漫谈数据仓库之拉链表(原理、设计以及在Hive中的实现

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了漫谈数据仓库之拉链表(原理、设计以及在Hive中的实现。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

漫谈数据仓库之拉链表(原理、设计以及在Hive中的实现

本文将会谈一谈在数据仓库中拉链表相关的内容,包括它的原理、设计、以及在我们大数据场景下的实现方式。

全文由下面几个部分组成:

  1. 先分享一下拉链表的用途、什么是拉链表。
  2. 通过一些小的使用场景来对拉链表做近一步的阐释,以及拉链表和常用的切片表的区别。
  3. 举一个具体的应用场景,来设计并实现一份拉链表,最后并通过一些例子说明如何使用我们设计的这张表(因为现在Hive的大规模使用,我们会以Hive场景下的设计为例)。
  4. 分析一下拉链表的优缺点,并对前面的提到的一些内容进行补充说明,比如说拉链表和流水表的区别。

0x01 什么是拉链表

拉链表是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的,顾名思义,所谓拉链,就是记录历史。记录一个事物从开始,一直到当前状态的所有变化的信息。

我们先看一个示例,这就是一张拉链表,存储的是用户的最基本信息以及每条记录的生命周期。我们可以使用这张表拿到最新的当天的最新数据以及之前的历史数据。

拉链表,hive,数据仓库,大数据

我们暂且不对这张表做细致的讲解,后文会专门来阐述怎么来设计、实现和使用它。

拉链表的使用场景

在数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到下面这种表的设计:

  1. 有一些表的数据量很大,比如一张用户表,大约10亿条记录,50个字段,这种表,即使使用ORC压缩,单张表的存储也会超过100G,在HDFS使用双备份或者三备份的话就更大一些。
  2. 表中的部分字段会被update更新操作,如用户联系方式,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。
  4. 表中的记录变化的比例和频率不是很大,比如,总共有10亿的用户,每天新增和发生变化的有200万左右,变化的比例占的很小。

那么对于这种表我该如何设计呢?下面有几种方案可选:

  1. 方案一:每天只留最新的一份,比如我们每天用Sqoop抽取最新的一份全量数据到Hive中。
  2. 方案二:每天保留一份全量的切片数据。
  3. 方案三:使用拉链表。

为什么使用拉链表

现在我们对前面提到的三种进行逐个的分析。

方案一

这种方案就不用多说了,实现起来很简单,每天drop掉前一天的数据,重新抽一份最新的。

优点很明显,节省空间,一些普通的使用也很方便,不用在选择表的时候加一个时间分区什么的。

缺点同样明显,没有历史数据,要想翻旧账只能通过其它方式,比如从流水表里面抽。

方案二

每天一份全量的切片是一种比较稳妥的方案,而且历史数据也在。

缺点就是存储空间占用量太大太大了,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,这点我感触还是很深的……

当然我们也可以做一些取舍,比如只保留近一个月的数据?但是,需求是无耻的,数据的生命周期不是我们能完全左右的。

拉链表

拉链表在使用上基本兼顾了我们的需求。

首先它在空间上做了一个取舍,虽说不像方案一那样占用量那么小,但是它每日的增量可能只有方案二的千分之一甚至是万分之一。

其实它能满足方案二所能满足的需求,既能获取最新的数据,也能添加筛选条件也获取历史的数据。

所以我们还是很有必要来使用拉链表的。

0x02 拉链表的设计和实现

如何设计一张拉链表

下面我们来举个栗子详细看一下拉链表。

我们先看一下在Mysql关系型数据库里的user表中信息变化。

在2017-01-01这一天表中的数据是:

拉链表,hive,数据仓库,大数据

在2017-01-02这一天表中的数据是, 用户002和004资料进行了修改,005是新增用户:

拉链表,hive,数据仓库,大数据

在2017-01-03这一天表中的数据是, 用户004和005资料进行了修改,006是新增用户:

拉链表,hive,数据仓库,大数据

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,这是最新一天(即2017-01-03)的数据:

