数据仓库中全量表和增量表

数据仓库的构建是以数据为中心，通过ETL过程从各种不同的数据源抽取、转换、加载数据到数据仓库中，因此，常常需要对数据进行分类，了解数据的更新方式，以便更好地管理数据。全量表和增量表就是两种常见的数据分类方式，下面将会对这两种表进行技术解析。

全量表

全量表常常指的是包含了完整数据内容的表，是指所有的数据都被加载到数据仓库中，包含数据源中的历史数据和最新数据，其主要特点是每次ETL过程中，都需要将源端的所有数据全部加入到目标表中，这也就意味着同样的数据会被重复的导入到目标表中。全量表一般用于ETL过程中的第一次抓取，或者目标表失败需要重新加载的情况，通常会将该表用于全局追加数据。

增量表

与全量表相对的，增量表则只包含新增或者变动的数据，是指仅抓取到数据源中发生变化的数据，只将这些数据追加到目标表中，其主要特点是只会将需要更新的数据更新到目标表中，避免了重复的数据导入，从而减少了ETL过程中的时间和资源开销。增量表常常用于增量抓取或者当目标表失败需要重新加载时，在目标表中更新数据。

示例代码：

来看一下使用Python和PostgreSQL实现增量表和全量表的示例代码：

全量表示例代码

import pandas as pd import psycopg2 as pg

创建PostgreSQL连接

conn = pg.connect(dbname='database_name', user='user_name', password='password', host='localhost', port=5432)

查询全量数据

query = 'SELECT * FROM source_table' data_frame = pd.read_sql(query, conn)

将全量数据加载到目标表中

data_frame.to_sql('target_table', conn, if_exists='replace', index=False)

关闭连接

conn.close()

增量表示例代码

import pandas as pd import psycopg2 as pg

创建PostgreSQL连接

conn = pg.connect(dbname='database_name