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  • 缓慢变化维

    千次阅读 多人点赞 2018-07-30 14:15:33
    什么是缓慢变化维?  缓慢变化维(Slowly Changing Dimensions,SCD): 它的提出是因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流失发生缓慢的变化。  这种随时间发生变化的维度,一般被称为缓慢...

    一.什么是缓慢变化维?

          缓慢变化维(Slowly Changing Dimensions,SCD): 它的提出是因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流失发生缓慢的变化。

          这种随时间发生变化的维度,一般被称为缓慢变化维;并且把处理维度表的历史变化信息的问题称为处理缓慢变化维的问题,有时也简称为处理SCD的问题。

    二.怎样处理缓慢变化维?

          处理方法通常分为3种:

    假设有这样一条数据:

    idnamecity
    101lunaChongqing

    现在luna离开重庆,前往成都分公司工作,所以需要对city数据进行更新

    第一种:直接覆盖原值

    idnamecity
    101lunaChengdu

    这样处理,最容易实现,但是没有保留历史数据,无法分析历史变化信息

    第二种:添加维度行

    当有维度属性发生变化时,生成一条新的维度记录,如下:

    idnamecity
    101lunaChongqing
    101lunaChengdu

    但是这样,当与别的表通过id关联时,有两个101的id数据,这样是有问题的;所以就需要代理键的支持。(在数据仓库的术语里面,这个唯一标识数据仓库表记录的键我们称之为 Surrogate Key 代理键)

    sk_ididnamecity
    001101lunaChongqing
    002101lunaChengdu

    现在每条数据都唯一,但又一个问题,现在不知道哪个是当前在用的数据,虽然可以通过代理键找最大的(因为主键往往是自增的,最大的通常是最新的数据),但某些情况下要插入历史数据就不好找了,所以在维度表中加入时间序列,用NULL来标识哪条是当前最新数据,有变化再进行更新。

    sk_ididnamecitystart_timeend_tinme
    001101lunaChongqing2017/08/272018/06/20
    002101lunaChengdu2018/06/20NULL

    第三种:添加属性列

    idnamecurr_cityold_city
    101lunaChengduChongqing

    这种方式的优点是,可以同时分析当前及前一次变化的属性值

    总结:在实际建模中,我们可以联合使用三种方式,也可以对一个维度表中的不同属性使用不同的方式;这些都是需要根据实际情况来决定,但目的都是一样的,就是能够支持方便的分析历史变化情况。

     

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  • 缓慢变化维解决方法

    千次阅读 2018-06-20 11:37:49
    维度建模的数据仓库中,有一个概念叫Slowly Changing Dimensions,中文一般翻译成“缓慢变化维”,经常被简写为SCD。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流失发生缓慢的...

       维度建模的数据仓库中,有一个概念叫Slowly Changing Dimensions,中文一般翻译成“缓慢变化维”,经常被简写为SCD缓慢变化维的提出是因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流失发生缓慢的变化。这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维,并且把处理维度表的历史变化信息的问题称为处理缓慢变化维的问题,有时也简称为处理SCD的问题。

     

    缓慢变化维的几种常见解决方法:

    第一种方法,直接在原来维度的基础上进行更新,不会产生新的记录:

    1) 更新前:

        emp_rid(代理键)  emp_id(自然键)   emp_name  position

        101212            12345           Jack      Developer

        更新后:

        emp_rid(代理键)  emp_id(自然键)   emp_name  position

        101212           12345             Jack     Manager

     

    第二种方法,不修改原有的数据,重新产生一条新的记录,这样就可以追溯所有的历史记录:

    1) 更新前:

        emp_rid(代理键)  emp_id(自然键)   emp_name  position   start_date   end_date

        101212           12345             Jack     Developer  2010-2-5    2012-6-12

        更新后:

        emp_rid(代理键)  emp_id(自然键)   emp_name  position   start_date   end_date

        201245           12345             Jack      Manager   2012-6-12  

     

    第三种方法,直接在原来维度的基础上进行更新,不会产生新的记录但是只会记录上一次的历史记录:

    1) 更新前:

        emp_rid(代理键)  emp_id(自然键)   emp_name  position   old_position   

        101212           12345            Jack      Developer  null

        更新后:

        emp_rid(代理键)  emp_id(自然键)   emp_name  position   old_position

        101212           12345            Jack      Manager     Developer

       

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  • 缓慢变化维学习

    2019-09-06 11:18:48
    首先要来了解一下什么是缓慢变化维,就是在业务进行过程中,会发生变化,但又不会频繁变化的维度。 假如现在有一张员工表,里面有A,B,C三位员工,里面纪录了员工的一些基本信息,例如工作地点,职级,员工id等...

