DataWorks如何在od层表中增加时间维度作为分区字段？

为了满足历史数据分析需求，您可以在ODS层表中添加时间维度作为分区字段。实际应用中，您可以选择采用增量、全量存储或拉链存储的方式。增量存储以天为单位的增量存储，以业务日期作为分区，每个分区存放日增量的业务数据。 举例如下：1月1日，用户A访问了A公司电商店铺B，A公司电商日志产生一条记录t1。1月2日，用户A又访问了A公司电商店铺C，A公司电商日志产生一条记录t2。采用增量存储方式，t1将存储在1月1日这个分区中，t2将存储在1月2日这个分区中。1月1日，用户A在A公司电商网购买了B商品，交易日志将生成一条记录t1。1月2日，用户A又将B商品退货了，交易日志将更新t1记录。采用增量存储方式，初始购买的t1记录将存储在1月1日这个分区中，更新后的t1将存储在1月2日这个分区中。说明 交易、日志等事务性较强的ODS表适合增量存储方式。这类表数据量较大，采用全量存储的方式存储成本压力大。此外，这类表的下游应用对于历史全量数据访问的需求较小（此类需求可通过数据仓库后续汇总后得到）。例如，日志类ODS表没有数据更新的业务过程，因此所有增量分区UNION在一起就是一份全量数据。全量存储以天为单位的全量存储，以业务日期作为分区，每个分区存放截止到业务日期为止的全量业务数据。 例如， 1月1日，卖家A在A公司电商网发布了B、C两个商品，前端商品表将生成两条记录t1、t2。1月2日，卖家A将B商品下架了，同时又发布了商品D，前端商品表将更新记录t1，同时新生成记录t3。采用全量存储方式， 在1月1日这个分区中存储t1和t2两条记录，在1月2日这个分区中存储更新后的t1以及t2、t3记录。说明 对于小数据量的缓慢变化维度数据，例如商品类目，可直接使用全量存储。拉链存储 拉链存储通过新增两个时间戳字段（start_dt和end_dt），将所有以天为粒度的变更数据都记录下来，通常分区字段也是这两个时间戳字段。拉链存储举例如下。商品 start_dt end_dt 卖家 状态
B 20160101 20160102 A 上架
C 20160101 30001231 A 上架
B 20160102 30001231 A 下架这样，下游应用可以通过限制时间戳字段来获取历史数据。例如，用户访问1月1日数据，只需限制start_dt<=20160101并且 end_dt>20160101。
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