ps做 网站标准尺寸简述搜索引擎的工作原理

在Azure Databricks中使用PySpark实现缓慢变化维度（SCD）的三种核心类型，需结合Spark SQL和DataFrame API的特性，并利用Delta Lake的事务支持。以下是具体设计与实现步骤，以及测试用例：

通过以下步骤，可在Azure Databricks中高效实现SCD逻辑，确保数据历史可追溯且符合业务需求。

---

类型1：覆盖旧值（Overwrite Old Value）

设计要点

• 直接更新目标表中变化的字段，不保留历史记录。
• 使用MERGE INTO操作（Delta Lake特性）实现高效更新。

实现步骤

1. 读取数据：加载源数据（增量数据）和维度表（目标表）。
2. 匹配键：根据业务键（如customer_id）匹配源数据和目标表。
3. 更新记录：若匹配成功且属性变化，更新目标表字段。
4. 写入结果：使用MERGE操作完成更新。

代码示例

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()# 加载源数据和目标表
source_df = spark.read.format("delta").load("source_path")
target_df = spark.read.format("delta").load("target_path")# 创建临时视图
source_df.createOrReplaceTempView("source")
target_df.createOrReplaceTempView("target")# 执行MERGE操作
merge_sql = """
MERGE INTO target AS t
USING source AS s
ON t.customer_id = s.customer_id
WHEN MATCHED AND t.address <> s.address THENUPDATE SET t.address = s.address
WHEN NOT MATCHED THENINSERT (customer_id, name, address) VALUES (s.customer_id, s.name, s.address)
"""spark.sql(merge_sql)

测试用例

• 场景1：客户地址变更，验证目标表中旧地址被覆盖。
• 场景2：新增客户插入，验证记录正确添加。
• 场景3：无变化数据，确认无操作执行。

---

类型2：创建新记录（SCD Type 2）

设计要点

• 为每个变化生成新记录，维护start_date、end_date和is_current标志。
• 使用窗口函数检测变化，MERGE操作插入新记录并更新旧记录状态。

实现步骤

1. 添加版本标识：在目标表中增加start_date、end_date和is_current字段。
2. 检测变化：对比源数据与目标表，标记变化的记录。
3. 关闭旧记录：将变化记录的end_date设为当前日期，is_current设为False。
4. 插入新记录：为新记录设置start_date为当前时间，end_date为NULL，is_current为True。

代码示例

from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.window import Window# 加载数据
source = spark.read.format("delta").load("source_path")
target = spark.read.format("delta").load("target_path")# 检测变化：假设通过last_updated_time判断
changes = source.join(target, "product_id", "left_outer") \.filter((source.price != target.price) | target.product_id.isNull())# 关闭旧记录
closed_records = target.join(changes, "product_id", "inner") \.withColumn("end_date", F.current_date()) \.withColumn("is_current", F.lit(False)) \.select(target["*"], "end_date", "is_current")# 生成新记录（新增或变化）
new_records = changes.withColumn("start_date", F.current_date()) \.withColumn("end_date", F.lit(None).cast("date")) \.withColumn("is_current", F.lit(True)) \.select("product_id", "price", "start_date", "end_date", "is_current")# 合并并写入Delta表
final_df = closed_records.unionByName(new_records)
final_df.write.format("delta") \.mode("overwrite") \.saveAsTable("product_dimension")

测试用例

• 场景1：产品价格首次插入，验证is_current=True且end_date=NULL。
• 场景2：价格变更后，旧记录is_current=False，新记录时间连续。
• 场景3：多次变更，检查历史版本数量及时间连续性。

---

类型3：添加有效日期（SCD Type 3）

设计要点

• 为每个记录维护valid_from和valid_to日期，仅保留有限历史（如最新一次变更）。
• 更新时修改旧记录的valid_to，插入新记录。

实现步骤

1. 初始化字段：在目标表中添加valid_from和valid_to。
2. 检测变化：对比新旧数据，找出属性变化的记录。
3. 关闭旧记录：将旧记录valid_to设为当前日期。
4. 插入新记录：设置新记录的valid_from为当前日期，valid_to为NULL。

代码示例

# 加载数据
employee_source = spark.read.format("delta").load("source_path")
employee_target = spark.read.format("delta").load("target_path")# 检测职位变化
changes = employee_source.join(employee_target, "employee_id", "left") \.filter(employee_source.position != employee_target.position)# 关闭旧记录（设置valid_to）
closed = changes.select(employee_target["*"]) \.withColumn("valid_to", F.current_date())# 插入新记录
new_records = changes.select(employee_source["*"]) \.withColumn("valid_from", F.current_date()) \.withColumn("valid_to", F.lit(None).cast("date"))# 合并数据并写入
closed.unionByName(new_records) \.write.format("delta") \.mode("overwrite") \.saveAsTable("employee_dimension")

测试用例

• 场景1：员工职位首次记录，valid_to为空。
• 场景2：职位变更后，旧记录valid_to更新，新记录valid_from正确。
• 场景3：查询特定时间点的职位状态，验证时间段准确性。

---

混合方法实现示例

结合类型1和类型2，对关键属性使用类型2，非关键属性使用类型1：

# 关键属性（如地址）使用类型2
address_changes = detect_address_changes(source, target)
close_old_address_records(address_changes)
insert_new_address_records(address_changes)# 非关键属性（如电话）使用类型1
phone_updates = detect_phone_changes(source, target)
update_phone_records(phone_updates)

---

关键优化点

1. Delta Lake特性：利用MERGE INTO、ACID事务、Z-Order优化查询性能。
2. 数据版本管理：使用DESCRIBE HISTORY查看SCD操作历史。
3. 增量处理：仅处理变化的数据分区，减少计算量。