数据仓库数据模型之：极限存储–历史拉链表

港控/mmm° 2022-05-12 17:06 303阅读 0赞

在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求：

1.  数据量比较大;  
    2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等;  
    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，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态，  
    比如，查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等;  
    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;举个简单例子，比如有一张订单表,6月20号有3条记录：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>订单创建日期</td> 
   <td>订单编号</td> 
   <td>订单状态</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>001</td> 
   <td>创建订单</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>002</td> 
   <td>创建订单</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>003</td> 
   <td>支付完成</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

到6月21日，表中有5条记录：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>订单创建日期</td> 
   <td>订单编号</td> 
   <td>订单状态</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>001</td> 
   <td>支付完成（从创建到支付）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>002</td> 
   <td>创建订单</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>003</td> 
   <td>支付完成</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>004</td> 
   <td>创建订单</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>005</td> 
   <td>创建订单</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

到6月22日，表中有6条记录

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>订单创建日期</td> 
   <td>订单编号</td> 
   <td>订单状态</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>001</td> 
   <td>支付完成（从创建到支付）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>002</td> 
   <td>创建订单</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>003</td> 
   <td>已发货（从支付到发货）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>004</td> 
   <td>创建订单</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>005</td> 
   <td>支付完成（从创建到支付）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-22</td> 
   <td>006</td> 
   <td>创建订单</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

数据仓库中对该表的保留方法：

1.  只保留一份全量，则数据和6月22日的记录一样，如果需要查看6月21日订单001的状态，则无法满足；
2.  每天都保留一份全量，则数据仓库中的该表共有14条记录，但好多记录都是重复保存，没有任务变化，如订单002,004，数据量大了，会造成很大的存储浪费；

如果在数据仓库中设计成历史拉链表保存该表，则会有下面这样一张表：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>订单创建日期</td> 
   <td>订单编号</td> 
   <td>订单状态</td> 
   <td>dw_begin_date</td> 
   <td>dw_end_date</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>001</td> 
   <td>创建订单</td> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>2012-06-20</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>001</td> 
   <td>支付完成</td> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>9999-12-31</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>002</td> 
   <td>创建订单</td> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>9999-12-31</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>003</td> 
   <td>支付完成</td> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>2012-06-21</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>003</td> 
   <td>已发货</td> 
   <td>2012-06-22</td> 
   <td>9999-12-31</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>004</td> 
   <td>创建订单</td> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>9999-12-31</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>005</td> 
   <td>创建订单</td> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>2012-06-21</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>005</td> 
   <td>支付完成</td> 
   <td>2012-06-22</td> 
   <td>9999-12-31</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-22</td> 
   <td>006</td> 
   <td>创建订单</td> 
   <td>2012-06-22</td> 
   <td>9999-12-31</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

说明：

1.  dw\_begin\_date表示该条记录的生命周期开始时间，dw\_end\_date表示该条记录的生命周期结束时间；
2.  dw\_end\_date = ‘9999-12-31’表示该条记录目前处于有效状态；
3.  如果查询当前所有有效的记录，则select \* from order\_his where dw\_end\_date = ‘9999-12-31′
4.  如果查询2012-06-21的历史快照，则select \* from order\_his where dw\_begin\_date <= ‘2012-06-21′ and end\_date >= ‘2012-06-21’，这条语句会查询到以下记录：

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>订单创建日期</td> 
   <td>订单编号</td> 
   <td>订单状态</td> 
   <td>dw_begin_date</td> 
   <td>dw_end_date</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>001</td> 
   <td>支付完成</td> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>9999-12-31</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>002</td> 
   <td>创建订单</td> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>9999-12-31</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>003</td> 
   <td>支付完成</td> 
   <td>2012-06-20</td> 
   <td>2012-06-21</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>004</td> 
   <td>创建订单</td> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>9999-12-31</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>005</td> 
   <td>创建订单</td> 
   <td>2012-06-21</td> 
   <td>2012-06-21</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