    一开始看到这个词的时候给我的第一印象就是拉链表,缓慢变化表拥有从表创建开始到现在的所有数据,包括状态变化的数据。

    那么什么是缓慢变化表呢?

    首先要来了解一下什么是缓慢变化维,就是在业务进行过程中,会发生变化,但又不会频繁变化的维度。

     

    假如现在有一张员工表,里面有A,B,C三位员工,里面纪录了员工的一些基本信息,例如工作地点,职级,员工id等信息。

    员工id

    员工名

    工作地点

    职级

    001A北京普通员工
    002B上海普通员工
    003C长沙普通员工

    那么有一天,B员工因为岗位调动,需要将工作地点变更到北京,应该怎么进行处理呢?

    目前来说一共有三种处理方法。

    1.直接在原表的记录上来更新,将B的工作地点更新为北京。

    员工id

    员工名

    工作地点

    职级

    001A北京普通员工
    002B上海 北京普通员工
    003C长沙普通员工

    这样虽然记录变更过来了,但是存在一些问题。假如说B是2019年7月4号把工作地点变更为北京,那么他之前在上海的业绩应该怎么算呢?在统计业绩的时候,这种方式能关联到的只有B在北京的信息,那么这些业绩都纪录在北京吗?实际上B的7月份以前的销售数据均应算在上海。

    那么这种问题应该怎么解决呢?引出了方法2

    2.在保留历史纪录的情况下,在原表中添加一条记录,将B的工作地点更换为北京。

    员工id

    员工名

    工作地点

    职级

    001A北京普通员工
    002B上海普通员工
    003C长沙普通员工
    002B北京普通员工

    如果是这样的话,在进行关联的时候,对于B来说会关联到两条纪录,这样在后续计算中是不正确的,B怎么能在同一时间存在两条有效的岗位纪录呢?

    对于这种情况,有以下几种解决办法

    ①加一个代理键,这个代理键随着纪录的增加其序号自然递增,这样最新的纪录总是代理键最大的。对于B来说,会增加一条代理键为4的纪录,如下图所示:

    代理键

    员工id

    员工名

    工作地点

    职级

    1001A北京普通员工
    2002B上海普通员工
    3003C长沙普通员工
    4002B北京普通员工

    在和这张表进行关联的时候,对于B这种拥有多条记录的员工,可以根据代理键进行区分。

    ②但是这样也有一个问题,就是这张员工表里面没有岗位变化的时间,它只能区分哪条是最新的岗位纪录,当有需求需要插入历史业绩纪录的时候,无法知道这条纪录属于B在上海的业绩还是B在北京的业绩,所以一般都用两个时间字段来进行处理,一个是岗位开始时间,一个是岗位结束时间,如果岗位没有变更,那么其结束时间就是一个极大值。如下图所示:

    员工id

    员工名

    工作地点

    职级

    岗位开始时间

    岗位结束时间

    001A北京普通员工2015-03-029999-99-99
    002B上海普通员工2015-06-042019-07-04
    003C长沙普通员工2014-07-289999-99-99
    002B北京普通员工2019-07-059999-99-99

    这样假如需要插入的历史数据是2019-05-21的数据,很轻易的就能判断出它是属于B在上海的业绩。

    3.有时需求中并非所有字段的变化都进行记录并且不需要每次变化都记录,比如我们可能只关心工作地点的最近两次变化。

     

    代理键

    员工id

    员工名

    老工作地点

    新工作地点

    职级

    1001A北京 普通员工
    2002B上海北京普通员工
    3003C长沙 普通员工


    参考文章:

    https://blog.csdn.net/xiaoxu0123/article/details/5417894

    https://www.cnblogs.com/charisna/p/4673866.html

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  • 通俗易懂讲数据仓库之【缓慢变化维

    万次阅读 多人点赞 2020-05-10 14:58:57
         ... 什么是缓慢变化维(SCD)1.1 缓慢变化维简介1.2 举例说明2. SCD问题的几种解决方案SCD解决方案 - 保留原始值SCD解决方案 - 改写属性值SCD解决方案 - 增加维度新行SCD

            本篇博客,博主为大家带来的是关于数据仓库中一个非常重要的知识点缓慢变化维的讲解!

