【漫谈数据仓库4】缓慢变化维度（SCD）

最新推荐文章于 2024-05-11 19:39:10 发布
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分类专栏： 数据仓库 文章标签： 数据仓库 缓慢变化纬度 纬度表
缓慢变化维
lyyyshi的博客
06-09 683
顾名思义，缓慢变化维（Slowly Changing Dimension, SCD）就是变化相对缓慢（相对与快速变化的事实表来说）的维度。在现实世界中，维度的属性并不是静态的，它会随着时间流逝发生缓慢的变化，这种随着时间会发生变化的维度我们一般称为“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”。 比如，在一个零售业数据仓库中，事实表保存着各销售人员的销售记录，某天一个销售人员从北京分公司调到上海分公司了，那么如何来保存这个变化呢？也就 是说销
维度建模进阶：缓慢变化维度与性能优化实战
最新发布
Aaron_PHPer的博客
03-04 671
缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）是维度建模中处理历史数据变化的核心问题。其核心挑战在于如何在数据仓库中准确记录维度属性的变化轨迹，同时不影响查询性能。根据Kimball理论，SCD主要分为三种类型：•：直接更新维度属性，不保留历史记录。适用于无需追溯变化的场景（如修正错误数据）。•：通过代理键和时间戳标记历史版本，保留完整变化轨迹。典型应用场景包括用户地址变更、产品分类调整等需历史分析的场景。•。
3 关于数据仓库维度数据处理的方法探究系列——缓慢变化维概述和原理
weixin_34204057的博客
10-15 133
缓慢变化维 Slowly Changing Dimensions（ A typical slowly changing dimension is a product dimension in which the detailed description of a given product is casionally adjusted. ）： 数据仓库数据加载规则，数据仓库中用于实现历史数据与当前...
浅谈缓慢变化维度设计
u012100548的博客
02-26 704
前言 维度会随着时间而变化，好的数据模型应具有追踪维度变化的能力。Kinball在维度建模工具箱一书中提出7种缓慢变化维度（Slowly changing Dimension, SCD)处理技术，本文将逐一详解，并辅以代码实现案例。其中类型1-4为基本设计方法，类型5-7为类型1-4相互组合形成，也成为混合设计方法。 缓慢变化维度设计与实现 维度属性不变的情况，在Kinball理论中成为类型0情况，如一个人的出生日期，这类属性一旦有值，将不在变化，可以视为常量。 为辅助讲解，本文设定一个案例场景：为
千亿级数仓>缓慢变化维
qq_44509920的博客
05-10 1097
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快照方案二：拉链表存储历史快照代码实现查询拉链表 4 缓慢变化维 4.1 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，
【数据仓库】缓慢变化维介绍及其解决SCD问题
qq_41369191的博客
05-06 2506
目录 介绍 举例说明 SCD问题的几种解决方案 保留原始值（不推荐） 改写属性值（不推荐） 增加维度新行（推荐） 增加维度新列（不推荐） 添加历史表（不推荐） 使用拉链表保存历史快照思路 拉链表 12月20日商品拉链表的数据（全量数据同步）： 12月21日商品拉链表的数据（增量数据同步） 12月22日商品拉链表的数据（增量数据同步） 拉链表存储历史快照代码实现 操作步...
数据仓库系列 - 缓慢渐变维度SCD (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计
Jackie 的博客
04-03 1869
开篇介绍 在从OLTP业务数据库向DW数据仓库抽取数据的过程中，特别是在第一次导入之后的每一次增量抽取往往会遇到这样的问题：业务数据库中的一些数据发生了更改，到底要不要将这些变化也反映到数据仓库中？在数据仓库中，哪些数据应该随之变化，哪些可以不用变化？考虑到这些变化，在数据仓库中的维度表又应该如何设计以满足这些需要。 很显然在业务数据库中数据的变化是非常自然和正常的，比如顾客的联系方式...
数据仓库工具箱The Data Warehouse Toolkit 阅读笔记 （四：缓慢变化维度SCD）
Slim's Hello World
10-21 1118
第一遍废话少说，过去的东西记得多少我是十分有数的，但是不能因为无法开始而止步不前。和朋友讨论了一下梳理了一个边复习边刷题的重要程度目录表，先每个类easy/medium高频题刷个10题再说。p.s.括号里面是总题数。 Array （941） String （468） Linked List （58） ...
