CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_tbl`(
`runoob_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
`runoob_title` VARCHAR(100) NOT NULL,
`runoob_author` VARCHAR(40) NOT NULL,
`submission_date` DATE,
PRI...
添加语句 INSERT插入语句:INSERT INTO 表名 VALUES (‘xx’,‘xx’)不指定插入的列INSERT INTO table_name VALUES (值1, 值2,…)指定插入的列INSERT INTO table_name (列1, 列2,…) VALUES (值1, 值2,…)查询插入语句： INSERT INTO 插入表 SELECT * FROM 查...
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解决方法主要两种：
（1）多获取后一天的数据
既然很难解决数据漂移的问题，那么就在ODS每个时间分区中向前、向后多冗余一些数据，保证数据只会多不会少，而具体的数据切分让下游根据自身不同的业务场景用不同的业务时间proc_time来限制。但是这种方式会有一些数据误差，例如一个订单是当天支付的，但是第二天凌晨申请退款关闭了该订单，那么这条记录的订单状态会被更新，下游在统计支付订单状态时会出现错误。
（2）通过多个时间戳字段限制时间来获取相对准确的数据
1> 首先根据log-time分别冗余前一天最后15分钟的数据和后一天凌晨开始15分钟数据，并用modified_time过滤非当天数据，确保数据不会因为系统问题而被遗漏
2>然后根据log_time获取后一天15分钟的数据；针对此数据按照主键根据log_time做升序排列去重，因为我们要获取的是最接近当天记录变化的数据（数据库日志将保留所有变化的数据，但是落地到ODS表的是根据主键去重获取的最后状态的数据）
3>最后将前两步结果数据做全外连接，通过限制业务时间proc_time来获取我们所需要的数据
我们通常构建数仓的ODS层时，会考虑按照某个时间戳将数据切分后分区存储。 ODS表中常出现的时间戳分为四个类型：
理想情况下，上述几类时间戳记录的时间一致，这样无论使用哪个时间戳作为ODS表分区的依据，同一调度周期内的业务发生时间都位于同一个分区，不存在数据漂移。 但是，生产上通常会出现如下问题，这个问题可能导致这几类时间不一致：
这样，我们在ODS中使用各种时间戳切分数据时会面临各种问题： 为了便于分析，我们假设统计周期是天，即ODS表每天数据存到一个分区。
由于extract_time往往晚于proc_time，导致proc_time发生在某天末尾的少部分记录对应的extract_time会在第二天开头，这时如果按extract_time会导致当天proc_time对应的记录存在当天和第二天两个分区中。
可能某业务过程开始发生在11:59:59，而业务过程结束，在数据库生成数据的时间在第二天，也就是说proc_time在11:59:59的记录，对应的modified_time记录的时间在第二天。这时如果按照modified_time分区，会导致proc_time在11:59:59的记录存在第二天的分区内。
由于log_time是由应用系统日志程序记录的，当生成环境发生网络或者系统压力时，log_time会晚于proc_time。这时如果按照log_time分区，会发生和上述一样的问题。
如果该事实表只记录了一个业务过程，是可行的。 但是如果事实表记录了多个业务过程，只用某一个业务过程的proc_time做为分区时间，那么当天分区必定会遗漏其他业务过程的数据。
最常用的处理方法是在ODS表每个时间分区中向前、后多冗余一些数据，保障数据只多不少，具体应用的时候可以让下游的表根据自身业务需要用不同的proc_time去做筛选处理。 当然这种方式对累积快照事实表是有一些统计风险的，例如一个订单是当天支付的，但是第二天凌晨申请退款关闭了，那么当这个订单离线同步到ODS时，记录该订单的记录只会保留最终的订单状态。那么统计当天订单数量时会出现错误。
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