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数据仓库中缓慢变化维度（SCD）的管理与实现

在数据仓库的构建和管理过程中，处理维度数据的变化是一个关键问题。本文将详细介绍如何管理缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions，SCD），包括不同类型SCD的特点、技术解决方案以及如何检测源维度数据的变化。

1. 保留历史信息的维度管理

在数据仓库中，并非所有维度属性都适合采用相同的处理方式。以客户维度为例，当客户的信用评级发生变化时，不能简单地替换记录中的现有信用评级。因为在查看数据立方体中的交易时，所有旧交易都应与交易发生时有效的信用评级相关联，而不是新的信用评级。这种需要保留历史值的维度被称为Type 2 SCD。

1.1 数据模型

最初加载客户维度时，每个业务键（如客户编号）对应一条记录。例如，表8 - 2展示了原始的客户维度记录：
| 客户编号 | 客户姓名 | 信用评级 | 代理键 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1000 | Emily Channing | High | 1 |
| 1121 | Roberto Berneman | Low | 2 |
| 1212 | Deborah Shaffet | Medium | 3 |

如果Emily Channing的信用评级从High变为Medium，需要插入一条新记录，该记录具有相同的业务键（1000）但新生成的代理键（如表8 - 3所示）：
| 客户编号 | 客户姓名 | 信用评级 | 代理键 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1000 | Emil