GaussDB数据库SQL系列-SQL与ETL浅谈

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目录

一、前言

二、SQL与ETL的概述

三、ETL过程中的SQL示例（GaussDB）

1、提取（Extract）

2、转换（Transform）

3、加载（Load）

四、附DataArts Studio介绍

五、小结

一、前言

在SQL语言中，ETL（抽取、转换和加载）是一种用于将数据从源系统抽取到目标系统的过程。ETL过程通常包括三个阶段：抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。但这些其实都脱离不了数据库系统，本节从GaussDB数据库生态出发，给大家简单讲一下SQL 与 ETL的过程与关系。

二、SQL与ETL的概述

SQL（结构化查询语言）

SQL是一种用于管理关系数据库系统的标准编程语言（例如、MySql、GaussDB等）。它用于查询、插入、更新和删除数据库中的数据。SQL语言主要用于数据库管理系统的交互，它并不是一种通用的编程语言，而是专门设计用于操作关系数据库的。

ETL（Extract-Transform-Load）

ETL是一个过程，用于从源系统提取数据，将其转换为目标系统所需的格式，然后将其加载到目标系统库。ETL是数据集成的一部分，用于将分散的、不一致的数据整合到一起，然后通过统一的接口将数据传输到目标系统库进行分析和应用。

ETL是数据库处理数据的重要环节，当在ETL过程中使用SQL时，通常涉及如下图操作。

三、ETL过程中的SQL示例（GaussDB）

本章节涉及到的SQL适用于GaussDB等数据库。

1、提取（Extract）

在ETL过程中，抽取是将数据从源系统中获取并传输到目标系统的第一步。这可能涉及到连接到数据库、读取文件、调用API等操作。在抽取数据时，需要考虑以下几个方面：

  • 数据源的选择：根据具体业务需求选择数据源，并考虑数据量、数据质量、数据类型等因素。
  • 抽取方式的选择：可以选择增量、全量更新等不同的抽取方式。
  • 数据抽取的调度：需要考虑时间、频率、并发等因素，以确保数据的及时性和准确性。

常用SQL语句示例：

1）全量（表）提取

SELECT * FROM source_table;

2）增量提取（例如，根据日期字段，按天、月、年提取，或其他维度）

SELECT * FROM source_table WHERE t_date=’20230907’;

Tip：根据业务需求提取全字段或者指定字段。

2、转换（Transform）

在ETL过程中，转换是对抽取的数据进行清洗、转换、过滤和格式化等操作，以满足目标系统的需求。转换的主要操作包括：

  • 数据清洗：包括去重、填充缺失值、异常值处理等操作，以确保数据的质量和准确性。
  • 数据转换：包括数据类型转换、字段计算、格式化等操作，以使数据符合目标系统的数据结构和数据类型。

常用SQL语句示例：

1）数据行去重 

--数据行去重（随机保留或者优先保留）

SELECT order_id, user, product, number
 FROM (
 SELECT *,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY order_id ORDER BY proctime ASC) as row_num
 FROM Orders)
 WHERE row_num = 1;


-- 参数说明：
-- ROW_NUMBER(): 从第一行开始，依次为每一行分配一个唯一且连续的号码。
-- PARTITION BY col1[, col2...]: 指定分区的列，例如去重的键。
-- ORDER BY time_attr [asc|desc]: 指定排序的列。升序（ ASC ）排列指只保留第一行，而降序排列（ DESC ）则指保留最后一行。
-- WHERE rownum = 1: 取ROW_NUMBER()生成的编号1。

可参考上一篇文章：

GaussDB数据库SQL系列-数据去重_Gauss松鼠会的博客-CSDN博客

2）字段清洗（例如：去空格）

通过TRIM()、REPLACE()、CASE WHEN … T服务器托管网HEN … END等关键字或函数进行异常字符处理。

--清洗空格

SELECT length(' 去空格 ')
       ,length(TRIM(' 去空格 '))  
       ,length(REPLACE(' 去空格 ',' ',''))
       ,length(CASE WHEN ' 去空格 ' '去空格' THEN '去空格' END);

-- 说明：
-- Trim()，通过去空格函数进行清洗
-- Replace(), 通过替换清洗
-- case when … then …end 与字典表比对进行清洗，此处的与字典表比对省略，具体根据业务需求进行。

