата и время».

Шаг 3. Отключите переключатель «Автоматически» и смените дату (не время, это важно), указав любой следующий день. Например, если сегодня 13 ноября, то выберите в качестве даты 13 декабря. Чтобы изменения сохранились достаточно выйти на главный экран.

Шаг 4. Тапните по иконке приложения, которое вы загружаете для того, чтобы загрузка по сотовой сети началась.

Важно! Не меняйте дату на устройстве до завершения загрузки приложения.

После такой несложной операции загрузка нужного приложения или игры большого размера без Wi-Fi начнется!

32 комментария

Просто супер. Щас сам лично от безысходности проверил работает фуф аж улыбка растянулась. Спасибо АВТОР. Реально супер 5++++++

Все работает. Спасиииибо!!

На ios 10 всё работает)Спасибо автору)

На 10.3 Beta 4 не работает.

iPhone 5s ios 10.2 способ работает, большое спасибо автору.. после включения телефона нужно нажать еще раз на иконку в стадии ожидания что бы загрузка началась..

Здравствуйте))) У меня iPhone 5s не могу загрузить игры больше 100 мб((( Даже пробовал так как писали в интернете нажимал ок потом перезагрузку делал серавно не получалось ((( Если так разбираетесь на iphone тои решите эту проблему)))

Здравствуйте, описанный в статье способ точно не помог? Просто всем помогает, да и сейчас проверил у себя – работает.

Источник

Русские Блоги

Обзор механизма загрузки данных ETL

В процессе загрузки данных в базу они делятся на полную загрузку (обновление) и добавочную загрузку (обновление).

Полная загрузка технически намного проще, чем добавочная загрузка. Как правило, до тех пор, пока целевая таблица очищается перед загрузкой данных, данные исходной таблицы можно импортировать полностью. Но из-за объема данных, системных ресурсов и требований к данным в реальном времени во многих случаях нам необходимо использовать механизм инкрементальной загрузки.

Сложность инкрементальной загрузки заключается в том, что вы должны разработать правильные и эффективные методы для извлечения измененных данных из источника данных и исходных данных, на которые влияют измененные данные, хотя изменений нет. Обновление хранилища данных после логического преобразования. Превосходный механизм инкрементного извлечения не только требует, чтобы ETL точно фиксировал измененные данные в бизнес-системе с определенной частотой, но также не может оказывать слишком сильное давление на бизнес-систему и влиять на существующий бизнес. Логические требования и правильность данных в целевой таблице после загрузки. В то же время производительность загрузки данных, а также простота обслуживания и перезапуска после сбоя задания также очень важны.

Механизм инкрементного извлечения больше подходит для таблиц данных со следующими характеристиками:

Если при каждом извлечении необходимо обновить более 1/4 данных бизнес-источника, следует рассмотреть возможность изменения метода загрузки ETL с инкрементного извлечения на полное извлечение.Кроме того, полное извлечение предназначено для систем с небольшим объемом данных и низкой частотой обновления. Это также более применимо.

Механизм инкрементальной загрузки данных ETL:

Инкрементная загрузка ETL в основном включает в себя:

Ниже мы расскажем о разработке и реализации вышеупомянутых инкрементных обновлений на основе нескольких распространенных сценариев извлечения и загрузки данных, используя в качестве примера базу данных DB2 и Datastage.

Инкрементальное обновление исходной таблицы и целевой таблицы

Этот вид обновления в основном распространен между производственным хранилищем и хранилищем резервных копий или бизнесом по распространению данных, сталкивающимся с различными витринами данных. То есть соответствие данных между исходной таблицей и целевой таблицей очень простое, данные точно такие же, или исходная таблица используется только для частичной фильтрации данных.

Для этого типа инкрементного обновления вы можете использовать анализ системного журнала.

Анализ системного журнала

Этот метод определяет измененные данные, анализируя журнал самой базы данных. Реляционные системы баз данных хранят все операции DML в файлах журналов для реализации функций резервного копирования и восстановления базы данных. Процесс инкрементального извлечения ETL анализирует журнал базы данных и извлекает информацию об операции DML связанной исходной таблицы по истечении определенного времени, чтобы он мог знать изменения данных таблицы с момента последнего времени извлечения, а затем направлять пошаговое извлечение. действие.

В DB2 конкретной формой реализации этого метода является в основном функция репликации базы данных.

Функция репликации может синхронизировать данные двух таблиц данных быстро и в режиме реального времени. Будь то операция вставки, обновления или удаления, она может быть захвачена и обновлена ​​во времени.

