数据仓库架构中缓慢变化维度的优化设计策略

数据仓库中，缓慢渐变维度是一种经常使用到的方案。

“渐变”，即为逐渐变化的维度，因为日常应用中，维度属性是随时可能发生变化的，而BI统计时，又可能是需要历史某个时间点的维度属性值。所以这种情况下，就需要我们记录下这个变化信息，于是渐变维度就出现了。

“缓慢”两个字，也是需要注意的，仅有缓慢变化的才适用于这种方案。如果是每天每时每刻都在变化的就不适合这种方案了，因为那样会产生太多太多的记录，导致维度表记录过多，影响效率。

下面就先来看一下它的表结构设计：

与渐变相关的几个字段：

SCD_StartDate - 该记录生成时间

SCD_EndDate - 该记录废弃时间

SCD_IsActive - 该记录是否当前激活状态

SCD_Version- 该记录当前版本号

GetItAct - 数据更新时间

外键可以先不看，它与缓慢渐变维度关系不大。

业务字段：

DeaprtNo为业务主键，一般不会发生变化。

DepartName为部门名称，不过我们并不关心它的历史状态，所以需设置为实时更新。其他ENName类似。

DepartType我们关注它的历史，所以需用ETL工具，设置为渐变更新。

ParentDepartID同样关注历史，需设置渐变更新。

可能的更新情况如下：

1. DepartName变化，此时不会产生新的记录，仅会做如下操作：

   a)更新当前最新记录的DepartName为最新。

   b)根据业务主键DepartNo，更新所有同No的历史记录的DepartName为最新。

2.ParentDepartID变化时，则会产生新的记录，此时会做如下操作：

  a) 修改旧记录的EndDate为当前时间

  b)修改旧记录的isActive=0

  c)添加一条新的记录，StartDate=当前时间，isAtive=1，Version=旧Version+1

  如下图：

维度表的使用：

1.取最新版数据

select * from dm_depart_dim d
where d.SCD_IsActive = 1

2.取历史数据 --2013-02-12为时间点

select * from dm_depart_dim d
where  '2013-02-12' between d.SCD_StartDate and d.SCD_EndDate 
or (d.SCD_EndDate is null and  '2013-02-12'  >=d.SCD_StartDate)

3.建立事实表与维度表关联

如取最新数据，根据SQL1获取最新数据的ID，放入事实表维度ID外键中

如取历史数据，根据SQL2获取历史数据的ID，放入事实表维度ID外键中