数仓维度模型

一、SCD（Slowly Changing Dimensions），中文一般翻译成“缓慢变化维”。

顾名思义，缓慢变化维度（slowly changing dimension, SCD）就是数据仓库维度表中，那些随时间变化比较不明显，但仍然会发生变化的维度。考虑以下两个情境：

• 在员工维度表中，某员工原来在北京分公司工作，后来调往上海分公司，那么“工作地点”就是一个缓慢变化维度；
• 在采购维度表中，办公电脑原来从戴尔供应商处进货，后来换成了联想，那么“供应商”就是一个缓慢变化维度。

处理缓慢变化维度是Kimball数仓体系中永恒的话题，因为数据仓库的本质，以及维度表在维度建模中的基础作用，我们几乎总是要跟踪维度的变更（change tracking），以保留历史，并提供准确的查询和分析结果。在《The Data Warehouse Toolkit, 3rd Edition》一书的第5章，Kimball提出了多种缓慢变化维度的类型和处理方法，其中前五种是原生的，后面的方法都是混合方法（hybrid techniques），因此下面来看看前五种，即Type 0~Type 4。

 

二、退化维度
        本篇讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库的模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。

 

二、杂项维度
        如果每个属性值都很少，可以把这些维度的组合起来生成一个维度表。