文档Experience Platform查询服务指南

查询服务中的增量加载

Last update: Wed Nov 29 2023 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

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增量式负载设计模式是一种用于管理数据的解决方案。 该模式仅处理自上次加载执行以来创建或修改的数据集中的信息。

增量加载使用Adobe Experience Platform查询服务提供的各种功能，例如匿名块和快照。 此设计模式提高了处理效率，因为已跳过从源处理的任何数据。 它可以用于流数据处理和批量数据处理。

本文档提供了一系列说明，说明如何构建用于增量处理的设计模式。 这些步骤可用作创建自己的增量数据加载查询的模板。

快速入门

本文档中的SQL示例要求您了解匿名块和快照功能。 建议您阅读 示例匿名块查询 文档以及 snapshot子句 文档。

有关本指南中所用术语的指导，请参阅 SQL语法指南.

增量加载数据

以下步骤演示了如何使用快照和匿名块功能创建和增量加载数据。 设计模式可用作您自己的查询序列的模板。

  1. 创建 checkpoint_log 用于跟踪最近用于成功处理数据的快照的表。 跟踪表(checkpoint_log 在此示例中)必须首先初始化为 null 以逐步处理数据集。

    code language-sql 
    DROP TABLE IF EXISTS checkpoint_log;
CREATE TABLE  checkpoint_log AS
SELECT
   cast(NULL AS string) process_name,
   cast(NULL AS string) process_status,
   cast(NULL AS string) last_snapshot_id,
   cast(NULL AS TIMESTAMP) process_timestamp
   WHERE false;

  2. 填充 checkpoint_log 对于需要增量处理的数据集，有一个空记录的表。 DIM_TABLE_ABC 是以下示例中要处理的数据集。 在首次处理时 DIM_TABLE_ABC， last_snapshot_id 初始化为 null. 这样，您就可以在第一次处理整个数据集时，并在其后逐步处理整个数据集。

    code language-sql 
    INSERT INTO
   checkpoint_log
   SELECT
      'DIM_TABLE_ABC' process_name,
      'SUCCESSFUL' process_status,
      cast(NULL AS string) last_snapshot_id,
      CURRENT_TIMESTAMP process_timestamp;

  3. 接下来，初始化 DIM_TABLE_ABC_Incremental 以包含已处理的输出 DIM_TABLE_ABC. 中的匿名块 必填 以下SQL示例的执行部分（如步骤1到4中所述）按顺序执行，以增量方式处理数据。

    1. 设置 from_snapshot_id 指示处理从何处开始。 此 from_snapshot_id 在本例中，是从 checkpoint_log 用于的表 DIM_TABLE_ABC. 初次运行时，快照ID将为 null 这意味着将处理整个数据集。
    2. 设置 to_snapshot_id 作为源表的当前快照ID (DIM_TABLE_ABC)。 在本例中，这是从源表的元数据表中查询的。
    3. 使用 CREATE 要创建的关键字 DIM_TABLE_ABC_Incremenal 作为目标表。 目标表会保留源数据集中已处理的数据(DIM_TABLE_ABC)。 这允许源表中的已处理数据，介于 from_snapshot_id 和 to_snapshot_id，以增量方式附加到目标表中。
    4. 更新 checkpoint_log 带有以下内容的表 to_snapshot_id 对于源数据， DIM_TABLE_ABC 已成功处理。
    5. 如果匿名块的任何顺序执行的查询失败， 可选 异常部分已执行。 这将返回错误并结束进程。
    note note
    NOTE
    此 history_meta('source table name') 是一种用于获取对数据集中可用快照的访问权限的简便方法。
    code language-sql 
    $$ BEGIN
    SET @from_snapshot_id = SELECT coalesce(last_snapshot_id, 'HEAD') FROM checkpoint_log a JOIN
                            (SELECT MAX(process_timestamp)process_timestamp FROM checkpoint_log
                                WHERE process_name = 'DIM_TABLE_ABC' AND process_status = 'SUCCESSFUL' )b
                                ON a.process_timestamp=b.process_timestamp;
    SET @to_snapshot_id = SELECT snapshot_id FROM (SELECT history_meta('DIM_TABLE_ABC')) WHERE  is_current = true;
    SET @last_updated_timestamp= SELECT CURRENT_TIMESTAMP;
    CREATE TABLE DIM_TABLE_ABC_Incremental AS
     SELECT  *  FROM DIM_TABLE_ABC SNAPSHOT BETWEEN @from_snapshot_id AND @to_snapshot_id ;

