数据仓库工具箱—读书笔记02(Kimball维度建模技术概述05、处理缓慢变化维度SCD属性)

Kimball维度建模技术概述

记录一下读《数据仓库工具箱》时的思考，摘录一些书中关于维度建模比较重要的思想与大家分享🤣🤣🤣

第二章前言部分作者提到：技术的介绍应该通过涵盖各种行业的熟悉的用例展开（赞同哈哈确实比抽象地讲解概念要好理解🤣🤣🤣）。

书中从第三章开始是通过各行业的用例去讲解维度建模，第二章则是维度建模技术的总体介绍（很多概念，挺抽象的🤣🤣🤣）。

前言部分作者也有提到：我们并不期望您一开始就从头到尾阅读本章，但希望您能将本章作为所提供的技术参考。本节介绍的技术，在所有维度设计工作中都需要考虑。本书的每一章几乎都会涉及本节所介绍的概念。

01、基本概念
 02、事实表技术基础
 03、维度表技术基础
 04、使用一致性维度集成
书接上回~（第二章概念比较抽象，博主尽量解释的简单、详细点哈哈）🤣🤣🤣🤣🤣🤣

处理缓慢变化维度属性

Kimball维度建模技术概述
- [2.5.1 类型0：原样保留](#2.5.1 类型0：原样保留)
- [2.5.2 类型1：重写](#2.5.2 类型1：重写)
- [2.5.3 类型2：增加新行](#2.5.3 类型2：增加新行)
- [2.5.4 类型3：增加新属性](#2.5.4 类型3：增加新属性)
- [2.5.5 类型4：增加微型维度](#2.5.5 类型4：增加微型维度)
- [2.5.6 类型5：增加微型维度及类型1支架](#2.5.6 类型5：增加微型维度及类型1支架)
- [2.5.7 类型6：增加类型1属性到类型2维度](#2.5.7 类型6：增加类型1属性到类型2维度)
- [2.5.8 类型7：双类型1和类型2维度](#2.5.8 类型7：双类型1和类型2维度)
- 感谢各位的支持😊

🍕缓慢变化维度 （SCD, Slowly Changing Dimension）是指维度表中某些属性会随时间变化，但变化速度较慢。

2.5.1 类型0：原样保留

特点🍿 ：维度表中的数据不会更新，即使属性值发生了变化，表中的值仍然保持原样。
适用场景🍔：历史数据不允许修改，例如法律要求数据不可更改的情况下。

Demo🌿：假设有一个客户维度表，记录客户的城市。如果客户搬家，表中仍然保留原来的城市。

客户ID	客户名	城市
101	张三	上海
102	李四	北京

客户 101 从上海搬到了杭州，但表中仍然保留上海。

2.5.2 类型1：重写

特点🥓 ：用新值覆盖旧值，历史信息会丢失。

适用场景🥗 ：不需要保留历史数据的情况下，如更正数据错误。

Demo🌿 ：如果客户 101 搬到了杭州，直接更新记录。

客户ID	客户名	城市
101	张三	杭州
102	李四	北京

2.5.3 类型2：增加新行

特点🥪 ：为每次变化增加一行，保留历史记录，并通过一个有效时间范围或标记表示当前记录。

适用场景🌯 ：需要完整的历史记录。

Demo🌿 ：客户 101 搬到杭州后，增加一行，并标记当前有效记录。

客户ID	客户名	城市	生效开始日期	生效结束日期	当前记录
101	张三	上海	2024-01-01	2024-05-01	否
101	张三	杭州	2024-05-02	NULL	是

2.5.4 类型3：增加新属性

特点🍦 ：在维度表中为属性变化增加一个额外的列，保留之前的值。

适用场景🥠 ：只需要保留有限的历史记录（通常是上一次的值）。

Demo🌿：为客户表增加"原城市"列。

客户ID	客户名	当前城市	原城市
101	张三	杭州	上海
102	李四	北京	NULL

2.5.5 类型4：增加微型维度

特点🍜 ：将经常变化的属性单独拆分到一个新的维度表中，减少原维度表的更新频率。
适用场景🍨 ：某些属性变化频繁，且需要保留所有历史记录。

Demo🌿：将客户的"城市"属性单独拆分为一个微型维度表。

客户维度表：

客户ID	客户名
101	张三
102	李四

城市微型维度表：

城市ID	城市
1	上海
2	杭州
3	北京

事实表：

客户ID	城市ID
101	1
101	2

2.5.6 类型5：增加微型维度及类型1支架

特点🥩 ：结合类型4（增加微型维度）和类型1（重写），将变化频繁的属性拆分到微型维度，同时在主维度表中保留一个类型1支架（当前值）。
适用场景🍤 ：既需要减少维度更新，又需要快速访问当前值。

Demo🌿：

客户维度表（含类型1支架）：

客户ID	客户名	当前城市
101	张三	杭州
102	李四	北京