Рисунок 1. Схема репликации DB2

При использовании репликации для репликации и синхронизации таблиц на начальном этапе необходимо выполнить простую настройку и открыть программу Capture базы данных. И если позднее в исходной и целевой таблицах произойдут изменения столбцов, потребуется некоторая простая настройка, чтобы обеспечить нормальную работу репликации.

Основные этапы репликации:

Перед всем этим вы должны каталогизировать базу данных и сохранить в журнале исходную и целевую таблицы.

Преимущества и недостатки анализа системного журнала

преимущество: Реализация проста. Изоляция хороша, если происходит сбой загрузки, это не повлияет на каскадный сбой исходной таблицы и ее транзакций.недостаток：

Этот тип метода подходит для инкрементных обновлений небольших одноранговых томов данных.

Кроме того, при личном обновлении исходной таблицы и целевой таблицы также можно использовать метод триггера.

Триггерный режим

Существует два основных метода для извлечения триггера:

Инкрементная загрузка с использованием таблицы инкрементного журнала напрямую не извлекает данные исходной таблицы, а только записывает содержимое операции в таблицу инкрементного журнала (в то время как извлеченные данные в таблице инкрементного журнала должны быть помечены или удалены во времени). Инкрементные таблицы журнала обычно не хранят всю информацию о полях инкрементных данных, а хранят только имя исходной таблицы, обновленные значения ключей и типы операций обновления (вставка, обновление или удаление). Процесс инкрементного извлечения ETL сначала использует имя исходной таблицы и Обновленное значение ключа извлекается из соответствующей полной записи в исходной таблице, и целевая таблица обрабатывается соответственно в соответствии с типом операции обновления.

Поскольку сами инкрементные данные не полностью записаны в таблицу добавочного журнала, записывается только источник инкрементных данных. При выполнении инкрементного ETL вам нужно только перепроверить исходную таблицу, чтобы получить реальные инкрементные данные на основе записей в таблице инкрементного журнала.

Конкретная идея реализации инкрементного извлечения триггеров с использованием таблиц инкрементного журнала заключается в следующем: в соответствии с требованиями извлечения вставьте, измените и удалите три триггера в исходной таблице, которую нужно извлечь. При изменении данных в исходной таблице, Соответствующий триггер используется для записи измененных данных в таблицу добавочного журнала. Процесс сбора данных выглядит следующим образом:

Все операции DML таблицы T записываются в таблицу дельта-журнала DML_LOG (обратите внимание, что сами дельта-данные не полностью записаны в таблицу дельта-журнала, записывается только источник дельта-данных).

Листинг 1. Использование триггеров для записи кодов постепенного изменения данных

CREATE TABLE DML_LOG (// Новая таблица DML_LOG записывает пошаговые изменения данных

ID NUMBER PRIMARY KEY, // Увеличение первичного ключа

TABLE_NAME VARCHAR2 (200), // имя исходной таблицы

RECORD_ID NUMBER, // Значение первичного ключа инкрементной записи исходной таблицы

DML_TYPE CHAR (1), // инкрементный тип, я имею в виду add: U означает обновление; D означает удаление

EXECUTE_DATE DATE // время появления

(2) Создайте последовательность SEQ_DML_LOG для DML_LOG, чтобы триггер генерировал значение идентификатора при записи в таблицу добавочного журнала.

(3) Для каждой отслеживаемой таблицы создайте триггер. Например, создайте триггер для таблицы TEST следующим образом:

CREATE OR REPLACE TRIGGER T BEFORE INSERT OR UPDATE

OR DELETE ON T FOR EACH ROW

DECLARE L_DML_TYPE VARCHAR2(1)；

IF INSERTING THEN L_DML_TYPE: = ’I’; // Исходная таблица содержит новые данные

ELSIF ОБНОВЛЕНИЕ THEN L_DML_TYPE: = ’U’; // Исходная таблица обновила данные

ELSIF DELETING THEN L_DML_TYPE: = ’D’; // Исходная таблица удалила данные

IF DELETING THEN // Исходная таблица удалила данные

INSERT INTO DML_LOG(ID，TABLE_NAME，RECORD_ID，EXECUTE_DATE，DML_TYPE)

INSERT INTO DML_LOG(ID，TABLE_NAME，RECORD_ID，EXECUTE_DATE，DML_TYPE)

Преимущества и недостатки триггерного метода

преимущество: Производительность извлечения данных высока.