和源表在6月21日的记录完全一致：

可以看出，这样的历史拉链表，既能满足对历史数据的需求，又能很大程度的节省存储资源；

关于这种历史拉链表的etl刷新策略和方法、：

使用这种方式即可以记录历史，而且最大程度的节省存储。这里简单介绍一下这种历史拉链表的更新方法。

本文中假设：

1.  数据仓库中订单历史表的刷新频率为一天，当天更新前一天的增量数据；
2.  如果一个订单在一天内有多次状态变化，则只会记录最后一个状态的历史；
3.  订单状态包括三个：创建、支付、完成；
4.  创建时间和修改时间只取到天，如果源订单表中没有状态修改时间，那么抽取增量就比较麻烦，需要有个机制来确保能抽取到每天的增量数据；
5.  本文中的表和SQL都使用Hive的HQL语法；
6.  源系统中订单表结构为：

CREATE TABLE orders (  
orderid INT,  
createtime STRING,  
modifiedtime STRING,  
status STRING  
) stored AS textfile;

7.在数据仓库的ODS层，有一张订单的增量数据表，按天分区，存放每天的增量数据：

CREATE TABLE t\_ods\_orders\_inc (  
orderid INT,  
createtime STRING,  
modifiedtime STRING,  
status STRING  
) PARTITIONED BY (day STRING)  
stored AS textfile;

8. 在数据仓库的DW层，有一张订单的历史数据拉链表，存放订单的历史状态数据：

CREATE TABLE t\_dw\_orders\_his (  
orderid INT,  
createtime STRING,  
modifiedtime STRING,  
status STRING,  
dw\_start\_date STRING,  
dw\_end\_date STRING  
) stored AS textfile;

9. 暂未考虑Hive上表的查询性能问题，只实现功能；

10. 2015-08-21至2015-08-23，每天原系统订单表的数据如下，红色标出的为当天发生变化的订单，即增量数据：

![历史拉链表][0827-11.jpg]

![历史拉链表][0827-2.jpg]

![历史拉链表][0827-3.jpg]

## 全量初始化 ##

在数据从源业务系统每天正常抽取和刷新到DW订单历史表之前，需要做一次全量的初始化，就是从源订单表中昨天以前的数据全部抽取到ODW，并刷新到DW。

以上面的数据为例，比如在2015-08-21这天做全量初始化，那么我需要将包括2015-08-20之前的所有的数据都抽取并刷新到DW：

**第一步，抽取全量数据到ODS：**  
INSERT overwrite TABLE t\_ods\_orders\_inc PARTITION (day = ‘2015-08-20′)  
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status  
FROM orders  
WHERE createtime <= ‘2015-08-20′;

**第二步，从ODS刷新到DW：**  
INSERT overwrite TABLE t\_dw\_orders\_his  
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status,  
createtime AS dw\_start\_date,  
‘9999-12-31′ AS dw\_end\_date  
FROM t\_ods\_orders\_inc  
WHERE day = ‘2015-08-20′;

完成后，DW订单历史表中数据如下：

1.  spark-sql> select \* from t\_dw\_orders\_his;
2.  1 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 9999-12-31
3.  2 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 9999-12-31
4.  3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-19 9999-12-31
5.  4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-19 9999-12-31
6.  5 2015-08-19 2015-08-20 支付 2015-08-19 9999-12-31
7.  6 2015-08-20 2015-08-20 创建 2015-08-20 9999-12-31
8.  7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-20 9999-12-31
9.  Time taken: 2.296 seconds, Fetched 7 row(s)

--------------------

## 增量抽取 ##

每天，从源系统订单表中，将前一天的增量数据抽取到ODS层的增量数据表。  
这里的增量需要通过订单表中的创建时间和修改时间来确定：  
INSERT overwrite TABLE t\_ods\_orders\_inc PARTITION (day = ‘$\{day\}‘)  
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status  
FROM orders  
WHERE createtime = ‘$\{day\}’ OR modifiedtime = ‘$\{day\}';

