本節書摘來自華章出版社《greenplum企業應用實戰》一書中的第3章，第3.1節，作者 何勇 陳曉峰，更多章節内容可以通路雲栖社群“華章計算機”公衆号檢視
從本章開始我們結合實際需求，闡述一下日常項目開發中如何結合greenplum的特性進行高效的開發，展現出greenplum在海量資料分析中的優勢。
本章将介紹兩個完整的例子:資料倉庫拉鍊記曆史和網頁浏覽日志分析。在這兩個例子中，會結合greenplum的一些特性加以描述，之後會介紹使用greenplum中要注意的一些特性，以及這些特性對性能的影響。
資料倉庫是一個面向主題的、內建的、相對穩定的、反映曆史變化的資料集合，用于支援管理決策。由于需要反映曆史變化，資料倉庫中的資料通常包含曆史資訊，系統記錄了企業從過去某一時點（如開始應用資料倉庫的時點）到目前的各個階段的資訊，通過這些資訊，可以對企業的發展曆程和未來趨勢做出定量分析和預測。
曆史拉連結清單是一種資料模型，主要是針對資料倉庫設計中表存儲資料的方式而定義的。顧名思義，所謂曆史拉連結清單，就是記錄一個事物從開始一直到目前狀态的所有變化的資訊。拉連結清單可以避免按每一天存儲所有記錄造成的海量存儲問題，同時也是處理緩慢變化資料的一種常見方式。
現假設有如下場景：一個企業擁有5000萬會員資訊，每天有20萬會員資料變更，我們需要在greenplum中記錄會員表的曆史變化以備資料挖掘分析等使用，即每天都要保留一個快照供查詢，反映曆史資料的情況。在此場景中，需要反映5000萬會員的曆史變化，如果保留快照，存儲兩年就需要2×365×5000w條資料存儲空間，資料量為365億，如果存儲更長時間，則無法估計需要的存儲空間。而用拉鍊算法存儲，每日隻向曆史表中添加新增和變化的資料量，每日不過20萬條，存儲4年也隻需要3億存儲空間。
接下來我們将概要講述整個分析實施過程。
在拉連結清單中，每一條資料都有一個生效日期（dw_beg_date）和失效日期（dw_end_date）。假設在一個使用者表中，在2011年12月1日新增了兩個使用者，如表3-1所示，則這兩條記錄的生效時間為當天，由于到2011年12月1日為止，這兩條記錄還沒有被修改過，是以失效時間為無窮大，這裡設定為資料庫中的最大值（3000-12-31）。
第二天（2011-12-02），使用者10001被删除了，使用者10002的電話号碼被修改成13600000002。為了保留曆史狀态，使用者10001的失效時間被修改為2011-12-02，使用者10002則變成兩條記錄，如表3-2所示。
第三天（2011-12-03），又新增了使用者10003，則使用者表資料如表3-3所示。
如果要查詢最新的資料，那麼隻要查詢失效時間為3000-12-31的資料即可，如果要查詢12月1号的曆史資料，則篩選生效時間≤2011-12-01并且失效時間>2011-12-01的資料即可。如果查詢的是12月2号的資料，那麼篩選條件則是生效時間≤2011-12-02 并且失效時間>2011-12-02。讀者可對表3-3的資料進行篩選，以檢驗結果是否正确。
在greenplum中，則可以利用分區表按照dw_end_date儲存時間，這樣在查詢的時候可以利用greenplum的分區裁剪，進而減少io消耗。下面通過圖3-1講解拉連結清單重新整理的步驟，連線代表資料流向，線上的編号就是步驟編号。
首先介紹每個表的用途。
member_fatdt0：表示member的事實表，其中p30001231儲存的是最新資料，每個分區保留的都是曆史已失效的資料。
member_delta：當天的資料庫變更資料，action字段表示該資料為新增（i）、更新（u）、删除（d）。
member_tmp0：重新整理過程中的臨時表，這個表有兩個分區，分别記錄曆史資料，即當天失效資料，另一個分區記錄的是目前資料。
member_tmp1：同樣是重新整理過程中的臨時表，主要是在交換分區的時候使用。
重新整理過程簡單來說，就是将前一天的全量資料（分區p30001231）與當天的增量資料進行關聯，并對不同的變更類型（action）進行相應的處理，最終生成最新資料，以及當天發生變更的曆史資料。後續資料重新整理實戰中會介紹具體的步驟，下面先從表結構開始介紹。
拉連結清單（member_fatdt0）結構
member_fatdt0使用member_id作為分布鍵，使資料盡量打散在每個機器上（參考3.3節資料分布），通過with（appendonly=true,compresslevel=5）指定該表為壓縮表，可以減少io操作（參考3.4節資料壓縮），将dw_end_date作為分區字段。建表語句如下：