INSERT INTO
   checkpoint_log
   SELECT
       'DIM_TABLE_ABC' process_name,
       'SUCCESSFUL' process_status,
      cast( @to_snapshot_id AS string) last_snapshot_id,
      cast( @last_updated_timestamp AS TIMESTAMP) process_timestamp;

EXCEPTION
  WHEN OTHER THEN
    SELECT 'ERROR';
END
$$;

  4. 在下面的匿名块示例中使用增量数据加载逻辑，以允许定期处理源数据集中的任何新数据（自最近的时间戳以来）并将其附加到目标表中。 在本例中，数据将更改为 DIM_TABLE_ABC 将被处理并附加到 DIM_TABLE_ABC_incremental.

    note note
    NOTE
    _ID 是两者中的主键 DIM_TABLE_ABC_Incremental 和 SELECT history_meta('DIM_TABLE_ABC').
    code language-sql 
    $$ BEGIN
    SET @from_snapshot_id = SELECT coalesce(last_snapshot_id, 'HEAD') FROM checkpoint_log a join
                            (SELECT MAX(process_timestamp)process_timestamp FROM checkpoint_log
                                WHERE process_name = 'DIM_TABLE_ABC' AND process_status = 'SUCCESSFUL' )b
                                ON a.process_timestamp=b.process_timestamp;
    SET @to_snapshot_id = SELECT snapshot_id FROM (SELECT history_meta('DIM_TABLE_ABC')) WHERE  is_current = true;
    SET @last_updated_timestamp= SELECT CURRENT_TIMESTAMP;
    INSERT INTO DIM_TABLE_ABC_Incremental
     SELECT  *  FROM DIM_TABLE_ABC SNAPSHOT BETWEEN @from_snapshot_id AND @to_snapshot_id WHERE NOT EXISTS (SELECT _id FROM DIM_TABLE_ABC_Incremental a WHERE _id=a._id);

INSERT INTO
   checkpoint_log
   SELECT
       'DIM_TABLE_ABC' process_name,
       'SUCCESSFUL' process_status,
      cast( @to_snapshot_id AS string) last_snapshot_id,
      cast( @last_updated_timestamp AS TIMESTAMP) process_timestamp;

EXCEPTION
  WHEN OTHER THEN
    SELECT 'ERROR';
END
$$;

此逻辑可以应用于任何表以执行增量加载。

过期的快照

IMPORTANT
快照元数据过期时间 二 天。 过期的快照会使上面提供的脚本的逻辑失效。

要解决快照ID过期的问题，请在匿名块的开头插入以下命令。 以下代码行将覆盖 @from_snapshot_id 包含最早可用的 snapshot_id 来自元数据。

SET resolve_fallback_snapshot_on_failure=true;

整个代码块如下所示：

$$ BEGIN
    SET resolve_fallback_snapshot_on_failure=true;
    SET @from_snapshot_id = SELECT coalesce(last_snapshot_id, 'HEAD') FROM checkpoint_log a JOIN
                            (SELECT MAX(process_timestamp)process_timestamp FROM checkpoint_log
                                WHERE process_name = 'DIM_TABLE_ABC' AND process_status = 'SUCCESSFUL' )b
                                on a.process_timestamp=b.process_timestamp;
    SET @to_snapshot_id = SELECT snapshot_id FROM (SELECT history_meta('DIM_TABLE_ABC')) WHERE  is_current = true;
    SET @last_updated_timestamp= SELECT CURRENT_TIMESTAMP;
    INSERT INTO DIM_TABLE_ABC_Incremental
     SELECT  *  FROM DIM_TABLE_ABC SNAPSHOT BETWEEN @from_snapshot_id AND @to_snapshot_id WHERE NOT EXISTS (SELECT _id FROM DIM_TABLE_ABC_Incremental a WHERE _id=a._id);

Insert Into
   checkpoint_log
   SELECT
       'DIM_TABLE_ABC' process_name,
       'SUCCESSFUL' process_status,
      cast( @to_snapshot_id AS string) last_snapshot_id,
      cast( @last_updated_timestamp AS TIMESTAMP) process_timestamp;
EXCEPTION
  WHEN OTHER THEN
    SELECT 'ERROR';
END
$$;

后续步骤

通过阅读本文档，您应该更好地了解如何使用匿名块和快照功能执行增量加载，并且可以将此逻辑应用于您自己的特定查询。 有关查询执行的一般指导，请阅读 查询服务中的查询执行指南.

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