拉链表,hive,数据仓库,大数据

说明

  • t_start_date表示该条记录的生命周期开始时间,t_end_date表示该条记录的生命周期结束时间。
  • t_end_date = ‘9999-12-31’表示该条记录目前处于有效状态。
  • 如果查询当前所有有效的记录,则select * from user where t_end_date = ‘9999-12-31’。
  • 如果查询2017-01-02的历史快照,则select from user where t_start_date <= ‘2017-01-02’ and t_end_date >= ‘2017-01-02’。(*where条件筛选当前有效数据,开始日期小于等于当前日期并且结束日期大于等于当前日期,则为有效*)

在Hive中实现拉链表

在现在的大数据场景下,大部分的公司都会选择以Hdfs和Hive为主的数据仓库架构。目前的Hdfs版本来讲,其文件系统中的文件是不能做改变的,也就是说Hive的表只能进行删除和添加操作,而不能进行update。基于这个前提,我们来实现拉链表。

还是以上面的用户表为例,我们要实现用户的拉链表。在实现它之前,我们需要先确定一下我们有哪些数据源可以用。

  1. 我们需要一张ODS层的用户全量表。至少需要用它来初始化。
  2. 每日的用户更新表。

而且我们要确定拉链表的时间粒度,比如说拉链表每天只取一个状态,也就是说如果一天有3个状态变更,我们只取最后一个状态,这种天粒度的表其实已经能解决大部分的问题了。

另外,补充一下每日的用户更新表该怎么获取,据笔者的经验,有以下方式拿到或者间接拿到每日的用户增量,因为它比较重要,所以详细说明:

  1. 我们可以监听Mysql数据的变化,比如说用Canal,最后合并每日的变化,获取到最后的一个状态。
  2. 假设我们每天都会获得一份切片数据,我们可以通过取两天切片数据的不同来作为每日更新表,这种情况下我们可以对所有的字段先进行concat,再取md5,这样就ok了。
  3. 流水表!有每日的变更流水表。
  4. 通过etl工具对操作型数据库按照时间字段增量抽取到ods或者数据仓库(每天抽取前一天的数据),形成每天的增量数据(实际中使用最多的情形)。

拉链表实现方式一:

ods层的user表

现在我们来看一下我们ods层的用户资料切片表的结构:

  1. CREATE EXTERNAL TABLE ods.user ( 
  2.   user_num STRING COMMENT '用户编号', 
  3.   mobile STRING COMMENT '手机号码', 
  4.   reg_date STRING COMMENT '注册日期' 
  5. COMMENT '用户资料表' 
  6. PARTITIONED BY (dt string) 
  7. ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' 
  8. STORED AS ORC 
  9. LOCATION '/ods/user'; 

ods层的user_update表

然后我们还需要一张用户每日更新表,前面已经分析过该如果得到这张表,现在我们假设它已经存在。

  1. CREATE EXTERNAL TABLE ods.user_update ( 
  2.   user_num STRING COMMENT '用户编号', 
  3.   mobile STRING COMMENT '手机号码', 
  4.   reg_date STRING COMMENT '注册日期' 
  5. COMMENT '每日用户资料更新表' 
  6. PARTITIONED BY (dt string) 
  7. ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' 
  8. STORED AS ORC 
  9. LOCATION '/ods/user_update'; 

拉链表

现在我们创建一张拉链表:

  1. CREATE EXTERNAL TABLE dws.user_his ( 
  2.   user_num STRING COMMENT '用户编号', 
  3.   mobile STRING COMMENT '手机号码', 
  4.   reg_date STRING COMMENT '用户编号', 
  5.   t_start_date , 
  6.   t_end_date 
  7. COMMENT '用户资料拉链表' 
  8. ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' 
  9. STORED AS ORC 
  10. LOCATION '/dws/user_his'; 

