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上文我们介绍了增量策略的理论知识，本文结合实际场景介绍如何合理利用增量策略，内容包括应用场景、常见问题及解决方案。
应用场景
增量模型是定义如何增量向数据模型添加数据的有效方法——假设我们有描述信用卡交易的数据表——我们创建DBT模型，内容如下：
{{config(materialized="table",) }}
selecttransaction_id,transaction_date,user_id,store_name_description,transaction_amount
from {{ ref('external_table_transaction') }}
这将在目标数据库中创建一张表，从表external_table_transaction加载事务数据。问题是，每次我们重新运行这个查询时，它都会重新加载整个表——表中的数据越多，我们的查询就会变得越慢，运行时间越长——解决该问题的方法是使用增量模型:
{{config(materialized="incremental",unique_key=["transaction_id"],incremental_strategy="delete+insert",) }}
selecttransaction_id,transaction_date,user_id,store_name_description,transaction_amount
from {{ ref('external_table_transaction') }}
{%- if is_incremental() %}where transaction_date = (select max(transaction_date) + 1 as next_date from {{ this }})
{%- endif %}
我们看到宏函数及jinja模版功能让DBT如此强大。上面代码基本实现了我们的诉求，现在应该只从external_table_transaction加载事务增量数据，其中transaction_date比表中的最新数据大1天——它简单而强大。我们现在只需要处理以前看不见的行，而不是处理每次更新都会变大的数十亿行数据；如果需要，仍然可以选择完全刷新重新加载全部数据。
问题分析
增量模型非常吸引人——它们在逻辑上非常漂亮，在定期处理数据流的情况下，效率非常高。当我们需要控制正在处理哪些数据时，问题就出现了：增量模型不能处理需要重新运行特定分区的情况，而是根据增量模型的规则加载数据。
也许从理论上讲，这不是问题，因为如果增量模型在理想环境中运行，所有数据将只加载一次。但现实是混乱的——数据处理流程中断，数据延迟交付，或者在某些情况下根本不交付，有时我们需要重新加载历史记录。此外，如果调度dbt任务程序出错，也会需要重新运行弥补问题。典型造成问题的场景如下：
-
数据流中原始一些数据需要回溯加载2年前的修复数据，我们需要加载历史数据，这需要以一种特殊的方式完成，因为增量策略无法加载2年前的历史记录。
-
数据流由于上游问题而中断了3天，3天没有加载数据，当数据流在第4天运行时，它正在加载第1天的数据-换句话说，它已经不同步其他数据。当然我们可以修改条件，加载大于最大日期数据，但是即使这样也会因为日期问题漏加载数据。
-
数据流的上游有跳过日(缺少数据的日子)，我们的增量模型试图通过在数据中的最大日期上添加“1”来加载数据，但该日期从未出现，因此数据从未加载，导致需要人工干预。
即使有这些问题，我们也不能简单放弃增量模型，对于大数据量场景，处理任务是非常缓慢、且成本高。
- 幂等和分区
增量模型的关键问题是它们不是幂等的，并且不能配置为针对特定日期分区运行。对于幂等脚本可以多次重新运行而不会产生副作用。如果历史数据有问题，我们总是可以重新生成一些特定的分区——由于脚本是幂等的，我们可以在给定的一天内多次运行，而不会产生任何问题。
增量模型不具备重新运行数据的特定分区的能力——相反，它们将所有数据视为流，只加载看不见的数据——基本上加载满足特定规则的数据，而不是数据的特定分区。
问题是有时我们需要数据流符合某种时间分区运行——可以是每小时、每天、每周、每月。如果我们重新运行数据流任务，希望它在对应的时间分区上运行；但是同时也需要增量模型只会“向前看”，而不是在历史分区上配置。总之，就是既要增量、又要灵活按时间分区幂等方式运行。
解决方案
解决方案很简单：我们可以使用DBT变量，并且不需要完全抛弃增量模型的功能。我们可以添加变量来显式地针特定分区运行:
{%- set target_date = var("target_date", "") %}
{{config(materialized="incremental",unique_key=["transaction_id"],incremental_strategy="delete+insert", ) }}
selecttransaction_id,transaction_date,user_id,store_name_description,transaction_amount
from {{ ref('external_table_transaction') }}
{%- if target_date != "" %}where transaction_date = '{{ target_date }}'
{%- else %}{%- if is_incremental() %}where transaction_date = (select max(transaction_date) + 1 as next_date from {{ this }}){%- endif %}
{%- endif %}
这里在DBT模型添加了’ target_date ‘变量。如果’ target_date '未定义，则模型将以增量行为运行，但如果传入变量，则模型将针对指定分区运行。当通过调度程序执行时，这种方式会工作得很好。
此外，我们采用"delete+insert"增量策略，模型现在已经变成幂等的——假设源数据是相同的，我们可以用相同的参数运行相同的查询，并期望得到相同的结果——而对于增量模型，加载的数据取决于表的内容，以及上游发生的更改。
这个解决方案有效地为我们提供了三种模式: 完全重新加载、增量加载和分区加载。因此在实际应用中非常实用，而且可以很好地配合Airflow或其他调度工具实现自动化运行：
dbt run --select my_model-- 显示完全刷新数据模型
dbt run --select my_model --full-refresh-- 指定参数执行
dbt run --select my_model --vars "{target_date : '2024-01-01'}"
最后总结
本文介绍了增量策略实际应用中的问题：如何让增量模型能够高效幂等运行。我们提供良好的解决方案同时满足三种场景应用，让数据转换流程更健壮、更高效。期待您的真诚反馈，更多内容请阅读数据分析工程专栏。