            码字不易,先赞后看

    在这里插入图片描述


    缓慢变化维

    1. 什么是缓慢变化维(SCD)

    1.1 缓慢变化维简介

    • 缓慢变化维,简称SCD(Slowly Changing Dimensions)
    • 一些维度表的数据不是静态的,而是会随着时间而缓慢地变化(这里的缓慢是相对事实表而言,事实表数据变化的速度比维度表快)
    • 这种随着时间发生变化的维度称之为缓慢变化维
    • 处理维度表数据历史变化的问题,称为缓慢变化维问题,简称SCD问题

    1.2 举例说明

            例如:用根据用户维度,统计不同出生年份的消费金额占比。(80后、90后、00后)。

            而期间,用户可能去修改用户数据,例如:将出生日期改成了 1992年。此时,用户维度表就发生了变化。当然这个变化相对事实表的变换要慢。但这个用户维度表的变化,就是缓慢变化维。
    在这里插入图片描述
            这个用户的数据不是一直不变,而是有可能发生变化。例如:用户修改了出生日期、或者用户修改了住址。
            

    2. SCD问题的几种解决方案

    以下为解决缓慢变化维问题的几种办法:

    • 保留原始值
    • 改写属性值
    • 增加维度新行
    • 增加维度新列
    • 添加历史表

    SCD解决方案 - 保留原始值

    • 某一个属性值绝不会变化。事实表始终按照该原始值进行分组。例如:
      出生日期的数据,始终按照用户第一次填写的数据为准

    SCD解决方案 - 改写属性值

    • 对其相应需要重写维度行中的旧值,以当前值替换。因此其始终反映最近的情况
    • 当一个维度值的数据源发生变化,并且不需要在维度表中保留变化历史时,通常用新数据来覆盖旧数据。这样的处理使属性所反映的中是最新的赋值。

    例如:
    用户维度表

    修改前:
    在这里插入图片描述
    修改后:
    在这里插入图片描述

    • 这种方法有个前提,用户不关心这个数据的变化
    • 这样处理,易于实现,但是没有保留历史数据,无法分析历史变化信息

    SCD解决方案 - 增加维度新行

    数据仓库系统的目标之一是正确地表示历史。典型代表就是拉链表

    保留历史的数据,并插入新的数据。

    例如:
    用户维度表

    修改前:
    在这里插入图片描述
    修改后:
    在这里插入图片描述

    SCD解决方案 - 增加维度新列

    用不同的字段来保存不同的值,就是在表中增加一个字段,这个字段用来保存变化后的当前值,而原来的值则被称为变化前的值。总的来说,这种方法通过添加字段来保存变化后的痕迹

    例如:
    用户维度表

    修改前:在这里插入图片描述
    修改后:
    在这里插入图片描述

    SCD解决方案 - 使用历史表

    另外建一个表来保存历史记录,这种方式就是将历史数据与当前数据完全分开来,在维度中只保存当前最新的数据

    用户维度表
    在这里插入图片描述

    用户维度历史表
    在这里插入图片描述
    这种方式的优点是可以同时分析当前及前一次变化的属性值,缺点是只保留了最后一次变化信息

    3. 数仓项目-拉链表技术介绍

    数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到这样的需求:

    1. 表中的部分字段会被update,例如:

            用户的地址,产品的描述信息,品牌信息等等;

    1. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息,例如:

            查看某一个产品在历史某一时间点的状态

            查看某一个用户在过去某一段时间内,更新过几次等等

    1. 变化的比例和频率不是很大,例如:

            总共有1000万的会员,每天新增和发生变化的有10万左右

            相信大家看到这里,可能对拉链表技术已经实现的效果可能不太清楚,下面将通过一个案例为大家进行演示实现拉链表的具体操作。

            

    4. 商品历史快照案例

    需求:
    有一个商品表:
    在这里插入图片描述
    2019年12月20日的数据如下所示:
    在这里插入图片描述
    商品的状态,会随着时间推移而变化,我们需要将商品的所有变化的历史信息都保存下来。如何实现呢?

