拉链表是一种维护历史状态，以及最新状态数据的一种表。拉链表根据拉链粒度的不同，去除了一部分不变的记录，通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记录，实际上相当于快照。
拉链表特征
1）记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息；
2）每次上报的都是历史记录的最终状态，是记录在当前时刻的历史总量；
3）当前记录存的是当前时间之前的所有历史记录的最后变化量（总量）；
4）存量一般设计成拉链表（月报 - 常用、日报）；
5）关链时间可以是3000年，9999等比较大的年份,例如[2022-07-01,9999-12-31]
表示连续的状态，因为开始时间为2022-07-01，闭合时间为未知；拉链表适用场景
1) 数据量比较大。2) 表中的部分字段会被更新，比如用户的地址，银行利率，订单的状态等。
3) 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看利率在历史某一个时间点的状态。
4) 变化的比例和频率不是很大，比如，总共有1000万的会员，每天新增和发生变化的有10万左右。
5) 如果对这边表每天都保留一份全量，那么每次全量中会保存很多不变的信息，对存储是极大的浪费;
拉链历史表，既能满足反应数据的历史状态，又可以最大程度的节省存储。
举个栗子：
- 假如有张表如表1-1所示，每天的数据量大概有50w
- 表中有些字段会被 update，如表1-2，且每天更新的数据量很小，大约只有5k
- 有些报表需要查看历史某个日期的数据
- 存储空间有限，需要尽可能的节约存储空间
表1-1
| id | name | phone |
|---|---|---|
| 1 | Agnes | 123 |
| 2 | Max | 456 |
| 3 | Tony | 789 |
表1-2
| id | name | phone |
|---|---|---|
| 1 | Agnes | 123 |
| 2 | Max | 456 |
| 3 | Tony | 321 |
方法1：每天追加一份全量数据
这样可以根据日期查看历史的数据，但是没有改变的数据会产生数据产生大量冗余，浪费存储空间，时间一长会非常浪费。
方法2：直接覆盖原数据
这样存储空间虽然节省了，但是历史数据会被覆盖，没有办法反应历史数据的变化
方法3：使用拉链表
在原始表的基础上，增加start_datte和end_date，第一次抽取的时候，将start_date初始化为抽取日期，end_date初始化为永久日期，形成一个开区间[20231018,99999)
| id | name | phone | start_date | end_date |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Agnes | 123 | 20231018 | 99999999 |
| 2 | Max | 456 | 20231018 | 99999999 |
| 3 | Tony | 789 | 20231018 | 99999999 |
之后抽取的时候，将end_date改为当前抽取的日期，形成两个区间：[20231018,20231019]和[20231019,99999999)
| id | name | phone | start_date | end_date |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Agnes | 123 | 20231018 | 99999999 |
| 2 | Max | 456 | 20231018 | 99999999 |
| 3 | Tony | 789 | 20231018 | 20231018 |
| 3 | Tony | 321 | 20231019 | 99999999 |
拉链表如何实现
方法一：
（1）获取当日数据；
（2）比较当日数据及历史数据，找出新增和变化的数据，存到临时表，并将开始日期置为当前日期，结束日期置为最大日期；
（3）将历史数据表中的变化数据的结束日期更新为当前日期，即闭链；
（4）将临时表的新增和变化数据插入历史数据表中，即开链。
方法二：
（1）获取当日数据；
（2）比较当日数据和昨日数据，找出新增数据和变化后数据；
（3）比较昨日数据和当日数据，找出删除数据和变化前数据；
（4）删除历史数据表中的删除数据和变化前数据；
（5）将新增数据和变化后数据插入历史数据表中，把开始日期置为当前日期，结束日期置为最大日期；
（6）将删除数据和变化前数据插入历史数据表中，把结束日期置为当前日期。
方式一比较简洁；在数据量比较大的情况下，方式二效率比较高，因为用删除插入的操作替代更新的操作，当然，这是对于传统数据库而言，具体的方式应根据实际数据量和数据库来制定。
https://blog.csdn.net/weixin_43596734/article/details/129855284
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