增量表（member_delta）結構
建表語句如下：
臨時表0（member_tmp0）結構
dtype為分區字段，h表示曆史資料，c表示目前資料，建表語句如下：
臨時表1（member_tmp1）結構
表結構與member_tmp1、member_fatdt0一模一樣，建表語句如下：
在這裡為了清晰展示整個邏輯，僅以少量demo資料為例。
（1）增量表資料
12月2号增量資料，新增、删除、更新各有一條記錄，如表3-4所示。
表3-4 12月2号增量資料
12月3号增量資料，新增、删除、更新各有一條記錄，如表3-5所示。
（2）曆史表初始資料
初始資料為12月1号，失效日期為3000年12月31号，如表3-6所示。
greenplum資料加載主要包括标準sql的insert、copy、外部表、gpload、web external table幾種方式，通過這個例子，将這幾種方式一起來向讀者介紹一下。
insert
這種資料加載方式效率最差，隻适合加載極少量資料。這裡向12月2号會員增量表中插入資料：
copy
copy這種資料加載方式源于postgresql，較sql的 insert方式效率大大提升，但是資料仍然需通過master節點，無法實作并行高效資料加載。這裡向會員曆史表加載12月1号開始的初始資料。
我們将資料以逗号分隔，存放在member_his_init.dat檔案中，内容如下：
copy指令如下，指定分隔符還有資料檔案。
外部表
外部表在2.3.8節中已經簡單介紹過了，首先，啟動gpfdist服務：
其次，建立外部表：
最後，執行資料裝載：
gpload
gpload是對外部表的一層封裝，詳細可參考使用者手冊，這裡直接介紹使用文法，首先，編寫gpload控制檔案member.yml，代碼如下：
其次，執行資料加載：
最後，驗證資料：
可執行外部表
可執行外部表會在6.3.4節中介紹，其中基于作業系統指令讀取資料檔案的方式如下，用法跟普通外部表類似，不過不用啟動gpfdist服務，下面的外部表隻在master上執行：
清空member_delta表并插入資料：
拉連結清單重新整理
step1：對事實表中最新資料（分區p30001231）與member_delta表中的更新、删除資料進行左外連接配接，關聯上則說明該資料已發生過變更，需要将該資料的失效時間更新為當天，并插入到member_tmp0表中的曆史資料分區中，關聯不上則說明沒有發生過變更，需要将該資料插入到member_tmp0表的目前資料分區中。greenplum會根據dtype的資料自動選擇對應的分區。
初始全量資料為2011-12-01号，在12月3号重新整理12月2号增量資料，代碼如下：
step2：将member_delta的新增、更新資料插入到member_tmp0表的目前資料分區中。
step3：将member_fatdt0表中的對應分區（p20121201）與member_tmp0表的曆史資料分區交換。
step4：将member_fatdt0表中對應的目前資料分區（p30001231）與member_tmp0表的目前資料分區交換。
至此，拉連結清單資料重新整理完成，資料驗證如圖3-2所示。
同樣，更新對應的日期，可以重新整理3号的增量資料。
曆史資料查詢
基于拉連結清單，我們可以回溯到曆史上任意一天的資料狀态。
下面通過檢視執行計劃（第5章講詳細介紹執行計劃）來介紹greenplum的分區表的功能。
全表掃描的執行計劃如下：
通過執行計劃可以看出，greenplum掃描了所有的分區。當加入篩選條件dw_end_date='3000-12-31'時，執行計劃如下：
這時，分區裁剪發生了作用，隻掃描了p30001231這個分區。
greenplum在處理大資料量資料導出時常用的方式主要有并行導出（可寫外部表）和非并行導出（copy），copy指令比較簡單，就不細說了。下面我們分别簡單介紹下可寫外部表資料導出方式，通過gpfdist可寫外部表将資料導出至檔案伺服器。
1）建立可寫外部表：
writable關鍵字表示該外部表是可寫外部表；like語句表示建立的外部表的表結構與member_tmp1表結構一樣；location指定gpfdist的機器名跟端口，還有儲存的檔案名；format為導出檔案格式定義。
2）執行資料導出：
跟普通insert語句一樣，隻需要将資料插入外部表即可。
3）驗證生成的檔案：