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- 历史数据不会变动 --入库方式可以使用”追加“。
- 表内有“时间戳”字段，可用来和"更新时间"做对比实现增量更新,--入库方式可以使用”更新与插入“。
2 示例介绍
2.1 增量数据入库方式-追加示例
- 追加适合的场景：历史数据不会变动 的情况。
- 追加：每次抽取，根据“用于标识新增数据的字段”判断数据库中的数据是否为新增数据，对数据库的新增数据进行抽取，并追加在MPP数据库中，如下图所示：
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以产品自带数据源northwind数据库下的“orderDetails”表，”produts“表进行为例进行说明。
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- 按字段筛选:当选中的是”数据源表“时，它才是启用状态，当选中的是其他查询是禁用状态。
- 当选中的是按参数筛选：当选中的是SQL查询、存储过程查询、java查询、可视化SQL查询、脚本查询，它是启用状态；当选中”数据源表“时，它才是禁用状态“时，它是禁用状态
当前”orderDetails“表是数据源表的类型，所以”增量数据获取方式“是”按字段筛选“，需要选择”用于标识新增数据的字段“：
- 代表的意思：假设“用于标识新增数据的字段”是 field，上一次抽取时 field 字段的最大值表示为 last_max(field)，则本次抽取获取增量数据的过滤条件是 field > last_max(field)。
- 只能选择整型、日期、日期时间类型的字段。只能选择一个字段。
- 只能选择一个字段。当前场景选择”OrderID“字段：
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增量入库方式：支持追加、更新与插入；选择追加。
3、配置好之后，点击【确定】，保存数据模型之后，点击增量抽取页面的”立即抽取“，查看抽取日志，可以看到第一次是全量抽取：
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5、再次点击【立即抽取】，可以看到“orderDetails”已追加了新的数据。
2.2 增量数据入库方式-更新与插入示例
- 更新与插入的使用场景：数据量较大，历史数据会进行变更。并且表内有“时间戳”字段，可用来和"更新时间"做对比实现增量更新。
- 更新与插入：每次抽取，根据“用于判断数据在缓存库中是否存在的主键字段”逐行判断该行数据在缓存库中是否存在，如果不存在则插入，如果存在则更新，如下图所示：
- ”更新与插入“的使用场景：数据量较大，历史数据会进行变更。并且表内有“时间戳”字段，可用来和"更新时间"做对比实现增量更新。
| 注意 | ||
|---|---|---|
| ||
要实现增量抽取的“更新与插入”，必须满足两个条件： 1、必须指定主键。2、必须指定更新时间；数据库中源表必须要有数据的更新时间，如果更新时间为空或null，更新与插入会失败。 2、必须指定更新时间: 数据库中源表必须要有数据的更新时间，如果更新时间为空或null，更新与插入会失败。 |
以产品自带数据源northwind数据库下的“orders”表、“OrderDetail”为例来进行说明。
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由于刚已经映射了参数“UpdateTime”,所以“用于标识新增数据的参数” 选择“UpdateTime”、”与参数关联的字段“的选择“UpdateTime”字段， 如下图所示：
| 选项1 | 选项选项2 | 说明 |
|---|---|---|
| 按参数筛选 | 用于标识新增数据的参数 |
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| 与参数关联的字段 | 只能选择数值型、日期、日期时间类型的字段。 | |
| 增量数据入库方式 | 追加 | 原理：本次抽取的增量数据，全部追加到缓存库中。 |
| 更新与插入 | 原理：本次抽取的增量数据，利用“主键字段”逐行判断该行数据在缓存库中是否存在，如果不存在则插入，如果存在则更新。 ”用于判断数据在缓存库中是否存在的主键字段“ 选项：
| |
| 立即抽取 | 如果是第一次抽取，则会把整个模型都执行全量抽取，如果非第一次抽取，则会根据上一次抽取时UpdateTime字段的最大值为参数默认值进行抽取。 | |
| 立即覆盖抽取 | 即全量抽取，如果其他表/查询没有更改过，只会抽取该表的数据；如果其他表/查询调整了结构也会把调整结构的表都抽取了。 |
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6、再次点击【立即抽取】按钮，抽取成功之后，查看日志，可以看到是增量抽取：
