SCD 简介

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）。

一般针对 SCD & RCD 处理思路如下：

• SCD
  • 增加新行：拉链表
  • 增加新属性列
• RCD
  • 微维度拆分

The Data Warehouse Toolkit 介绍的 5 种 SCD 类型和处理

SCD Type 0: Retain Original（维持原状）

一种特殊的 SCD 类型，即不管维度属性的实际值如何变化，数仓中维度的值都会维持第一次的值。它主要适用于那些本身含义就是“原始值”（original）的维度，比如在用户维度表中，用户注册时使用的原始用户名（original_user_name）。如果它发生变化，那么变化后的值是无效的，会被抛弃。