    4.1 使用拉链表保存历史快照思路

    • 拉链表不存储冗余的数据,只有某行的数据发生变化,才需要保存下来,相比每次全量同步会节省存储空间。
    • 能够查询到历史快照
    • 额外的增加了两列(dw_start_date、dw_end_date),为数据行的生命周期

    12月20日商品拉链表的数据:
    在这里插入图片描述
    12月20日的数据是全新的数据导入到dw表

    dw_start_date表示某一条数据的生命周期起始时间,即数据从该时间开始有效(即生效日期)

    dw_end_date表示某一条数据的生命周期结束时间,即数据到这一天(不包含)(即失效日期)

    dw_end_date为9999-12-31,表示当前这条数据是最新的数据,数据到9999-12-31才过期

    12月21日商品拉链表的数据
    在这里插入图片描述
    可以发现:

    • 拉链表中没有存储冗余的数据,(只要数据没有变化,无需同步)
    • 001编号的商品数据的状态发生了变化(从待审核 → 待售),需要将原有的dw_end_date从9999-12-31变为2019-12-21,表示待审核状态,在2019/12/20(包含) - 2019/12/21(不包含)有效
    • 001编号新的状态重新保存了一条记录,dw_start_date为2019/12/21,dw_end_date为9999/12/31。新数据005、006、dw_start_date为2019/12/21,dw_end_date为9999/12/31

    12月22日商品拉链表的数据
    在这里插入图片描述

    • 003编号的商品数据的状态发生了变化(从在售→已删除),需要将原有的dw_end_date从9999-12-31变为2019-12-22,表示在售状态,在2019/12/20(包含) - 2019/12/22(不包含)有效
    • 003编号新的状态重新保存了一条记录,dw_start_date为2019/12/22,dw_end_date为9999/12/31。新数据007、008、dw_start_date为2019/12/22,dw_end_date为9999/12/31

    4.2 拉链表存储历史快照代码实现

    操作步骤:

    1. 在原有dw层表上,添加额外的两列

            生效日期(dw_start_date)
            失效日期(dw_end_date)

    1. 只同步当天修改的数据到ods层
    2. 拉链表算法实现

            编写SQL处理当天最新的数据(新添加的数据和修改过的数据)

            编写SQL处理dw层历史数据,重新计算之前的dw_end_date

    1. 拉链表的数据为:当天最新的数据 UNION ALL 历史数据

    4.3 具体实现

    MySQL创建商品表

    -- 创建数据库
    create database if not exists demo;-- 创建商品表
    create table if not exists `demo`.`t_product_2`(
    goods_id varchar(50), -- 商品编号
      goods_status varchar(50), -- 商品状态
      createtime varchar(50), -- 商品创建时间
      modifytime varchar(50) -- 商品修改时间
    );
    

    Hive ODS层建表

    -- 创建表
    create database if not exists `demo`;-- 创建ods层表
    create table if not exists `demo`.`ods_product_2`(
      goods_id string,        -- 商品编号
      goods_status string,    -- 商品状态
      createtime string,      -- 商品创建时间
      modifytime string       -- 商品修改时间
    )
    partitioned by (dt string)
    row format delimited fields terminated by ',' stored as TEXTFILE;
    

    Hive dw层创建拉链表

    -- 创建拉链表
    create table if not exists `demo`.`dw_product_2`(
      goods_id string,        -- 商品编号
      goods_status string,    -- 商品状态
      createtime string,      -- 商品创建时间
      modifytime string,       -- 商品修改时间
      dw_start_date string,   -- 生效日期
      dw_end_date string      -- 失效日期
    )
    row format delimited fields terminated by ',' stored as TEXTFILE;
    

    全量导入2019年12月20日数据

    1、MySQL数据库导入12月20日数据(4条数据)

    insert into `demo`.`t_product_2`(goods_id, goods_status, createtime, modifytime) values
    ('001', '待审核', '2019-12-18', '2019-12-20'),
    ('002', '待售', '2019-12-19', '2019-12-20'),
    ('003', '在售', '2019-12-20', '2019-12-20'),
    ('004', '已删除', '2019-12-15', '2019-12-20');
    

    2、使用Kettle进行全量同步MySQL数据到Hive ods层表

    关于如何使用Kettle同步数据的操作博主已经在上面一篇博客大数据实战【千亿级数仓】阶段二详细说明了,感兴趣的朋友可以去看看。

    创建Hive分区

    -- 创建分区
    alter table `demo`.`ods_product_2` add if not exists partition (dt='${dt}');
    