实现sql语句

然后初始化的sql就不写了,其实就相当于是拿一天的ods层用户表过来就行,我们写一下每日的更新语句。

现在我们假设我们已经已经初始化了2017-01-01的日期,然后需要更新2017-01-02那一天的数据,我们有了下面的Sql。

然后把两个日期设置为变量就可以了。

  1. INSERT OVERWRITE TABLE dws.user_his 
  2. SELECT * FROM 
  3.     SELECT A.user_num, 
  4.            A.mobile, 
  5.            A.reg_date, 
  6.            A.t_start_time, 
  7.            CASE 
  8.                 WHEN A.t_end_time = '9999-12-31' AND B.user_num IS NOT NULL THEN '2017-01-01' 
  9.                 ELSE A.t_end_time 
  10.            END AS t_end_time 
  11.     FROM dws.user_his AS A 
  12.     LEFT JOIN ods.user_update AS B 
  13.     ON A.user_num = B.user_num 
  14. UNION 
  15.     SELECT C.user_num, 
  16.            C.mobile, 
  17.            C.reg_date, 
  18.            '2017-01-02' AS t_start_time, 
  19.            '9999-12-31' AS t_end_time 
  20.     FROM ods.user_update AS C 
  21. ) AS T 

拉链表实现方式二:

操作型数据库的用户表结构:

  1. CREATE EXTERNAL TABLE ods.user ( 
  2.   user_num STRING COMMENT '用户编号', 
  3.   mobile STRING COMMENT '手机号码', 
  4.   reg_date STRING COMMENT '注册日期' ,
  5.   last_modify_date STRING COMMENT '‘最后修改时间’ 
  6. COMMENT '用户资料表' 
  7. PARTITIONED BY (dt string) 
  8. ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' 
  9. STORED AS ORC 
  10. LOCATION '/ods/user';

      这里我们假设ods.user表的业务主键为user_num+mobile作为联合主键。

每天增量抽取的用户表结构和抽取条件:

1)表结构和上面的表结构保持一致,我们取表名为ods.user_update

2)增量抽取条件:select * from ods.user where last_modify_date = '$date'

拉链表

现在我们创建一张拉链表:

  1. CREATE EXTERNAL TABLE dws.user_his ( 
  2.   user_num STRING COMMENT '用户编号', 
  3.   mobile STRING COMMENT '手机号码', 
  4.   reg_date STRING COMMENT '用户编号',
  5.   last_modify_date STRING COMMENT '‘最后修改时间’ 
  6.   t_start_date , 
  7.   t_end_date 
  8. COMMENT '用户资料拉链表' 
  9. ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' 
  10. STORED AS ORC 
  11. LOCATION '/dws/user_his'; 

实现sql

1)

merge into dws.user_his tar 

using

(

  select user_num,mobile from ods.user_update 

) sou on tar.user_num=sou.user_num and tar.mobile=sou.mobile and tar.t_start_date < '$date' and tar.t_end_date >  '$date' 

when matched then 

update set tar.t_end_date='9999-12-31'

按照主键筛选,在dws.user_his表中出现过的并且现在为有效数据的,全部更新为闭链数据。

2)

  1. INSERT  TABLE dws.user_his 
  2. SELECT 
  3.   C.user_num, 
  4.         C.mobile, 
  5.         C.reg_date, 
  6.          c.last_modify_date
  7.          '2017-01-02' AS t_start_time, 
  8.          '9999-12-31' AS t_end_time 
  9.   FROM ods.user_update AS C 

比如我们要1月2号的数据,取出来的数据为

select from user where t_start_date <= ‘2017-01-02’ and t_end_date >= ‘2017-01-02’

拉链表,hive,数据仓库,大数据

与1月2号数据完全一致。 

0x03 补充

好了,我们分析了拉链表的原理、设计思路、并且在Hive环境下实现了一份拉链表,下面对拉链表做一些小的补充。

拉链表和流水表

流水表存放的是一个用户的变更记录,比如在一张流水表中,一天的数据中,会存放一个用户的每条修改记录,但是在拉链表中只有一条记录。

这是拉链表设计时需要注意的一个粒度问题。我们当然也可以设置的粒度更小一些,一般按天就足够。

查询性能

拉链表当然也会遇到查询性能的问题,比如说我们存放了5年的拉链数据,那么这张表势必会比较大,当查询的时候性能就比较低了,个人认为两个思路来解决:

