理解缓慢变化维（Slowly Changing Dimension）

“缓慢变化维度”是在构建数据仓库时比较常见的一种情况。简而言之它适用于这种情况——数据记录会随着时间而发生变化。

举个例子：

Larry是S公司的一个职员。他居住在上海，于是查找用户表有以下记录：

Record ID	Name	Locate
1001	Larry	Shanghai

在一段时间以后，Larry被派遣到了北京的分公司工作。那么S公司如何更新员工信息表以反映出这次变化？这个就是缓慢变化维的问题所在。

通常有三种方法解决该问题：

Type 1: 替换原始记录

Record ID	Name	Locate
1001	Larry	Beijing

该方法优点是简单方便；缺点是无法追溯历史数据。

Type 2: 插入一条新记录

Record ID	Name	Locate
1001	Larry	Shanghai
1002	Larry	Beijing

该方法的优点是保留了全部的历史记录；缺点是使得数据表记录飞涨，可能导致影响查询效率。

Type 3: 更新原始表结构

Record ID	Name	Original Locate	Current Locate	Effective Date
1001	Larry	Shanghai	Beijing	2014-01-01

该方法既可以反应历史记录，也可以避免成倍的数据增长。但是缺点是适用场景非常少，仅能反映出部分历史记录。

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