注意：在ODS层按天分区的增量表，最好保留一段时间的数据，比如半年，为了防止某一天的数据有问题而回滚重做数据。

## 增量刷新历史数据 ##

从2015-08-22开始，需要每天正常刷新前一天（2015-08-21）的增量数据到历史表。

**第一步，通过增量抽取，将2015-08-21的数据抽取到ODS：**  
INSERT overwrite TABLE t\_ods\_orders\_inc PARTITION (day = ‘2015-08-21′)  
SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status  
FROM orders  
WHERE createtime = ‘2015-08-21′ OR modifiedtime = ‘2015-08-21′;

ODS增量表中2015-08-21的数据如下：

1.  spark-sql> select \* from t\_ods\_orders\_inc where day = '2015-08-21';
2.  3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-21
3.  4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21
4.  7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21
5.  8 2015-08-21 2015-08-21 创建 2015-08-21
6.  Time taken: 0.437 seconds, Fetched 4 row(s)

**第二步，通过DW****历史数据(****数据日期为2015-08-20)****，和ODS****增量数据(2015-08-21)****，刷新历史表：**

先把数据放到一张临时表中：

1.  DROP TABLE IF EXISTS t\_dw\_orders\_his\_tmp;
2.  CREATE TABLE t\_dw\_orders\_his\_tmp AS
3.  SELECT orderid,
4.  createtime,
5.  modifiedtime,
6.  status,
7.  dw\_start\_date,
8.  dw\_end\_date
9.  FROM (
10. SELECT a.orderid,
11. a.createtime,
12. a.modifiedtime,
13. a.status,
14. a.dw\_start\_date,
15. CASE WHEN b.orderid IS NOT NULL AND a.dw\_end\_date > '2015-08-21' THEN '2015-08-20' ELSE a.dw\_end\_date END AS dw\_end\_date
16. FROM t\_dw\_orders\_his a
17. left outer join (SELECT \* FROM t\_ods\_orders\_inc WHERE day = '2015-08-21') b
18. ON (a.orderid = b.orderid)
19. UNION ALL
20. SELECT orderid,
21. createtime,
22. modifiedtime,
23. status,
24. modifiedtime AS dw\_start\_date,
25. '9999-12-31' AS dw\_end\_date
26. FROM t\_ods\_orders\_inc
27. WHERE day = '2015-08-21'
28. ) x
29. ORDER BY orderid,dw\_start\_date;

其中：  
UNION ALL的两个结果集中，第一个是用历史表left outer join 日期为 $\{yyy-MM-dd\} 的增量，能关联上的，并且dw\_end\_date > $\{yyy-MM-dd\}，说明状态有变化，则把原来的dw\_end\_date置为**($\{yyy-MM-dd\} – 1)**, 关联不上的，说明状态无变化，dw\_end\_date无变化。  
第二个结果集是直接将增量数据插入历史表。

最后把临时表中数据插入历史表：  
INSERT overwrite TABLE t\_dw\_orders\_his  
SELECT \* FROM t\_dw\_orders\_his\_tmp;

刷新完后，历史表中数据如下：

1.  spark-sql> select \* from t\_dw\_orders\_his order by orderid,dw\_start\_date;
2.  1 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 9999-12-31
3.  2 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 9999-12-31
4.  3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-19 2015-08-20
5.  3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
6.  4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-19 2015-08-20
7.  4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21 9999-12-31
8.  5 2015-08-19 2015-08-20 支付 2015-08-19 9999-12-31
9.  6 2015-08-20 2015-08-20 创建 2015-08-20 9999-12-31
10. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-20 2015-08-20
11. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
12. 8 2015-08-21 2015-08-21 创建 2015-08-21 9999-12-31
13. Time taken: 0.717 seconds, Fetched 11 row(s)
14.

