1. 概述编辑
1.1 应用场景
若数据库昨天已经做了全量更新，现在只想增加今天一天的数据到数据库，这种情况下用户就可以使用增量更新功能。适合使用增量更新进行更新的数据有以下特征：
| 适合使用增量更新的数据表 |
|---|
| 单表总数据量较大，比如百万以上的数据 |
| 表内有类似时间戳作用的字段，比如根据时间戳字段与更新时间的对比实现增量更新 |
| 表历史数据修改频率较低 |
若表的数据量比较小，或者缺少时间标记作用的字段，则更适合使用全量更新。
1.2 功能简介
增量更新是指对表中新增加、新删除和新修改的数据进行更新，即将数据库中有变化的数据更新到引擎中存储，并保持以前的数据不变动。分类如下所示：
增量更新只更新有变化的数据，因此其更新效率较全量更新有明显的提高。在BI中的增量更新均是在 单表更新 中实现的。实现步骤如下所示：
| 步骤 | 内容 |
|---|---|
| 1. 对比更新时间 | 用 sql 执行 where 语句uptime >上次更新时间（也可以不用参数“上次更新时间”，可自定义一个），将数据库中更新的时间与上次更新的时间进行对比，当某条数据在数据库里的更新的时间大于上次更新的时间，便说明该数据是未更新的数据。 |
| 2. 读取到数据库中表的变化 | 表的变化分为：增加、删除、修改，通过 sql 语句首先识别到数据变化的行，再识别变化的类型是哪一种，从而确定属于哪一种增量更新。 |
| 3. 更新数据 | 将未更新的数据更新到引擎中，对于增量增加、增量删除及增量修改的操作在 BI 的 单表更新 中完成。 |
1.3 注意事项
不支持增量更新的表：服务器数据集、做了行列转换、自循环列的基础表、Excel数据集、自助数据集。
基础表必须被 全量更新 过才可以做增量更新。
全量更新为将数据库中所有数据覆盖至 BI 数据表中，增量更新更新数据则取决于 SQL 语句。
注1：基础表实现增量更新后，自助数据集的更新可以参考 更新自助数据集 ，且实现的是全量更新。
注2：Excel 数据集不能增量更新，只能追加上传，详情请参见 追加上传 。
2. 增量增加编辑
增量增加在使用时一般包含两种情况：普通增量增加和时间戳增量增加。
2.1 普通增量增加
1）进入数据准备>零售行业>销售明细，点击更新信息，选择单表更新，如下图所示：
2）普通增量增加为将表中的所有数据增加到当前表。
比如选择增量增加，输入获取销售明细表的 SQL ：select * from new_salesdetail，表示将new_salesdetail表中所有数据全部增加到已有的表中。 如下图所示：
3）点击预览，可查看该 SQL 执行的结果，如下图所示：
注1：示例 SQL 会将数据库数据全量增加至数据表中，而若为全量更新，则会将数据库数据覆盖在 BI 中。
注2：如果查询的列数与表中列数不符，会出现执行结果缺少字段的信息提示。因此执行 SQL 的查询列数与当前表中应一致。
2.1.1 立即增量更新
预览 SQL 无误后，点击可选择立即更新>增量更新，点击确定，则会将数据库中new_saledetail 数据表都增量更新至对应数据表下，如下图所示：
2.1.2 定时增量更新
点击可选择定时设置，更新方式选择增量更新，等待更新成功后，点击确定，则会将数据库中new_saledetail 数据表都增量更新至对应数据表下，如下图所示：
2.2 时间戳增量增加
时间戳增量增加可使用参数，设置时间满足大于上次更新时间的数据进行更新。详情请参见：增量更新简单示例
2.2.1 时间戳参数说明
增量更新参数包括上次更新时间和当前更新时间，如下图所示：
「上次更新时间」与「当前更新时间」均为对比参数，其使用方式是直接单击该参数名即可输入到设置框内，并使用函数将它们从字符串转化为时间类型。
「上次更新时间」表示的是上一次更新开始的时间；
「当前更新时间」是指本次更新的开始时间；
通过两个时间点，将更新的数据圈定到从上次开始更新时到本次更新之间的新数据上，这样每次更新都会以上次的终点为起点进行更新，以保证数据的准确和完整。
注1：「当前更新时间」这个参数并不需要强制使用，它是为了防止出现在更新的 SQL 语句查询时，出现插入数据的情况，此时就不易判断该数据是否被更新；使用「当前更新时间」作为下限，可以将查询 SQL 语句时的数据插入放到下次的更新中进行更新，不会出现遗漏或重复插入。如没有上述情况，使用「上次更新时间」即可。
注2：「增量更新」是以行为单位的，增量增加是对引擎中保存的数据表直接添加行，「增量删除」是直接删除行。
3. 增量删除编辑