недостатокТребует создания триггеров в бизнес-таблице, которая влияет на бизнес-систему, требует изменения пользовательской базы данных и не может работать с несколькими таблицами и представлениями. Если в целевой таблице есть ошибки, это приведет к сбою каскадных транзакций. Одним из недостатков является то, что если во время выполнения триггера возникают проблемы, иногда необходимо перезагружать всю таблицу, чтобы возобновить загрузку. Этот тип метода подходит для инкрементных обновлений таблиц с однозначной бизнес-логикой.

Исходная таблица и целевая таблица постепенно обновляются один в один, но требуются некоторые операции преобразования данных.

Некоторые исходные таблицы и таблицы назначения не являются простыми отношениями соответствия данных. Между ними могут быть разные структуры данных. Для обновления необходимо выполнить некоторое преобразование данных, например, сводку, строку в столбец и т. Д. Упомянутые выше методы репликации и запуска не очень применимы, а метод отметки времени является более подходящим.

Отметка путь

Принцип реализации означает, что во время инкрементного извлечения процесс извлечения решает, какие данные извлекать, сравнивая системное время или максимальную метку времени последнего извлечения исходной таблицы со значением поля метки времени исходной таблицы извлечения. Этот метод требует добавления поля временной метки в исходную таблицу.Когда данные таблицы обновляются и изменяются в системе, значение поля временной метки также изменяется.

Для инкрементных обновлений с использованием временных отметок исходная таблица должна иметь соответствующие поля временных отметок, поэтому для исходных таблиц без временных отметок необходимо изменить соответствующие службы и добавить необходимые поля временных отметок.

Поле метки времени может быть добавлено следующими способами:

Add column COLUMN_NAME TIMESTAMP NOT NULL GENERATED ALWAYS FOR EACH ROW ON UPDATE AS ROW CHANGE TIMESTAMP

В этом случае вам нужно только добавить поле метки времени в исходную таблицу для реализации ETL.

При использовании временной метки для выполнения инкрементных обновлений ETL вы можете использовать инструкцию Where для фильтрации полей временной метки исходной таблицы, чтобы выбрать инкрементные данные для обновления целевой таблицы. Стратегии, принятые в настоящее время, делятся на:

а) для регистрации операции обновления ETL требуется таблица журнала, а отметка времени последнего успешного обновления записывается для облегчения фильтрации времени. Каждый раз, когда выполняется инкрементное обновление ETL, последняя отметка времени обновления в таблице журнала считывается как время начала временного окна для этого инкрементного обновления.

Листинг 2. Пример кода для выбора метки времени с использованием таблицы журнала

eg1. INSERT INTO table_target (A, B, C)

WHERE modify_date> = ’last_load_date’ // Время последнего обновления, записанное в таблице журнала

eg2. INSERT INTO table_target (A, B, C)

SELECT s1.A1, s1.B1+s2.B2, s1.C1-s2.C2

FROM table_source s1, table_source s2

WHERE s1.modify_date> = ’last_load_date’ // Время последнего обновления, записанное в таблице журнала

and s1. modify_date

После каждого обновления ETL соответствующее поле метки времени в таблице журнала должно обновляться, чтобы обеспечить точность и своевременность данных следующего инкрементного обновления.

Таким образом, таблица журнала должна поддерживаться. Преимущество состоит в том, что когда инкрементная программа не запускается или программа ETL не работает в течение длительного времени и требуется дополнительная запись данных, нет необходимости вручную вводить параметры времени вручную. ETL может автоматически фиксировать момент времени, когда последняя загрузка данных была успешной, на основе таблицы журнала для дополнительной записи данных.

б) непосредственно выберите поле метки времени в исходной таблице для фильтрации временного окна и используйте системное время для расчета.

Этот тип метода не требует записи времени последней загрузки и прост в реализации, не требует таблицы журнала для записей загрузки данных. Однако, если загрузка не удалась или временное окно недопустимо, дополнить данные более проблематично. Вам необходимо запросить время последнего успешного запуска, вручную ввести соответствующие параметры времени и перезагрузить данные. Например, код реализации выглядит следующим образом:

Листинг 3. Пример кода для выбора метки времени с использованием системного времени

Eg. INSERT INTO table_target (A, B, C)

WHERE modify_date> = ’current timestamp-n day’ // текущая временная метка рассчитывается для системного времени

Преимущества и недостатки штамповки времени

преимущество: Логика реализации проста, и данные могут быть обновлены в больших количествах. Не только сбор данных для одной исходной таблицы, но и добавочные данные для нескольких исходных таблиц.

