在數據倉庫的維度表中，緩慢變化維是指那些隨著時間推移，數據變更頻率相對較低、變化周期不固定的維度屬性。它們記錄并保存過去對數據的更改。SCD在保持最新記錄以供當前和未來使用的分析、報告和決策方面發揮著重要作用。它們有助于監控維度屬性的變化，并保證在業務實體發生變化時數據質量的可維護性。
緩慢變化維的特點：
在數據倉庫的維度表中，緩慢變化維是指那些隨著時間推移，數據變更頻率相對較低、變化周期不固定的維度屬性。它們記錄并保存過去對數據的更改。SCD在保持最新記錄以供當前和未來使用的分析、報告和決策方面發揮著重要作用。它們有助于監控維度屬性的變化，并保證在業務實體發生變化時數據質量的可維護性。
緩慢變化維的特點：
- 數據變化緩慢：緩慢變化維的數據不是頻繁更新的。它受業務操作影響的頻率較低
- 對數據一致性和準確性要求高：跨時間數據關聯：由于數據會隨時間變化，需要保證在不同時間點獲取的數據在邏輯上是一致的；數據溯源準確性：當需要追溯數據的歷史狀態時，數據的準確性至關重要
- 與業務決策緊密相關：支持長期策略分析，緩慢變化維的數據能夠為企業的長期戰略決策提供支持；
- 存儲和管理復雜：多種處理方式并存，有多種處理緩慢變化維的方式（type0、type1等）每種方式都有其適用場景和復雜性。
緩慢變化維的類型
1、Type 0（保留原始值）
Type 0是最簡單的(de)(de)(de)(de)處(chu)理方(fang)式，當維度數(shu)據(ju)發生(sheng)變(bian)化時，維度表(biao)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)保持不變(bian)，始終(zhong)保留最初(chu)插入的(de)(de)(de)(de)值。例如(ru)，在一個產(chan)品(pin)維度表(biao)中(zhong)，產(chan)品(pin)的(de)(de)(de)(de)初(chu)始類(lei)別被記錄后，無論該(gai)產(chan)品(pin)在業務系統中(zhong)的(de)(de)(de)(de)類(lei)別如(ru)何變(bian)化，在數(shu)據(ju)倉庫的(de)(de)(de)(de)這個維度表(biao)中(zhong)類(lei)別信息(xi)都不會更新。
Type 0適用于那些歷史數據具有權威性，不(bu)允許修改，且變(bian)化(hua)信(xin)息(xi)對分析不(bu)重(zhong)要的(de)維度(du)。比如(ru)在記(ji)(ji)錄(lu)(lu)法(fa)律(lv)法(fa)規(gui)條(tiao)文的(de)維度(du)表中，條(tiao)文編(bian)號和初始發布內容一旦確定(ding)就不(bu)能改變(bian)，即使條(tiao)文在后續有修訂，原始記(ji)(ji)錄(lu)(lu)仍要保留用于追溯最初的(de)法(fa)律(lv)狀態。
- 優點：實現簡單，數據倉庫中的維度數據非常穩定，不會因為數據變化而產生混亂。同時，存儲成本不會因為數據更新而增加。
- 缺點：數據可能與實際業務中的最新狀態脫節，對于需要依據最新維度信息進行分析的場景不適用。
2、Type 1（覆蓋）
Type 1是當維度數據發生變化時，直接用新的值覆蓋舊的值。例如，在客戶維度表中，客戶的聯系電話發生變化，新的電話信息直接替換原來的記錄。
這種類型適用于那些不需要保留歷史維度變(bian)化記錄，只關注當(dang)前(qian)最新狀(zhuang)態的場景(jing)。比如在一個電(dian)商促(cu)銷活動(dong)的數據倉庫中，活動(dong)產品的價(jia)(jia)格(ge)會頻繁波動(dong)，每次價(jia)(jia)格(ge)變(bian)化直接更(geng)新價(jia)(jia)格(ge)字(zi)段，因為分析主(zhu)要關注當(dang)前(qian)的促(cu)銷價(jia)(jia)格(ge)，歷史價(jia)(jia)格(ge)對促(cu)銷效(xiao)果分析沒有太大幫助。
- 優點：處理方式簡單直接，易于理解和實現。在維度數據更新后，查詢最新狀態的效率較高，因為不需要考慮歷史版本。同時，由于不需要存儲歷史數據，存儲成本相對較低。
- 缺點：丟失了維度數據的歷史變化信息，無法追溯維度數據是如何演變的。這對于需要進行歷史數據分析或者審計的場景是一個很大的局限。
3、Type 2（添加新行）
Type 2 指當維度數據發生變化時，在維度表中插入一行新的數據來記錄變化后的信息，并且會有相應的機制（如有效日期、版本號等）來區分不同版本的數據。例如，在員工維度表中，員工職位晉升后，插入新行記錄新職位以及晉升日期，同時舊職位記錄依然保留，通過有效日期字段可以判斷每個職位記錄的有效時間段。