增量删除会根据查询出来的字段名与 FineBI 中存储的字段名自动匹配，根据查询出来的结果进行数据的删除。增量删除一般也包含两种情况：普通增量删除和时间戳增量删除。
注：只要是查询出来的字段名与 Spider 引擎存储中的字段名匹配，就会将这部分的数据进行删除。
3.1 普通增量删除
此时增量删除选项就好像一个删除按钮，只需输入查询语句找到需要删除的部分数据即可。
1）进入数据准备>零售行业>销售明细，点击更新信息，选择单表更新，如下图所示：
2）例如选择增量删除，输入 SQL
select 1 as 店号 from new_salesdetail：表示将 new_salesdetail 表中店号为 1 的数据删除掉；
select 1 as 店号, 2 as 楼层 from new_salesdetail：表示将 new_salesdetail 表中店号为 1 以及楼层为 2 的数据删除掉；
select 店号 from new_salesdetail where 楼层 in (1,2,3)：表示删除楼层是 1,2,3 的数据；
select 店号 from new_salesdetail where 楼层 in (1,2,3) and 店号 in (2,3,4)：表示删除楼层是 1,2,3 以及店号是 2,3,4 的数据。
如下图所示：
3）点击预览可看到查找到需要删除的部分，如下图所示：
3.1.1 立即增量更新
预览 SQL 无误后，点击可选择立即更新>增量更新，等待更新成功后，点击确定，则会在数据表中删除预览的内容，如下图所示：
3.1.2 定时增量更新
点击可选择定时设置，更新方式选择增量更新，等待更新成功后，点击确定，则会在数据表中删除预览的内容，如下图所示：
3.2 时间戳增量删除
增量删除也可使用参数，设置时间满足大于上次更新时间的数据进行更新。比如将上次更新时间与本次更新时间之间查询出来的字段进行删除。详情请参见： 增量更新简单示例
4. 增量修改编辑
Spider 引擎中没有单表更新中的增量修改项，可以通过增量删除和增量增加进行功能组合来实现增量修改的场景。
注：当用户同时写入了增量增加和增量删除语句时，会先执行增量删除语句，再执行增量增加语句。
例如如下两种场景：
4.1 场景一
1）例如每天的增量数据表new_salesdetail包含两部分：用户新录入的数据和用户修改过的历史数据。如果想将这种数据增量到引擎中，
可以先删除表new_salesdetail数据，也就是将引擎中已保存的表new_salesdetail的数据全部删除，选择增量删除，输入SQL ：select * from new_salesdetail，点击可选择立即更新>增量更新，或者设置定时更新，等待更新成功后，点击确定，则会在数据表中删除预览的内容，如下图所示：
2）把表new_salesdetail的数据全部增加进入引擎中，即将增量数据全部作为新增数据重新写入引擎存储中，点击增量增加，输入SQL ：select * from new_salesdetail，可选择立即更新>增量更新，或者设置定时更新，等待更新成功后，点击确定，则会在数据表中增加预览的内容，如下图所示：
4.2 场景二
例如用户可能对历史数据进行增删改的操作，为了保证数据的准确性，可以对数据进行一个增量组合。比如用户修改了前三天的数据，可以删除前三天的数据，并增量增加前三天+今天的数据，这样可以不用关心用户具体做了什么增删改的操作，全部更新过来。
详情参见：增量更新简单示例
5. 注意事项编辑
5.1 增量更新时间参数
5.1.1 未设置时间参数
若在使用增量更新时，未使用参数上次更新时间和本次更新时间，则在第一次进行着增量增加操作后在进行一次增量增加，那么数据会再次进行增加，而不是覆盖。
1）例如选择增量增加，添加 SQL ：SELECT * FROM DEMO_CONTRACT where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 4 DAY) <= date(合同签约时间)，增加最近3天的数据，如下图所示：
则在增量更新后，已经显示增加一条近 3 天的数据，如下图所示：
2）再进行一次同样的增量更新操作，此时数据表中会再次增量增加一遍之前增加的数据，而不是进行覆盖，如下图所示：
5.1.2 设置时间参数
若设置了时间参数，第一次进行着增量增加操作后在进行一次增量增加，是否数据再次进行增加取决于增量更新 SQL 的写法。
5.2 增量更新数据冗余
若进行增量更新后，数据冗余，可以对数据表进行 全量更新 或者使用增量删除语句将多余数据删除。