DMS周期性规档运行后，如果某天，源表的表结构变化了，会如何？

如果源表的表结构发生了变化，DMS（数据管理系统）中的周期性归档任务可能会受到影响。以下是一些可能的情况和应对措施：

1. 数据不一致性：如果表结构的变化导致归档任务无法正确识别或提取数据，可能会导致数据不一致或者归档失败。
2. 任务失败：结构变化可能会使得原有的查询逻辑不再适用，导致归档任务在运行时出错或失败。
3. 需要更新任务配置：为了适应新的表结构，可能需要对DMS中的归档任务进行相应的配置更新，包括查询语句、数据映射关系等。
4. 数据验证：在更新任务配置后，需要对归档的数据进行验证，确保数据的准确性和完整性。
5. 通知相关人员：表结构的变化可能会影响到依赖这些数据的业务流程和报表，因此需要通知相关的业务人员和数据分析师。
6. 版本控制和文档记录：对于表结构的变更和归档任务的调整，应该有详细的版本控制和文档记录，以便于跟踪变更历史和未来的维护工作。
7. 自动化监控：建立自动化监控机制，以便及时发现和响应表结构变化导致的问题。
8. 回滚计划：在变更前应该有一个回滚计划，以便在遇到不可预见的问题时能够迅速恢复到变更之前的状态。
9. 重新归档：如果表结构的变化导致了重要数据的丢失，可能需要重新从源系统中提取数据并进行归档。
10. 评估影响范围：在实施任何变更之前，应该评估表结构变化对现有系统和业务流程的潜在影响。
11. 测试环境验证：在生产环境中应用变更之前，应该在测试环境中进行充分的验证，确保变更不会引起其他问题。

总之，源表结构的变化需要谨慎处理，确保DMS周期性归档任务的稳定性和数据的准确性。

当源表的表结构发生变化后，DMS周期性归档可能会受到影响，具体影响取决于变化的内容和DMS的配置。以下是一些可能的情况：

1. 字段增加：如果源表增加了新的字段，周期快照表在下一次更新时可能会包含这些新字段的数据。这通常不会影响已有的数据和周期快照的生成过程。
2. 字段删除：如果源表删除了某些字段，周期快照表在更新时将不再包含这些字段的数据。这可能会导致数据不一致的问题，特别是如果下游报告或分析依赖于这些字段的话。
3. 字段类型变更：如果字段的数据类型发生了变化，这可能会导致数据转换失败或数据丢失。例如，如果一个数值类型的字段被改为文本类型，那么在进行数值计算时就会发生错误。
4. 索引和约束变化：索引和约束的变化可能会影响查询性能和数据的完整性。如果索引被移除，查询源表的速度可能会变慢，进而影响周期快照表的更新速度。
5. 主键和外键变化：主键和外键的变化可能会导致数据关联问题，特别是在进行维度建模时，需要确保数据的一致性和完整性。
6. 数据格式变化：日期和时间字段的格式变化可能会影响周期快照表的时间维度和统计逻辑。
7. 数据清洗和转换规则变化：如果源表的结构变化导致了数据清洗和转换规则的变化，那么周期快照表在更新时可能需要调整相应的规则以适应新的数据结构。
8. 累积快照事实表的影响：对于累积快照事实表，表结构的变化可能导致历史数据的重新计算和存储，以确保历史数据的一致性。
9. 拉链表的影响：如果使用拉链表来记录历史变化，表结构的变化可能需要对拉链表进行更新，以反映新的结构。

总之，源表结构的变化需要谨慎处理，以确保DMS周期性归档的正确性和数据仓库中数据的一致性。在实际操作中，应该先在测试环境中验证结构变化对周期性归档的影响，然后再在生产环境中进行相应的调整和更新。

归档任务应该会失败，你需要手动修改归档目标表后再重试归档任务
--此回答整理自钉群“DMS数据管理用户交流1群”