应用场景：

数据量大，且变化缓慢的维表，需要同时记录历史数据和最新的数据。
每天一份全量快照浪费存储空间，只保留最新的数据又无法覆盖全部业务场景，因此采用拉链表的方式进行存储。

数据变化场景：

1.当天新增
2.当天修改
3.当天删除
4.无变化
5.一天多跑

解决思路：

（使用数据生效的开始时间和结束时间来记录 数据的变化）
当天新增，直接添加新行，开始时间为当天，结束时间为极大值（9999-12-31）
当天修改，添加新行，修改旧行的结束时间为昨天
当天删除，修改结束时间
一天多跑，要和 “当天修改” 区分开来，开始时间和结束时间不变

解决方案：

• 拉链表字段设置

  建立分区表dim_t_zip,
  添加开始时间start_date，结束时间end_date 
   ( 以结束时间作为分区字段，结束时间为‘9999-12-31’即为最新有效的数据，结束时间为昨天或过去的某一天，则为那一天的历史数据)
  添加删除标识del_flag，区分数据 是否已在业务端被删除

• 具体步骤

1. 取出拉链表中最新有效的数据放到tmp_old表中（过滤历史数据）
2. 取出业务表当天更新的数据放到tmp_new表中
3. 将新增的业务数据和拉链表的数据合并，tmp_old full join tmp_new ,为不同的数据变化场景打上标签，结果放到tmp_all
   1：当天新增数据（tmp_old.id is null）
   2：当天修改的数据（tmp_old.code !=tmp_new.code）
   3：无变化的数据
   4：源端已经删除的数据（tmp_new.id is null）
   5：一天多跑
4. 将以下1，2，3分别取出后，union all 插入到tmp_result中
   1. （新增数据插入，修改前的旧行 修改结束时间，源端已删除是软删除，也算是最新有效）
      从tmp_all取出1,2,3,4场景的数据，如果是修改的数据，结束时间置为昨天，否则不变
   2. （添加修改后的数据，一天多跑场景的数据进行更新）
      从tmp_all 取出2,5场景的数据，join tmp_new ，如果是5场景，开始时间和结束时间不变，如果是2场景，开始时间和结束时间分别置为当天和极大值‘9999-12-31’
5. 将tmp_result的数据，按照结束时间分区插到拉链表dim_t_zip中

代码实现
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