由于在2015-08-21做了8月20日以前的数据全量初始化，而订单3、4、7在2015-08-21的增量数据中也存在，因此都有两条记录，但不影响后面的查询。

**再看将2015-08-22****的增量数据刷新到历史表：**

1.  INSERT overwrite TABLE t\_ods\_orders\_inc PARTITION (day = '2015-08-22')
2.  SELECT orderid,createtime,modifiedtime,status
3.  FROM orders
4.  WHERE createtime = '2015-08-22' OR modifiedtime = '2015-08-22';
5.   
6.  DROP TABLE IF EXISTS t\_dw\_orders\_his\_tmp;
7.  CREATE TABLE t\_dw\_orders\_his\_tmp AS
8.  SELECT orderid,
9.  createtime,
10. modifiedtime,
11. status,
12. dw\_start\_date,
13. dw\_end\_date
14. FROM (
15. SELECT a.orderid,
16. a.createtime,
17. a.modifiedtime,
18. a.status,
19. a.dw\_start\_date,
20. CASE WHEN b.orderid IS NOT NULL AND a.dw\_end\_date > '2015-08-22' THEN '2015-08-21' ELSE a.dw\_end\_date END AS dw\_end\_date
21. FROM t\_dw\_orders\_his a
22. left outer join (SELECT \* FROM t\_ods\_orders\_inc WHERE day = '2015-08-22') b
23. ON (a.orderid = b.orderid)
24. UNION ALL
25. SELECT orderid,
26. createtime,
27. modifiedtime,
28. status,
29. modifiedtime AS dw\_start\_date,
30. '9999-12-31' AS dw\_end\_date
31. FROM t\_ods\_orders\_inc
32. WHERE day = '2015-08-22'
33. ) x
34. ORDER BY orderid,dw\_start\_date;
35.  
36.  
37. INSERT overwrite TABLE t\_dw\_orders\_his
38. SELECT \* FROM t\_dw\_orders\_his\_tmp;
39.

刷新完后历史表数据如下：

1.  spark-sql> select \* from t\_dw\_orders\_his order by orderid,dw\_start\_date;
2.  1 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 2015-08-21
3.  1 2015-08-18 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
4.  2 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 2015-08-21
5.  2 2015-08-18 2015-08-22 完成 2015-08-22 9999-12-31
6.  3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-19 2015-08-20
7.  3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
8.  4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-19 2015-08-20
9.  4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21 9999-12-31
10. 5 2015-08-19 2015-08-20 支付 2015-08-19 9999-12-31
11. 6 2015-08-20 2015-08-20 创建 2015-08-20 2015-08-21
12. 6 2015-08-20 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
13. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-20 2015-08-20
14. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
15. 8 2015-08-21 2015-08-21 创建 2015-08-21 2015-08-21
16. 8 2015-08-21 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
17. 9 2015-08-22 2015-08-22 创建 2015-08-22 9999-12-31
18. 10 2015-08-22 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
19. Time taken: 0.66 seconds, Fetched 17 row(s)
20.

**查看2015-08-21的历史快照数据：**

1.  spark-sql> select \* from t\_dw\_orders\_his where dw\_start\_date <= '2015-08-21' and dw\_end\_date >= '2015-08-21';
2.  1 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 2015-08-21
3.  2 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 2015-08-21
4.  3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
5.  4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21 9999-12-31
6.  5 2015-08-19 2015-08-20 支付 2015-08-19 9999-12-31
7.  6 2015-08-20 2015-08-20 创建 2015-08-20 2015-08-21
8.  7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
9.  8 2015-08-21 2015-08-21 创建 2015-08-21 2015-08-21