3）非法日期清洗

创建日历表calendar，存储19000101到30001231的所有日期，通过比对判断是否为合规的日期格式。

--与字典表比对
SELECT *,CASE WHEN create_date NOT IN (SELECT c_date FROM calendar) THEN 0 ELSE 1 END status FROM T1

--剔除所有非法日期行
DELETE FROM T1 WHERE status =0;

Tip: 上文写法适合GaussDB等关系型数据库，且都是比较基础的示意说明，具体需要根据业务需要进行编写。

3、加载（Load）

在ETL过程中，加载是将转换后的数据加载到目标系统中，通常是数据仓库或数据集市。加载的主要操作包括：

  • 数据映射。将转换后的数据映射到目标系统中，包括表、字段等。
  • 数据加载。将转换后的数据加载到目标系统中，并进行数据校验、数据整合等操作。

常用SQL语句示例：

1）增量表（累加，字段、表一 一映射）

INSERT INTO target_table (column1, column2, column3) SELECT column1, column2, column3 FROM source_table;

2）全量表（全删全插，字段、表一 一映射）

--情况目标表

TRUNCATE table target_table;

--全量插入

INSERT INTO target_table (column1,column2,…) SELECT column1,column2,… FROM source_table;

3）作业重跑，清空指定分区数据，重新加载

--清理表分区的数据

--清空分区etl_date
ALTER TABLE orders TRUNCATE PARTITION etl_date;

--或者清空分区etl_date=20230911。
ALTER TABLE orders TRUNCATE PARTITION for (20230911);

--插入新数据
INSERT INTO target_table (column1,column2,…,etl_date) SELECT column1,column2,…,etl_date FROM source_table;

Tip:数据加载涉及到的算法及表设计非常复杂，例如，涉及历史拉链表（关链、开链）、全量表（全删全插）、增量表（累加）等。设计时需要从数仓/数据集市的全局架构出发，确保合理、准确、高效等。

四、附DataArts Studio介绍

华为云GaussDB相关的生态工具DataArts Studio数据治理中心是一个强大的ETL工具和技术，它可以帮助开发人员设计、编写和管理ETL脚本。以下是DataArts Studio在这些方面的主要功能和优势：

  • 可视化的ETL设计：DataArts Studio提供了一个直观的可视化界面，使开发人员能够以图形化方式设计和配置ETL流程。通过拖放组件和连接线，开发人员可以轻松定义数据提取、转换和加载的步骤，而无需编写复杂的代码。
  • 内置的数据转换和处理功能：DataArts Studio提供了丰富的内置转换和处理组件，如数据清洗、数据格式转换、数据合并、数据计算等。开发人员可以直接使用这些组件，而无需自行编写转换逻辑，从而加快开发速度并减少错误。
  • 强大的数据连接和集成能力：DataArts Studio支持与各种数据源的连接和集成，包括关系型数据库、文件系统、云存储、API接口等。开发人员可以轻松地配置数据源连接，并直接从这些数据源中提取数据。
  • 可扩展的脚本编写和管理：虽然DataArts Studio提供了可视化的ETL设计界面，但它也支持自定义脚本编写。开发人员可以使用内置的脚本编辑器编写自定义的ETL脚本，以满足特定的需求。此外，DataArts Studio还提供了ETL脚本的版本控制和管理功能，方便团服务器托管网队协作和脚本的维护。
  • 实时监控和调试：DataArts Studio提供了实时监控和调试功能，开发人员可以实时查看ETL流程的执行状态、数据处理的结果和错误信息。这有助于快速发现和解决问题，提高ETL脚本的质量和可靠性。

五、小结

SQL与ETL的关系在于，SQL语言通常用于ETL过程中的数据提取和转换阶段。通过使用SQL查询语句，可以从源数据库中提取所需的数据，然后使用SQL语句对数据进行必要的转换和处理，以便将其加载到目标系统。

当然了，现在好多企业都有专门的ETL工具，但其实后台都是通过类似“PYTHON + SQL”、“PERL + SQL”等方式实现的，其重点在于ETL过程中的SQL处理。 同样，在GaussDB数据库生态中也是不可或缺的，掌握GaussDB数据库相关的SQL写法必不可少。

——结束

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