  1. 在一些查询引擎中,我们对start_date和end_date做索引,这样能提高不少性能。
  2. 保留部分历史数据,比如说我们一张表里面存放全量的拉链表数据,然后再对外暴露一张只提供近3个月数据的拉链表。

4 拉链表回滚

  4.1 具体操作方案

    假设恢复到t天之前的数据,即未融合t天数据之前的拉链表,假设标记的开始日期和结束日期分别为s、t,具体分析如下:

1 当t-1>e时,s数据、e数据在t天之前产生,保留即可
2 当t-1=e时,e数据在t天产生,需修改
3 当s<t<=e时,e数据在t+n天产生,需修改
4 当s>=t时,s数据、e数据在t+n天产生,删除即可

    具体例子:

拉链表,hive,数据仓库,大数据

拉链表,hive,数据仓库,大数据

spark-sql> select * from t_dw_orders_his order by orderid,dw_start_date;
1       2015-08-18      2015-08-18      创建    2015-08-18      2015-08-21
1       2015-08-18      2015-08-22      支付    2015-08-22      2015-08-22
1       2015-08-18      2015-08-23      完成    2015-08-23      9999-12-31
2       2015-08-18      2015-08-18      创建    2015-08-18      2015-08-21
2       2015-08-18      2015-08-22      完成    2015-08-22      9999-12-31
3       2015-08-19      2015-08-21      支付    2015-08-19      2015-08-20
3       2015-08-19      2015-08-21      支付    2015-08-21      2015-08-22
3       2015-08-19      2015-08-23      完成    2015-08-23      9999-12-31
4       2015-08-19      2015-08-21      完成    2015-08-19      2015-08-20
4       2015-08-19      2015-08-21      完成    2015-08-21      9999-12-31
5       2015-08-19      2015-08-20      支付    2015-08-19      2015-08-22
5       2015-08-19      2015-08-23      完成    2015-08-23      9999-12-31
6       2015-08-20      2015-08-20      创建    2015-08-20      2015-08-21
6       2015-08-20      2015-08-22      支付    2015-08-22      9999-12-31
7       2015-08-20      2015-08-21      支付    2015-08-20      2015-08-20
7       2015-08-20      2015-08-21      支付    2015-08-21      9999-12-31
8       2015-08-21      2015-08-21      创建    2015-08-21      2015-08-21
8       2015-08-21      2015-08-22      支付    2015-08-22      2015-08-22
8       2015-08-21      2015-08-23      完成    2015-08-23      9999-12-31
9       2015-08-22      2015-08-22      创建    2015-08-22      9999-12-31
10      2015-08-22      2015-08-22      支付    2015-08-22      9999-12-31
11      2015-08-23      2015-08-23      创建    2015-08-23      9999-12-31
12      2015-08-23      2015-08-23      创建    2015-08-23      9999-12-31
13      2015-08-23      2015-08-23      支付    2015-08-23      9999-12-31 

    比如在插入2015-08-23的数据后,回滚2015-08-22的数据,使拉链表与2015-08-21的一致,具体操作过程如下

1 增加临时表t_dw_orders_his_tmp1,用来记录t-1>e的数据
CREATE TABLE t_dw_orders_his_tmp1
AS
SELECT 
  orderid,
  createtime,
  modifiedtime,
  status,
  dw_start_date,
  dw_end_date
FROM 
  t_dw_orders_his
WHERE 
  dw_end_date < '2015-08-21'
3       2015-08-19      2015-08-21      支付    2015-08-19      2015-08-20
4       2015-08-19      2015-08-21      完成    2015-08-19      2015-08-20
7       2015-08-20      2015-08-21      支付    2015-08-20      2015-08-20
 