订单1在2015-08-21的时候还处于创建的状态，在2015-08-22的时候状态变为支付。

**再刷新2015-08-23****的增量数据：**

按照上面的方法刷新完后，历史表数据如下：

1.  spark-sql> select \* from t\_dw\_orders\_his order by orderid,dw\_start\_date;
2.  1 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 2015-08-21
3.  1 2015-08-18 2015-08-22 支付 2015-08-22 2015-08-22
4.  1 2015-08-18 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
5.  2 2015-08-18 2015-08-18 创建 2015-08-18 2015-08-21
6.  2 2015-08-18 2015-08-22 完成 2015-08-22 9999-12-31
7.  3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-19 2015-08-20
8.  3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-21 2015-08-22
9.  3 2015-08-19 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
10. 4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-19 2015-08-20
11. 4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21 9999-12-31
12. 5 2015-08-19 2015-08-20 支付 2015-08-19 2015-08-22
13. 5 2015-08-19 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
14. 6 2015-08-20 2015-08-20 创建 2015-08-20 2015-08-21
15. 6 2015-08-20 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
16. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-20 2015-08-20
17. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
18. 8 2015-08-21 2015-08-21 创建 2015-08-21 2015-08-21
19. 8 2015-08-21 2015-08-22 支付 2015-08-22 2015-08-22
20. 8 2015-08-21 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
21. 9 2015-08-22 2015-08-22 创建 2015-08-22 9999-12-31
22. 10 2015-08-22 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
23. 11 2015-08-23 2015-08-23 创建 2015-08-23 9999-12-31
24. 12 2015-08-23 2015-08-23 创建 2015-08-23 9999-12-31
25. 13 2015-08-23 2015-08-23 支付 2015-08-23 9999-12-31

订单1从20号-23号，状态变化了三次，历史表中有三条记录。

1.  //查看2015-08-22当天的历史快照，可以看出，和上面图中2015-08-22时候订单表中的数据是一样的
2.  spark-sql> select \* from t\_dw\_orders\_his where dw\_start\_date <= '2015-08-22' and dw\_end\_date >= '2015-08-22';
3.  1 2015-08-18 2015-08-22 支付 2015-08-22 2015-08-22
4.  2 2015-08-18 2015-08-22 完成 2015-08-22 9999-12-31
5.  3 2015-08-19 2015-08-21 支付 2015-08-21 2015-08-22
6.  4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21 9999-12-31
7.  5 2015-08-19 2015-08-20 支付 2015-08-19 2015-08-22
8.  6 2015-08-20 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
9.  7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
10. 8 2015-08-21 2015-08-22 支付 2015-08-22 2015-08-22
11. 9 2015-08-22 2015-08-22 创建 2015-08-22 9999-12-31
12. 10 2015-08-22 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
13. Time taken: 0.328 seconds, Fetched 10 row(s)
14. //查看当前所有订单的最新状态
15. spark-sql> select \* from t\_dw\_orders\_his where dw\_end\_date = '9999-12-31';
16. 1 2015-08-18 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
17. 2 2015-08-18 2015-08-22 完成 2015-08-22 9999-12-31
18. 3 2015-08-19 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
19. 4 2015-08-19 2015-08-21 完成 2015-08-21 9999-12-31
20. 5 2015-08-19 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
21. 6 2015-08-20 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
22. 7 2015-08-20 2015-08-21 支付 2015-08-21 9999-12-31
23. 8 2015-08-21 2015-08-23 完成 2015-08-23 9999-12-31
24. 9 2015-08-22 2015-08-22 创建 2015-08-22 9999-12-31
25. 10 2015-08-22 2015-08-22 支付 2015-08-22 9999-12-31
26. 11 2015-08-23 2015-08-23 创建 2015-08-23 9999-12-31
27. 12 2015-08-23 2015-08-23 创建 2015-08-23 9999-12-31
28. 13 2015-08-23 2015-08-23 支付 2015-08-23 9999-12-31
29. Time taken: 0.293 seconds, Fetched 13 row(s)

实际业务中，有可能某一天的数据有问题，需要回滚或重做，这点有点麻烦，后续文章再介绍。

[0827-11.jpg]: /images/20220504/5a2f9c379f3a4c1cb647be85d7c4eaf5.png
[0827-2.jpg]: /images/20220504/57d9cd20c19f4f7196cbfb9bc9dc18f8.png
[0827-3.jpg]: /images/20220504/d0c7d1e310904ff9911dfb9971e729b4.png