    表输入

    SELECT
    *
    FROM t_product_2
    where modifytime <= '${dt}'
    

    3、编写SQL从ods导入dw当天最新的数据

    -- 从ods层导入dw当天最新数据
    insert overwrite table `demo`.`dw_product_2`
    select
      goods_id,                -- 商品编号
      goods_status,            -- 商品状态
      createtime,              -- 商品创建时间
      modifytime,              -- 商品修改时间
      modifytime as dw_start_date,    -- 生效日期
       '9999-12-31' as dw_end_date     -- 失效日期
    from
      `demo`.`ods_product_2`
    where
      dt = '2019-12-20';
    

    增量导入2019年12月21日数据
    1、MySQL数据库导入12月21日数据(6条数据)

    UPDATE `demo`.`t_product_2` SET goods_status = '待售', modifytime = '2019-12-21' WHERE goods_id = '001';
    INSERT INTO `demo`.`t_product_2`(goods_id, goods_status, createtime, modifytime) VALUES
    ('005', '待审核', '2019-12-21', '2019-12-21'),
    ('006', '待审核', '2019-12-21', '2019-12-21');
    

    2、使用Kettle开发增量同步MySQL数据到Hive ods层表

    Hive创建分区

    -- 创建分区
    alter table `demo`.`ods_product_2` add if not exists partition (dt='${dt}');
    

    表输入读取MySQL数据

    SELECT
    *
    FROM t_product_2
    where modifytime = '${dt}'
    

    3、编写SQL处理dw层历史数据,重新计算之前的dw_end_date

    -- 重新计算dw层拉链表中的失效时间
    select
      t1.goods_id,                -- 商品编号
      t1.goods_status,            -- 商品状态
      t1.createtime,              -- 商品创建时间
      t1.modifytime,              -- 商品修改时间
      t1.dw_start_date,           -- 生效日期(生效日期无需重新计算)
      case when (t2.goods_id is not null and t1.dw_end_date > '2019-12-21')
      then '2019-12-21'
      else t1.dw_end_date     -- 小的是以前修改的,不用修改,只修改9999-12-31的数据
      end as dw_end_date       -- 更新生效日期(需要重新计算)
    from
      `demo`.`dw_product_2` t1
      left join
      (select * from `demo`.`ods_product_2` where dt='2019-12-21') t2
       on t1.goods_id = t2.goods_id
    

    4、合并当天最新的数据和历史数据到dw层

    insert overwrite table `demo`.`dw_product_2`
    select
      t1.goods_id,                -- 商品编号
      t1.goods_status,            -- 商品状态
      t1.createtime,              -- 商品创建时间
      t1.modifytime,              -- 商品修改时间
      t1.dw_start_date,           -- 生效日期(生效日期无需重新计算)
      case when (t2.goods_id is not null and t1.dw_end_date > '2019-12-21')
      then '2019-12-21'
      else t1.dw_end_date
      end as dw_end_date       -- 更新生效日期(需要重新计算)
    from
      `demo`.`dw_product_2` t1
      left join
      (select * from `demo`.`ods_product_2` where dt='2019-12-21') t2
       on t1.goods_id = t2.goods_id
    union all
    select 
      goods_id,                -- 商品编号
      goods_status,            -- 商品状态
      createtime,              -- 商品创建时间
      modifytime,              -- 商品修改时间
      modifytime as dw_start_date,  -- 生效日期
       '9999-12-31' as dw_end_date   -- 失效日期
    from
      `demo`.`ods_product_2` where dt='2019-12-21'    -- 只有新增和修改的数据
    order by dw_start_date, goods_id;
    

    到这里,我们的拉链表的操作就完了,接下来让我们来进行一些查询来验证效果。

    查询拉链表

    1、获取2019-12-20日的历史快照数据

    select * from demo.dw_product_2 where dw_start_date <= '2019-12-20' and dw_end_date > '2019-12-20' order by goods_id;
    

    在这里插入图片描述
    2、获取最新的商品快照数据

    select * from demo.dw_product_2 where dw_end_date = '9999-12-31' order by goods_id;
    

