顧名思義，緩慢變化維（slowly changing dimension）就是變化相對緩慢（相對與快速變化的事實表來說）的維度。
在維度建模理論中，有8種處理方式，包括基礎的5種以及混合的3種。
再加上大資料時代的2種極限型，共10種，具體如下：
維度屬性值不做更改，保留原始值。
此方式什麼也不做，所以稱之為方式0。
比如商品所屬**商：a商品的**渠道是某**商，隨著時間推移可能轉款到b**商（由b**商來供貨），此種情況如果關注的是原始最初**的**商，則採用方式0。
修改維度屬性為最新值，直接覆蓋，不保留歷史資訊。
在維度表中增加新的一行，新行中採用新的屬性值。此種方式需要借助**鍵，需要為新行分配新的**鍵，將其作為事實表的外來鍵。
採用此方式，一般會在維度行中額外增加3列：行生效時間，行失效時間以及當前行標識（或者不使用當前行標識，由行失效時間來判斷是否是當前行）
此方式及其變種是處理緩慢變化維的主要技術。
比如
維度屬性值變化前：
商品鍵(**鍵)
商品唯一鍵（自然鍵）
品類行生效時間
行失效時間
當前行標識
1spu001
科技2020-01-01
9999-12-31
1維度屬性值變化後：
商品鍵(**鍵)
商品唯一鍵（自然鍵）
品類行生效時間
行失效時間
當前行標識
1spu001
科技2020-01-01
2020-01-3103
spu001
教育2020-02-01
9999-12-31
1在維度表中增加新的一列，原先屬性列存放上一版本的屬性值，當前屬性列存放當前版本的屬性值。
比如
維度屬性值變化前：
商品唯一鍵
品類spu001
科技維度屬性值變化後：
商品唯一鍵
當前品類
原先品類
spu001
教育科技
當某維表是乙個大型維度表，採用方式2時，如果某些維度屬性變化相對較快，會導致該維表變得越來越大，導致儲存壓力和效能壓力。
此時引入微型維度是乙個不錯的選擇，將某些維度屬性從該大型維表中抽離出來，單獨構建微型維度。
比如將使用者最近消費時間、消費頻率、消費金額從使用者維表中剝離出來，並結合業務以區間段形式表現，單獨構建成rfm微型維度，並在相關事實表中增加rfm鍵作為外來鍵
rfm微型維度：
rfm鍵
最近一次消費
消費頻率
消費金額
17天內
>=月均5次
>=10000
230天內
>=月均5次
>=10000
3超過乙個月
>=月均5次
>=10000
47天內
>=月均1次
>=10000
530天內
>=月均1次
>=10000
6超過乙個月
>=月均1次
>=10000……
……日期鍵使用者鍵
rfm鍵
其他外來鍵
事實20200501
00001
1***
10該方式是方式1和方式4的結合，即建立微型維度後，微型維度的主鍵不僅作為事實表的外來鍵，也作為主維度的外來鍵。
在主維度中，此微型維度屬性以方式1處理，即當該屬性發生變化時，直接覆蓋，不保留歷史資訊。
這種情況下的微型維度被稱之為支架。
如方式4中的例子，我們再將rfm鍵新增至主維度（使用者維度表）中作為外來鍵，以方式1進行更新，即為方式5
使用者維度表：
使用者鍵使用者名稱
其他屬性
rfm鍵
00001張三…
1該方式是方式1、2、3的結合，即同時增加維度行和維度列，並以方式1處理新加的維度列（當前屬性）。
此種方式複雜，在少數特定迫切的場景下才會使用。
如商品的品類變化
品類變化前：
商品鍵(**鍵)
商品唯一鍵（自然鍵）
歷史品類
當前品類
行生效時間
行失效時間
當前行標識
1spu001
科技科技
2020-01-01
9999-12-31
1品類變化後：
商品鍵(**鍵)
商品唯一鍵（自然鍵）
歷史品類
當前品類
行生效時間
行失效時間
當前行標識
1spu001
科技教育
2020-01-01
2020-01-31014
spu001
教育教育
2020-02-01
9999-12-31
1品類再度變化後：
商品鍵(**鍵)
商品唯一鍵（自然鍵）
歷史品類
當前品類
行生效時間
行失效時間
當前行標識
1spu001
科技教材
2020-01-01
2020-01-31014
spu001
教育教材
2020-02-01
2020-03-31
0235
spu001
教材教材
2020-04-01
9999-12-31
1在方式2的基礎上，不僅是維度的**鍵作為事實表外來鍵，維度的自然鍵（如果自然鍵會被重新分配，發生變化，應該使用持續性超自然鍵）也同時作為事實表外來鍵。
事實表通過**鍵連線維表獲取歷史維度屬性，通過自然鍵連線維表獲取當前維度屬性。
如以商品維度為例
方式2維度表（包含歷史資訊）
商品鍵(**鍵)
商品唯一鍵(自然鍵)
品類其他屬性
行生效時間
行失效時間
當前行標識
1spu001
科技***
2020-01-01
2020-01-3103
spu001
教育***
2020-02-01
9999-12-31
1相關事實表
日期鍵商品鍵(**鍵)(外來鍵)
商品唯一鍵(自然鍵)(外來鍵)
其他外來鍵
事實20200111
1spu001
***10
20200501
3spu001
***10
方式1維度表（當前資訊）(可以基於方式2維度表建立檢視形式產生，篩選當前行標識=1的記錄即為當前資訊)
商品唯一鍵(自然鍵)
當前品類
其他屬性
spu001
教育***
此種方式比較暴力，每天保留全量維度屬性的快照資料，自然鍵及日期鍵作為事實表的外來鍵。
此方式依託的是當前儲存成本遠低於計算成本，以空間換時間的理念。
如商品快照維度表
日期鍵商品唯一鍵(自然鍵)
品類其他屬性
20200101
spu001
科技***
20200102
spu001
科技***……
……20200201
spu001
教育***……
……20200501
spu001
教材***
此方式是方式2的閹割版，同樣是增加維度行。
但捨棄了**鍵，因為如mapreduce之類的分布式計算引擎，維護全域性唯一的**鍵難度大，成本高。
優點是此方式相比方式8，大大降低了儲存（當然前提是不包含變化頻率很高的維度屬性，如果有，請考慮進行垂直拆分）。
缺點是和事實表連線時會有一些不足。如事實表只能以時間切片的方式和維度表進行連線，如果事實表要多個時間切片同時與維度表關聯，需要一定的技術改造。
商品唯一鍵（自然鍵）
品類行生效時間
行失效時間
spu001
科技2020-01-01
2020-01-31
spu001
教育2020-02-01
9999-12-31
以上就是針對緩慢變化維的10種處理方式了。
隨著資料技術的發展，維度建模方法也不是一成不變的，需要結合當前技術的特點進行靈活轉變。
總之，沒有最牛x的建模方**，只有最適合的。
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