北京
今天分享的是实时BI系列话题的最后一篇文章，所以简单回顾一下前面的几次分享：第一篇文章讲解了BI对数据T+1同步机制的原因和过程；第二篇文章讲解了如果要实现实时或者准实时，对传统数据仓库分层的ETL架构要做出哪些调整；第三篇文章讲解了大数据架构下的T+1模式的批处理就是离线数据处理，也介绍到了不同的技术框架下实时数据处理的方式，以及如何理性的选择离线数据和实时数据技术处理方案。
数据准实时处理场景
今天这篇文章我就来分享下，在不使用大数据技术框架、也不使用流式数据、实时数据处理框架的情况下，企业就那么几个指标就想做成准实时的，比如10秒钟刷新一次交易数据、交易金额，如何实现？
理性一点的朋友就会说了，几秒钟看交易数据、交易金额有什么用啊，几秒钟能进来多少钱啊，根本就没有必要看。确实如此，我也认为没有必要。没有必要的原因可能是因为这个数据不会有太大的变化，如果变化大比如一秒钟增加十几万，十秒钟上百万的交易金额，这个是不是就很有点意思了？我们正好就有这样的客户，几秒钟时间大屏的数据刷一下，交易额就增加了几十万、有时上百万，一年五千个亿往上的交易金额，这个只是其中某一个渠道的交易金额。那这个数据就非常有意思了，很刺激，隔一会那个牌子就跳一下，再算下变了多少万了。
每次交易金额可能就几百块以内，所以每秒钟交易的笔数累计下来就非常的多，一年下来几十亿条交易数据很正常。如果直接用SQL去查询，有可能页面每10秒钟刷新一次，前一次这个指标的ETL里面的查询都没有执行完，数据还没有填充到数据仓库表，后面的查询就又来了。这种实现方式明显是有问题的，效率比较低。
数据准实时处理思路
那怎么来实现呢？就跟一层窗户纸一样，一捅就破，一讲大家就明白了。
多做几个ETL，第一个ETL每天晚上执行一次，计算从今年开始到今天累计的交易金额，这个值算出来单独存起来。哪怕是全量计算，也不怕，晚上执行，哪怕执行一个小时我也不怕，肯定能算的完。
第二个ETL每小时执行一次，计算从今天零点到现在当前小时的交易金额，到这个阶段数据查询的范围就变小了，又算一个值存储起来。
第三个ETL每分钟执行一次，计算从当前小时零分到现在这一分钟计算的值，存起来放着。
最后一个ETL每十秒钟执行一次，计算这一分钟里交易金额，又算出一个值更新到一个表里面。同时，这个更新的值和前面三个ETL算出来的值一加起来，不就是全年累计的实时交易金额吗？这个问题就解决掉了。
这个过程实际上就是利用时间日期戳和ETL做了增量抽取更新，以及增量计算，把整个数据表的聚合汇总砍成一节一节的，不同的ETL计算不同的时间段的数据，这样整体数据量会比较小。调度时间间隔大的ETL，执行的数据查询范围就越大。调度间隔小，执行的数据查询范围就越小。
这种方式大家可以在项目上试一试，是完全可以实现一些准实时效果的。当然，一个指标就用了四个不同的ETL调度。十个指标，理论上就需要四十个。当然按天或者按小时执行的指标视情况可以放到一个ETL调度里，减少一些维护工作量。但总体上来说指标越多，ETL的调度配置就会越多，后期维护成本自然也会比较高一些。
但无论如何，这种方式还是非常经济实惠的，有技术难度吗？并没有。就是靠ETL的调度设计来解决这个问题，这个就是经验。好经验当然要分享给大家，相信以后有机会能够用得到。
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