SCD 类型
根据不同的处理方法，SCD 可以分为多种类型，最常见的三种类型如下：
- 类型 0: 不变维度。 属性值不会发生变化。
- 类型 1: 覆盖维度。当维度属性发生变化时，直接覆盖现有的值。这不会保留历史数据，只显示最新的属性值。
- 类型 2: 保存历史维度。 这是最常见的 SCD 类型，它会保留维度属性的历史版本。每次属性发生变化时，都会创建一条新的记录，并带有生效日期和失效日期，以便跟踪属性的变化。
- 类型 3: 添加新属性。 维护现有属性，并添加额外的列来保存历史信息。
SCD 的应用
SCD 广泛应用于各种需要进行历史数据分析的场景，例如：
- 客户信息管理： 跟踪客户的地址、联系方式等信息的变更。
- 产品信息管理： 跟踪产品价格、规格等属性的变化。
- 员工信息管理： 跟踪员工的职位、薪资等信息的变更。
通过使用 SCD，可以实现对历史数据的全面分析，例如：
- 客户流失分析： 分析客户地址的变化，了解客户的迁移趋势。
- 产品销售分析： 分析产品价格变化对销售业绩的影响。
- 员工绩效分析： 分析员工在不同职位上的工作表现。
实施 SCD 的考虑因素
实施 SCD 时需要考虑以下因素：
- 数据更新频率： 根据数据更新的频率选择合适的 SCD 类型。对于更新频率低的属性，可以选择类型 1；对于需要保留历史数据的属性，则选择类型 2。
- 数据量： SCD 会增加数据仓库的数据量，需要评估存储空间和查询性能的影响。
- 复杂性： 类型 2 SCD 的实现较为复杂，需要考虑生效日期、失效日期、当前记录等字段的设计。
结论
缓慢变化维度是数据仓库中用于跟踪维度属性随时间变化的重要技术。通过选择合适的 SCD 类型，可以有效地保留历史数据，为数据分析提供强大的支持。理解不同类型的 SCD，并根据实际业务需求选择合适的方法，对构建有效的数据仓库至关重要。