Type 2 廣泛應用于需要完整記錄維度數據變化歷(li)史的(de)場景。比如(ru)在(zai)金融數據倉(cang)庫中(zhong)，客(ke)戶(hu)的(de)信(xin)用評(ping)級、賬(zhang)戶(hu)狀態(tai)等信(xin)息的(de)變(bian)化(hua)需要詳細記錄，以便后續進(jin)行風險評(ping)估、合規審(shen)計(ji)等操作時能夠追溯客(ke)戶(hu)狀態(tai)在(zai)各個(ge)時期的(de)變(bian)化(hua)情況(kuang)。
- 優點：能夠完整地保留維度數據的變化歷史，為數據分析提供了豐富的素材，可以滿足復雜的歷史數據分析、數據溯源和審計需求。
- 缺點：隨著時間的推移和數據的不斷變化，維度表的規模會不斷擴大，導致存儲成本增加。同時，數據量的增大可能會影響查詢性能，因為在查詢時可能需要篩選多個版本的數據來獲取特定時期的信息。
4、Type 3（添加新列）
Type 3 指當維度數據發生變化時，在維度表中添加新的列來記錄變化后的信息。例如，在產品維度表中，有一個 “原始價格” 列，當產品價格發生變化時，添加 “新價格” 列來記錄新價格，還可以添加 “價格變化日期” 列來記錄變化時間。
Type 3 適用于需要記錄一定次數的(de)(de)維度變化，并且主要關(guan)注當前和(he)最近(jin)一次(ci)(ci)變化情(qing)況(kuang)的(de)(de)場景。比(bi)如(ru)在一個(ge)企業(ye)資源(yuan)規(gui)劃（ERP）系(xi)統的(de)(de)數據(ju)倉庫(ku)中，對于原材料成本的(de)(de)記錄，可能只需(xu)要記錄當前成本和(he)最近(jin)一次(ci)(ci)成本變化情(qing)況(kuang)，以便快速比(bi)較成本波動(dong)。
- 優點：在一定程度上可以保留維度數據的變化歷史，同時對于查詢當前和最近一次變化比較方便。相比 Type 2，不會使行數據過多增加，對存儲成本和查詢性能的影響相對較小。
- 缺點：如果維度數據變化頻繁，會導致維度表的列數不斷增加，使表結構變得復雜。而且這種方式不能很好地處理多次以上的變化情況，當需要記錄更多變化歷史時會受到限制。
5、Type 4（歷史表和當前表分離）
Type 4 是將維度表分為歷史表和當前表。當(dang)前表(biao)存(cun)儲維(wei)度數(shu)據(ju)的最新狀(zhuang)態(tai)，歷(li)(li)史(shi)(shi)表(biao)用于(yu)存(cun)儲維(wei)度數(shu)據(ju)變(bian)化的歷(li)(li)史(shi)(shi)記錄。當(dang)維(wei)度數(shu)據(ju)發生變(bian)化時(shi)(shi)，更新當(dang)前表(biao)中的數(shu)據(ju)，同時(shi)(shi)將舊數(shu)據(ju)以及變(bian)化相關的信息（如變(bian)化時(shi)(shi)間、變(bian)化原因等）插入到歷(li)(li)史(shi)(shi)表(biao)中。
以供應商維度為例，在當前供應商表中存儲供應商的最新聯系信息、產品供應范圍等信息。當供應商的某些信息發生變化，如聯系方式改變，將新的聯系方式更新到當前供應商表，同時把舊的聯系方式、變化時間等信息插入到供應商歷史表中。
Type 4 適用于對當前數據和歷史數據的查詢頻率都較高，且希望對兩者進行明確區分以方便(bian)管理(li)和查(cha)詢的(de)場(chang)景。例如(ru)，在大型零售(shou)企業的(de)數(shu)據倉(cang)庫(ku)中，對(dui)于供應商維度(du)，采購部(bu)門經常需要(yao)查(cha)詢當前供應商的(de)最新信息來進行(xing)采購決策，而審計部(bu)門則更(geng)關注(zhu)供應商信息的(de)歷史變(bian)化情(qing)況(kuang)，通過這種方式可以更(geng)好(hao)地(di)滿(man)足雙(shuang)方的(de)需求(qiu)。
優點：
- 清晰地分離了當前數據和歷史數據，使得對兩種數據的管理和查詢都更加高效。對于只關心當前維度狀態的操作（如實時業務處理）可以直接在當前表中進行，而歷史數據分析則在歷史表中進行，互不干擾。
- 可以靈活地設計歷史表的結構，以更好地存儲和查詢歷史數據變化的細節，比如添加更多的元數據（如變化原因、操作人等）來豐富歷史記錄。
缺點：
- 需要維護兩個表，增加了數據倉庫架構的復雜性和維護成本。包括數據的插入、更新操作需要同時涉及兩個表，容易出現數據不一致的情況。
- 在進行一些跨越當前和歷史數據的復雜查詢時，可能需要關聯兩個表，這會增加查詢的復雜性和時間成本。
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