недостаток：

Метод временной метки можно использовать для обычного захвата операций вставки и обновления исходной таблицы, но это не имеет ничего общего с операцией удаления, и его необходимо объединить с другими механизмами для завершения. В настоящее время вы можете спроектировать таблицу данных, которая совпадает с исходной таблицей, для записи удаленных данных в исходной таблице и записать метку времени во время удаления.При обновлении целевой таблицы одновременно читайте записи этой таблицы, чтобы выполнить операцию удаления.

Или выполните логическое удаление в целевой таблице, отметив (обновите active_flag = 1).

б) Если система автоматически обновляет или вручную обновляет поле метки времени, может произойти задержка данных. Например, в приведенном выше примере eg1 время модификации данных равно: 23:59:56 2000-1-1, а дата модификации метки данных задерживается на 00:00:07 2000-1-2, а дата последнего_загрузки отображается как: 00:00:00 2000-1-2, то эти данные не будут зафиксированы. В настоящее время вы можете избежать этой ситуации, перекрывая временные окна. Измените код следующим образом:

Листинг 4. Пример перекрывающегося кода временного окна

DELETE FROM table_target WHERE add_date>=’last_load_date’-1 day;

INSERT INTO table_target (A, B, C)

c. Если система автоматически обновляет временную метку, вам необходимо уделить особое внимание сохранению значения этого поля неизменным во время операции загрузки всей таблицы, в противном случае временная метка будет автоматически загружена до самого последнего времени загрузки, что влияет на приращение всей таблицы. Обновите логику.

г. Применяются некоторые ограничения. То есть исходная таблица должна иметь поле метки времени. Если часть исходной таблицы (или справочной таблицы) не имеет поля метки времени, а исходная таблица содержит часть обновления поля (обычно обновляемого в определении таблиц измерений, таких как региональные измерения, измерения продукта и т. Д.), Вы столкнетесь с проблемой обновления исторических данных. В настоящее время с помощью метода отметки времени можно только обновить определение измерения для вновь добавленных данных, но нельзя обновить исторические данные. В настоящее время обычно требуется обновить исторические данные с помощью операторов SQL или метода полного сравнения таблиц, описанного ниже. Или настройте диапазон отметок времени, чтобы обновить всю таблицу. Эта ситуация требует низких требований в реальном времени для целевой таблицы и может быть обработана, когда система простаивает.

Многократное постепенное обновление исходных и целевых таблиц

В ежедневном обновлении ETL источник данных целевой таблицы происходит из нескольких исходных таблиц, а операция обновления выполняется посредством объединения ключевых полей. Если у нескольких исходных таблиц есть поле временной метки, вы можете использовать временную метку для выполнения инкрементных обновлений. Кроме того, вы также можете использовать полное сравнение таблиц для выполнения инкрементных обновлений.

Полная таблица сравнения

Полное сравнение таблиц означает, что во время инкрементного извлечения процесс ETL сравнивает записи исходной таблицы и целевой таблицы по очереди и считывает новые и измененные записи. Все методы сравнения после оптимизации используют проверочный код MD5. Вам необходимо создать временную таблицу с аналогичной структурой для таблицы, которую нужно предварительно извлечь. Эта временная таблица записывает значения первичного ключа исходной таблицы и рассчитывается на основе данных всех полей в исходной таблице. Контрольный код MD5. Каждый раз, когда извлекаются данные, контрольный код MD5 сравнивается между исходной таблицей и временной таблицей MD5. Если есть разница, выполняется операция UPDATE: если целевая таблица не имеет значения первичного ключа, это означает, что запись все еще Если нет, INSERT выполняется. Затем необходимо выполнить операцию DELETE для значения первичного ключа, которого больше нет в исходной таблице, и целевая таблица все еще сохраняет его.

Как правило, обновлению сравнения полной таблицы могут помочь некоторые обычно используемые инструменты ETL.Принимая DataStage в качестве примера, вы можете использовать компоненты этапа сравнения, различия и захвата изменений для сравнения данных. В качестве примера возьмем компонент Change Capture. Выходные данные этапа изменения захвата основаны на потоке ввода после. Кроме того, поле кода изменения, сгенерированное компонентом, может различать данные, которые необходимо добавить, обновить или удалить в предыдущем.

Рисунок 2. Пример DataStage Job для генерации полной таблицы сравнения-сравнения

Несколько исходных таблиц объединяются для объединения потоков данных с той же структурой данных, что и целевая таблица. Как показано на рисунке 3.