注意：增量更新，抽取时会自动更新与它关联的事实表的小宽表，如果与它关联的事实表数据量很大，则抽取时间会相对久一些。增量更新时，如果与之关联的是事实表，系统会自动更新相关联的事实表中的小宽表。如果关联的事实表数据量较大，抽取时间可能会相对较长。
7、去创建即席查询，可以查看到刚新增与更新的记录：
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| 信息 |
|---|
如果已抽取2024-10-29的数据了，源库又更新了“2024-10-29”的数据，再点击抽取，是没办法把"2024-10-29"的数据增量过来的；这时候需要全量抽取。 原因：更新参数的默认值已记住了2024-10-29，SQL语句是UpdateTime >’2024-10-29‘，所以没办法更新与插入同一天的数据。 |
3 注意事项
目前增量抽取还支持的场景：覆盖多少天目前增量抽取还没有支持的场景：覆盖多少天/季度等，即每次抽取，根据日期及滚动周期将数据库中的新增以及部分历史数据抽取到MPP数据库中，其中历史数据将会覆盖原数据。每次抽取，根据日期及滚动周期将数据库中新增以及部分历史数据抽取到MPP数据库中，其中历史数据将会覆盖原数据。
4 数据抽取耗时对比
硬件配置: 内存8G，CPU8核；测试数据库: MySQL 8.0
数据模型如下图：
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4.1【orders】入库方式"追加"
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场景1：在[orders]
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表中，初始数据量为1000w，分别增量“追加”100w、500w性能情况：
表名称 | 原始数据 | 列数 | 全量抽取耗时 | 增量数据 | 增量抽取耗时 |
(重新计算历史数据小宽表)
抽取提升效率 | |||
orders | 1kw | 25 | 263s |
100w | 98s |
2.7倍 | |
500W | 186s |
1.4倍 | |||
customers | 200w | 14 | 97s |
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场景2：在[orders]
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表中，初始数据量为1亿，分别增量”追加“100w、500w性能情况：
表名称 | 原始数据 | 列数 | 全量抽取耗时 | 增量数据 | 增量抽取耗时 |
抽取提升效率 | |||
orders | 1亿 | 25 | 2084s |
100w | 434s |
4.8倍 | |
500W | 584s |
3.5倍 | |||
customers | 200w | 14 | 97s |
2、【orders】入库方式"插入与更新"
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4.2【orders】入库方式"更新与插入"
场景1：在[orders]
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表中，初始数据量为1000w，分别增量”更新与插入“100w、500w性能情况：
表名称 | 原始数据 | 列数 | 全量抽取耗时 | 增量数据 | 增量抽取耗时 |
(重新计算历史数据小宽表)
抽取提升效率 | |||
orders | 1kw | 25 | 263s |
100w | 140s |
1.9倍 | |
500W | 234s |
1.1倍 | |||
customers | 200w | 14 | 97s |
场景2：场景2：在[orders]表原始数据1亿，增量100w和500w数据，插入与更新情况）表中，初始数据量为1亿，分别增量”更新与插入“100w、500w性能情况：
表名称 | 原始数据 | 列数 | 全量抽取耗时 | 增量数据 | 增量抽取耗时 |
抽取提升效率 | |||
orders | 1亿 | 25 | 2084s |
100w | 740s |
2.8倍 | |
500W | 904s |
2.3倍 | |||
customers | 200w | 14 | 97s |
问题1： 我的原始数据是3000w，每天增量10w，列数：60列，抽取大概需要多久？
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问题2：我的机器配置是：X86架构 32核； 内存 128G，硬盘1TB+？。 如果要实现 "5.1.1 "、"5.1.2"的场景，抽取时间是多少？章节的场景，抽取时间大概是多少？
答：此配置远比上面测试环境高，那么抽取耗时也会比上述测试数据低一些。
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