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    小结

            本篇博客为大家详细介绍了大数据数据仓库中一个非常重要的概念——缓慢变化维,以及讲述了一个简单的入门案例。

            如果以上过程中出现了任何的纰漏错误,烦请大佬们指正😅

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  • 数仓中的缓慢变化维

    2020-07-25 23:13:00
    数仓中经常提到缓慢变化维,那什么是缓慢变化维?大概意思就是数据会发生缓慢变化的维度叫缓慢变化维,是维度,维度,维度表。 举个栗子: 每个公司都会有销售人员或者是市场推广人员。在数据仓库中,事实表记录着...
  • 解决缓慢变化维—拉链表

    千次阅读 多人点赞 2020-05-07 14:56:05
    什么是缓慢变化维(SCD)、 1、缓慢变化维简介 缓慢变化维,简称SCD(Slowly Changing Dimensions) 一些维度表的数据不是静态的,而是会随着时间而缓慢地变化(这里的缓慢是相对事实表而言,事实表数据变化的速度...
  • Informatica缓慢变化维

    2009-06-30 16:08:41
    Informatica 缓慢 变化维 说明文档 共享
  • 解决缓慢变化维问题

    2020-09-04 00:00:45
    Hive数仓缓慢变化维问题什么是缓慢变化维(SCD)1 缓慢变化维简介**2 举例说明**SCD问题的几种解决方案SCD解决方案 - 保留原始值SCD解决方案 - 改写属性值SCD解决方案 - 增加维度新行SCD解决方案 - 增加维度新列SCD...
  • 数据仓库 缓慢变化维

    2019-08-19 10:36:43
    缓慢变化维处理方法: 什么是缓慢变化维缓慢变化维的提出是因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流失发生缓慢的变化。这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维,并且把处理维度表...
  • SCD缓慢变化维拉链表

    千次阅读 2021-02-25 14:04:08
    SCD缓慢变化维拉链表SQL实现 1 缓慢变化维概述 SCD英文Slow Changing Dimensions(SCD 缓慢变化维),它是数据仓库建模过程中一个非常重要的概念。众所周知数据仓库是基于历史数据的,而历史数据的变化依赖于维度的...
  • 浅析缓慢变化维

    2016-08-24 09:56:25
    维度建模的数据仓库中,有一个概念叫...这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维,并且把处理维度表的历史变化信息的问题称为处理缓慢变化维的问题,有时也简称为处理SCD的问题。 处理缓慢变化维的方法...
  • 维度建模的缓慢变化维 1维度建模的数仓中,有一个概念SCD:slowly channing dimensions.缓慢变化维。因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流失而发生缓慢的变化,这种随时间发生变化的维度我们...
  • 什么是缓慢变化维? 在维度建模的数据仓库中,有一个概念叫做Slowly Changing Dimensions,中文翻译叫做缓慢变化维,一般缩写为SCD; 缓慢变化维的提出是因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的...
  • 关于缓慢变化维

    2018-08-09 16:54:22
    维度可以根据变化剧烈程度主要分为无变化...对于剧烈变化维度,通常情况下都是一分为二进行处理的,把其中不常变动的部分单独抽出来作为一个维表,按照缓慢变化维方式进行处理;另外一部分也单独抽取出来,通常作为...
  • Informatica缓慢变化维探究,缓慢变化维是数据仓库建模中比较重要的一个技术点。
  • 缓慢变化维(I)

    2017-12-04 22:01:52
    维度建模的数据仓库中,有一个概念叫Slowly Changing Dimensions,中文一般翻译成“缓慢变化维”,经常被简写为SCD。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流失发生缓慢的...
  • 文章目录4 缓慢变化维4.1 什么是缓慢变化维(SCD)4.2 SCD问题的几种解决方案数仓项目-拉链表技术介绍商品历史快照案例方案一:快照每一天的数据到数仓方案一:MySQL到Hive数仓代码实现方案二:使用拉链表保存历史...
  • 参考网址:深入解析数据仓库中的缓慢变化维 在数据仓库的DW层中,表根据用途往往会分为2个类型:FACT(事实表)和 DIM(维度表)。 举个例子,如果我们要描述一个餐饮过程: ​ 小明 2020年4月19日下午3点20分 在 ...
  • https://blog.csdn.net/weixin_40479337/article/details/105532620 缓慢变化维处理办法 https://zhidao.baidu.com/question/1116026381072517219.html缓慢变化维标准说法 ......

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