漫谈数据仓库之SCD（缓慢变化维度）
木东居士
04-11 3986
0x00 前言本文会分享数据仓库中和缓慢变化维度相关的内容。在看之前建议回顾一下和维度建模相关的知识点，可参考这篇博客：《漫谈数据仓库之维度建模》。为什么会分享这个听起来很奇怪的东西？因为站在的笔者的视角中，只要是做数据仓库的小伙伴们，在工作中基本上都会接触和维度建模相关的内容，而谈到维度建模，就少不了会和维度表打交道。我们要谈的就是维度表相关的知识点。在正式开始之前，先解释一下什么是缓慢变化维度。
通俗易懂讲数据仓库之【缓慢变化维】
热门推荐
大数据梦想家
05-10 1万+
        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 文章目录缓慢变化维1. 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
维度建模中的缓慢变化维
自律
07-12 413
通常使用方法为：跑批时间>=start_dt and 跑批时间
缓慢变化维度的体会
CarryLiu的专栏
11-06 912
<br />      今天在抽取维度表数据时用到了缓慢变化维度，发现的确很有用。可是我发现数据量一旦大，而且需要的列较多时，速度就会特别慢，因为他每一行都要一列一列地去匹配，因此速度自然而然就慢了。其实速度到还好，主要他能解决员工换部门这种情况，能记录历史数据，的确是很好的一个技术，特在此宣传下。
缓慢渐变维与拉链表
DrKYQ的博客
05-11 2501
Slowly Changing Dimensions简称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，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化。这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维比如学历，住址学历维度本科，硕士，博士select 学历，count(*) from tb_user group by 学历区域维度在数仓中如何处理变化的维度数据?对于发生变化的数据在数仓中有三种方式处理方式1直接覆盖原有数据方式2增加一行新数据方式2增加一列新数据。
数仓中的缓慢变化维
fenglei0415的博客
07-25 1680
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，事实表记录着业务人员的销售记录，维度表更新着业务人员的最新信息。假如一天，小王从北京调到上海开展业务，那么他以后的业绩肯定是算到上海区域了，但是调离前的业绩还是要算到北京的，这个变化怎么处理比较合适呢？这就涉及到缓慢变化维这个概念了。 通用的几种方法： 一. 新数据覆盖旧数据 前提是这个变化是公司不care的，或
缓慢变化维度
weixin_40479337的博客
04-15 567
0x00 前言本文会分享数据仓库中和缓慢变化维度相关的内容。在看之前建议回顾一下和维度建模相关的知识点，可参考数据仓库系列文章。为什么会分享这个听起来很奇怪的东西？因为站在的笔者的视角中，只要是做数据仓库的小伙伴们，在工作中基本上都会接触和维度建模相关的内容，而谈到维度建模，就少不了会和维度表打交道。我们要谈的就是维度表相关的知识点。在正式开始之前，先解释一下什么是缓慢变化维度。笔者个人理解，缓慢...
如何使用Talend OpenStudio处理从CSV到数据库的数据加载，并实现缓慢变化维度（SCD）的管理？
11-05
要使用Talend OpenStudio处理数据并管理缓慢变化维度（SCD），首先推荐掌握该软件的安装与配置方法，以确保你能够顺利进行后续的数据处理工作。可以参考《Talend OpenStudio安装与配置教程》，这本教程会为你提供详细的安装指导和配置信息，为理解Talend的操作界面打下坚实的基础。 参考资源链接：[Talend OpenStudio安装与配置教程](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/tfvh86ds17?spm=1055.2569.3001.10343) 一旦Talend环境搭建完成，你可以开始构建ETL流程。首先，利用Talend的图形化界面创建一个新项目，并拖拽一个tFileInputDelimited组件来读取CSV文件中的数据。接着，通过tMap组件实现数据的转换逻辑，比如对数据进行清洗、转换格式等操作。然后，使用tELTOutputBulkExec或tELTOutputTable组件将处理后的数据加载到目标数据库中。 对于SCD管理，Talend提供了多个组件来处理维度数据的变化。例如，使用tLogRow组件可以查看数据转换后的结果，并调试数据流。要实现SCD类型1或类型2的变化，可以通过tHashParallelize组件对数据进行并行处理，然后使用tGenerateChangeCapture组件来生成变化数据。最后，将这些变化数据加载到维度表中。 在整个过程中，Talend OpenStudio的元数据管理功能将帮助你维护和重用数据转换逻辑，确保数据的一致性和准确性。完成以上步骤后，你的数据流将能够有效地从CSV文件加载数据到数据库，并管理好缓慢变化维度。 为了深入理解Talend OpenStudio在数据处理和商业智能中的应用，除了上述教程外，还可以通过官方文档和社区资源来获取更多高级功能和最佳实践的指导，这样可以在解决当前问题之后，继续扩展你的知识和技能。 参考资源链接：[Talend OpenStudio安装与配置教程](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/tfvh86ds17?spm=1055.2569.3001.10343)
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