2 增加临时表t_dw_orders_his_tmp2,用来记录t-1=e的数据 
CREATE TABLE t_dw_orders_his_tmp2 
AS 
SELECT   
  orderid,
  createtime,   
  modifiedtime,   
  status,   
  dw_start_date,   
  '9999-12-31' AS dw_end_date 
FROM 
  t_dw_orders_his
WHERE 
  dw_end_date = '2015-08-21'
1       2015-08-18      2015-08-18      创建    2015-08-18      9999-12-31
2       2015-08-18      2015-08-18      创建    2015-08-18      9999-12-31
6       2015-08-20      2015-08-20      创建    2015-08-20      9999-12-31
8       2015-08-21      2015-08-21      创建    2015-08-21      9999-12-31
 
3 增加临时表t_dw_orders_his_tmp3,用来记录s<t<=e的数据
CREATE TABLE t_dw_orders_his_tmp3
AS
SELECT 
  orderid,
  createtime,
  modifiedtime,
  status,
  dw_start_date,
  '9999-12-31' dw_end_date
FROM 
  t_dw_orders_his
WHERE 
  dw_start_date < '2015-08-22' AND dw_end_date >= '2015-08-22'
3       2015-08-19      2015-08-21      支付    2015-08-21      9999-12-31
4       2015-08-19      2015-08-21      完成    2015-08-21      9999-12-31
5       2015-08-19      2015-08-20      支付    2015-08-19      9999-12-31
7       2015-08-20      2015-08-21      支付    2015-08-21      9999-12-31
4 所有数据插入新表t_dw_orders_his_new
CREATE TABLE t_dw_orders_his_new
AS
SELECT * FROM t_dw_orders_his_tmp1
UNION ALL
SELECT * FROM t_dw_orders_his_tmp2
UNION ALL
SELECT * FROM t_dw_orders_his_tmp3
1       2015-08-18      2015-08-18      创建    2015-08-18      9999-12-31
2       2015-08-18      2015-08-18      创建    2015-08-18      9999-12-31
3       2015-08-19      2015-08-21      支付    2015-08-19      2015-08-20
3       2015-08-19      2015-08-21      支付    2015-08-21      9999-12-31
4       2015-08-19      2015-08-21      完成    2015-08-19      2015-08-20
4       2015-08-19      2015-08-21      完成    2015-08-21      9999-12-31
5       2015-08-19      2015-08-20      支付    2015-08-19      9999-12-31 
6       2015-08-20      2015-08-20      创建    2015-08-20      9999-12-31
7       2015-08-20      2015-08-21      支付    2015-08-20      2015-08-20
7       2015-08-20      2015-08-21      支付    2015-08-21      9999-12-31
8       2015-08-21      2015-08-21      创建    2015-08-21      9999-12-31

与原数据一致,验证无错

  4.2 备用方案

    可以采用备份的方案,保证无误和可行。(保存增量数据,并对t_dw_orders_his表每个月备份一次全量数据。如需回滚,最多重跑30天数据即可)

0xFF 总结

我们在这篇文章里面详细地分享了一下和拉链表相关的知识点,但是仍然会有一会遗漏。欢迎交流。

在后面的使用中又有了一些心得,补充进来:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-848441.html

  1. 使用拉链表的时候可以不加t_end_date,即失效日期,但是加上之后,能优化很多查询。
  2. 可以加上当前行状态标识,能快速定位到当前状态。
  3. 在拉链表的设计中可以加一些内容,因为我们每天保存一个状态,如果我们在这个状态里面加一个字段,比如如当天修改次数,那么拉链表的作用就会更大。

到了这里,关于漫谈数据仓库之拉链表(原理、设计以及在Hive中的实现的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 数据仓库-拉链表

    在数据仓库中制作拉链表,可以按照以下步骤进行: 确定需求:首先明确需要使用拉链表的场景和需求。例如,可能需要记录历史数据的变化,以便进行时间序列分析等。 设计表结构:在数据仓库中,拉链表通常由两个表组成:当前表和历史表。当前表存储最新的数据,历

