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缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）是指数据仓库中某些维度属性的值不是时刻保持不变的，而是随着时间而变化，只不过变化相当缓慢，但是维度值仍会随时间而变化。例如客户的地址、部门的负责人等信息。在数据仓库中，如何处理缓慢变化维度是一个重要的问题，下面是一些处理方法：
1、重写维度值：直接覆盖原始值这种方法指当维度属性的值发生变化时，直接将新值覆盖原始值。这种方法适用于对历史数据没有影响的情况，例如客户的联系人信息发生变化。
2、插入新的维度行：新增一个维度版本这种方法指当维度属性的值发生变化时，新增一个版本，即创建一个新的维度记录，并在维度表中保留原始版本。这种方法适用于需要对历史数据进行跟踪的情况，例如客户的地址信息发生变化，需要保留旧地址信息，以便分析历史销售数据。
3、添加维度列：在同一记录中存储新值和旧值这种方法指当维度属性的值发生变化时，将新值存储在同一记录中，同时也保留旧值。这种方法适用于只需要跟踪最近一次变化的情况，例如客户的联系电话发生变化，只需要跟踪最新的电话号码即可。
4、使用拉链表：使用单独的历史表这种方法指当维度属性的值发生变化时，将历史值存储在单独的历史表中，以便跟踪历史数据。这种方法适用于需要跟踪历史变化，但是不需要跟踪每一个版本的情况。发布于：3个月前 (02-08) IP属地：四川省
在一些情况下，保留历史数据没有什么分析价值（数据分析仅需要基于最新的维度信息统计即可），而在另一些情况下,保留历史数据是非常重要的（例如用户存在携号转网情况，公司在统计各省份城市业务量时就不能机械的用最新的省份城市信息去统计，而应该用业务发生时对应的手机省份城市信息去统计）。因此，选择哪种方法取决于具体的业务需求和数据仓库的设计。在实际应用中，常常会根据不同的维度属性采用不同的处理方法。
发布于：3个月前 (02-08) IP属地：四川省
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