缓慢变化维完全解决方案

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1、缓慢变化维完全解决方案目录缓慢变化维解决方案1参考文档：Wikipedia2一.新数据覆盖旧数据3二.保存多条记录，并添加字段加以区分3三.不同字段保存不同值4四．另外建表保存历史记录4五．混合模式5六．非常规混合模式6参考文档：Wikipedia缓慢变化维定义Wikipedia中的定义：Dimensionisatermindatamanagementanddatawarehousingthatreferstologicalgroupingsofdatasuchasgeographicallocation,customerinformation,orprod

2、uctinformation.SlowlyChangingDimensions(SCD)aredimensionsthathavedatathatslowlychanges.大意是说数据会发生缓慢变化的维度就叫”缓慢变化维”。举个例子就清楚了：在一个零售业数据仓库中，事实表保存着各销售人员的销售记录，某天一个销售人员从北京分公司调到上海分公司了，那么如何来保存这个变化呢？也就是说销售人员维度要怎么恰当的处理这一变化。先来回答一个问题，为什么要处理，或保存这一变化？如果我们要统计北京地区或上海地区的总销售情况的时候，这个销售人员的销售记录应该算在北京还是算在上

3、海？当然是调离前的算在北京，调离后的算在上海,但是如标记这个销售人员所属区域？这里就需要处理一下这个维度的数据，即我们缓慢变化维需要做的事情。处理缓慢变化维一般按不同情况有以下几种解决方案：一.新数据覆盖旧数据此方法必须有前提条件，即你不关心这个数剧的变化。例如，某个销售人员的英文名改了，如果你不关心员工的英文名有什么变化则可直接覆盖(修改)数据仓库中的数据。二.保存多条记录，并添加字段加以区分这种情况下直接新添一条记录，同时保留原有记录，并用单独的专用的字段保存区别。如：(以下表格中Supplier_State表示上面例子中所属区域，为描述清晰，不用代理键

4、表示)Supplier_keySupplier_CodeSupplier_NameSupplier_StateDisable001ABCPhlogisticalSupplyCompanyCAY002ABCPhlogisticalSupplyCompanyILN或：Supplier_keySupplier_CodeSupplier_NameSupplier_StateVersion001ABCPhlogisticalSupplyCompanyCA0002ABCPhlogisticalSupplyCompanyIL1以上两种是添加数据版本信息或是否可用来标识新旧

5、数据。下面一种则是添加记录的生效日期和失效日期来标识新旧数据：Supplier_keySupplier_CodeSupplier_NameSupplier_StateStart_DateEnd_Date001ABCPhlogisticalSupplyCompanyCA01-Jan-200021-Dec-2004002ABCPhlogisticalSupplyCompanyIL22-Dec-2004空的End_Date表示当前版本数据，或者你也可一用一个默认的大时间(如:12/31/9999)来代替空值,这样数据还能被索引识别到.三.不同字段保存不同值Supp

6、lier_keySupplier_NameOriginal_Supplier_StateEffective_DateCurrent_Supplier_State001PhlogisticalSupplyCompanyCA22-Dec-2004IL这种方法用不同的字段保存变化痕迹.但是这种方法不能象第二种方法一样保存所有变化记录,它只能保存两次变化记录.适用于变化不超过两次的维度。四.另外建表保存历史记录即另外建一个历史表来表存变化的历史记录，而维度只保存当前数据。Supplier:Supplier_keySupplier_NameSupplier_State

7、001PhlogisticalSupplyCompanyILSupplier_History:Supplier_keySupplier_NameSupplier_StateCreate_Date001PhlogisticalSupplyCompanyCA22-Dec-2004这种方法仅仅记录一下变化历史痕迹，其实做起统计运算来还是不方便的。五.混合模式这种模式是以上几种模式的混合体，相对而言此种方法更全面，更能应对错综复杂且易变化的用户需求，也是较为常用的。Row_KeySupplier_keySupplier_CodeSupplier_NameSuppli

8、er_StateStart_DateEnd_Date