    2024年02月06日
    浏览(39)
  • 数据仓库(什么是拉链表)

    中文名 : 企业数据仓库 外文名 : Enterprise Data Warehouse 简称 : EDW 数据仓库(DW)概念的创始人W. H.Inmon对数据仓库下了这样的定义:“数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合,用来支持管理人员的决策。”数据仓库将大量用于事物处理的传统数

    2024年04月10日
    浏览(38)
  • 数据仓库保存历史数据方法之拉链表

    数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合,用于支持管理决策。 面向主题:传统的数据库是面向事务处理的,而数据仓库是面向某一领域而组织的数据集合,主题是指用户关心的某一联系紧密的集合。 集成:数据仓库中数据来源于各个离

    2024年03月13日
    浏览(52)
  • Hive在阿里巴巴数据仓库中的实践与应用

    作者:禅与计算机程序设计艺术 Apache Hive 是 Hadoop 的一个子项目,它是一个基于 HQL(Hadoop Query Language)语言的查询引擎,可以将结构化的数据文件存储在HDFS上并提供分布式计算功能。Hive 有着良好的扩展性、稳定性、高效执行速度、完备的SQL支持等优点。Hive 适用于互联网行

    2024年02月11日
    浏览(34)
  • 数据仓库之建模理论以及仓库设计思想

    数据仓库是一个为数据分析而设计的企业级数据管理系统。数据仓库可集中、整合多个信息源的大量数据,借助数据仓库的分析能力,企业可从数据中获得宝贵的信息进而改进决策。同时,随着时间的推移,数据仓库中积累的大量历史数据对于数据科学家和业务分析师也是十

    2023年04月15日
    浏览(61)
  • Hive---拉链表

    拉链表是一种数据模型,主要是针对数据仓库设计中表存储数据的方式而定义的,顾名思义,所谓拉链,就是记录历史。记录一个事物从开始,一直到当前状态的所有变化的信息。拉链表可以避免按每一天存储所有记录造成的海量存储问题,同时也是处理缓慢变化数据(SCD

    2024年02月10日
    浏览(70)
  • Hive 拉链表详解及实例

    版本迭代:hive 0.14 slowly changing dimension = hive 2.6.0 merge 事务管理 原来采用分区表,用户分区存储历史增量数据,缺点是重复数据太多 定义:数仓用于解决持续增长且存在一定时间时间范围内重复的数据 存储:创建拉链表时使用 列式存储ORC : 不能使用load加载数据 压缩比高

    2024年01月23日
    浏览(31)
  • hive 全量表、增量表、快照表、切片表和拉链表

    全量表 :记录每天的所有的最新状态的数据, 增量表 :记录每天的新增数据,增量数据是上次导出之后的新数据。 快照表 :按日分区,记录截止数据日期的全量数据 切片表 :切片表根据基础表,往往只反映某一个维度的相应数据。其表结构与基础表结构相同,但数据往往

    2024年02月13日
    浏览(33)
  • 漫谈大数据 - 如何设计业务埋点方案与数据采集应用

            业务埋点和数据分析是在用户行为和业务数据上进行跟踪、收集和分析的关键方法,用于了解用户行为模式、改进产品和服务,并做出数据驱动的决策。         全文1.5万字,建议阅读时间35min。 目录 业务埋点 埋点的重要性 埋点的类型 全埋点 代码埋点 埋点

    2024年02月11日
    浏览(50)
  • Hive数据仓库---Hive的安装与配置

    Hive 官网地址:https://hive.apache.org/ 下载地址:http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hive/ 把安装文件apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz上传到master节点的/opt/software目 录下,执行以下命令把安装文件解压到/opt/app目录中 进入/opt/app目录,为目录apache-hive-3.1.2-bin建立软件链接 即输入hive就相当于输入a

    2024年02月02日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包