Рисунок 3. Пример задания DataStage полного сравнения таблиц сравнения и последующей обработки диаграммы

Используйте этап изменения захвата, чтобы выполнить сравнение полной таблицы и сравнение временной таблицы (потока данных). Если есть разница, выполните операцию обновления (change_code = 3): если целевая таблица не имеет значения первичного ключа, это означает, что запись еще не существует. Затем выполните операцию вставки (change_code = 1). Затем необходимо выполнить операцию удаления (change_code = 2) для значения первичного ключа, которого больше нет в исходной таблице, но целевая таблица все еще сохраняется. Если записи целевой таблицы и временной таблицы совпадают, вы обычно выбираете игнорировать.

Преимущества и недостатки полного сравнения таблиц

преимуществоПодходит для:

А. Включение извлечения и преобразования нескольких исходных таблиц, инкрементные обновления со сложной бизнес-логикой.

б) Исходная таблица не имеет поля метки времени и не может быть постепенно обновлена ​​с использованием меток времени.

недостатокЭто полное сравнение таблиц. Для больших таблиц данных эффективность невелика.

Резюме и анализ

Таблица 1. Сравнительная таблица различных методов инкрементальной экстракции

При выборе подходящего механизма инкрементальной загрузки следует обратить внимание на следующие аспекты:

1. Дополнительные возможности аварийного восстановления. В основном это относится к способу инкрементной загрузки и обновления.Если операция завершается неудачно или база данных перезапускается, то, могут ли быть загружены инкрементные данные или требуется ли возможность ручного дополнения данных, также в определенной степени влияет на ремонтопригодность инкрементной загрузки.

Среди них режим анализа системного журнала Replication не может или не может захватить инкрементные данные исходной таблицы и не может восстановить загрузку исторических инкрементных данных, поэтому устойчивость к сбоям является худшей. В режиме триггера и в режиме отметки времени, если соответствующая таблица журнала существует или инкрементный журнал не очищен, вы можете перезагрузить исторические инкрементные данные после перезапуска. Отказоустойчивость нормальная. Метод полного сравнения таблиц, в соответствии с его принципом реализации, не подвергается никакому изменению во время перезапуска, и он может полностью захватывать инкрементные данные с лучшей устойчивостью к бедствиям.

Если бизнес-логика инкрементного обновления является более сложной и требует более высокой производительности на компьютере, а производительность существующей таблицы бизнес-логики может пострадать во время обновления, вы можете оценить важность инкрементного обновления. Если это влияет на существующий бизнес, Небольшая и исходная таблица относительно стабильна, клиенты могут в определенной степени терпеть временную несогласованность данных. Вы можете периодически выполнять добавочные обновления. Например, программа обновления запускается один раз в день утром или даже раз в неделю во время простоя.

Кроме того, обычно используемый в отрасли метод заключается в том, что исходная система извлекает файлы добавочных дельта-данных в свободное время, а система хранилища данных получает дельта-файлы и затем загружает их в систему хранилища. При проектировании архитектуры хранилища данных прямое взаимодействие данных между уровнем производственной системы и уровнем ODS относится именно к этому типу.

3. Метод триггера должен установить триггер на исходной таблице, который отклоняется в некоторых приложениях. Существуют также способы создания временных таблиц, такие как полное сравнение таблиц и методы журнальных таблиц. Может быть не реализовано из-за ограничений прав доступа к базе данных, открытых для процесса ETL. Такая же ситуация может возникнуть и при анализе на основе системного журнала, поскольку большинство продуктов баз данных позволяют выполнять анализ журналов только определенной группе пользователей или даже администраторам баз данных. Например, функция репликации DB2 может поддерживаться и изменяться только администратором базы данных, а обычные пользователи не могут ее использовать.

4. Для обеспечения точности данных инкрементного обновления рекомендуется создать серию сценариев проверки для обеспечения согласованности данных между исходной таблицей и таблицей данных. Сценарий проверки может установить свою рабочую частоту в соответствии с приоритетом.

5. Исходные системы, с которыми приходится сталкиваться при извлечении данных, не обязательно являются системами реляционных баз данных. Часто в процессе ETL требуется извлечь текстовые данные EXCEL или CSV из устаревшей системы несколько лет назад. В настоящее время все инкрементные механизмы, основанные на продуктах реляционных баз данных, не могут работать. Метод метки времени и метод сравнения полной таблицы могут иметь определенное значение использования. В худшем случае отбрасывается только идея инкрементного извлечения, и вместо этого Используйте метод полной вставки удаления таблицы (или попросите исходную систему предоставить файлы инкрементных дельта-данных).

Источник