29、数据仓库事务建模与处理技术解析

数据仓库事务建模与处理技术解析

1. 变更快照与增量捕获技术

在商业交易数据建模中，为了更好地收集变更信息，我们采用变更快照与增量捕获技术。该技术主要是对之前模型的扩展，旨在解决其难以提供变更幅度和方向信息的不足。

在讨论业务交易变更性质时，模型中的属性可分为两类：
- 可测量属性 ：用于衡量业务事件幅度的属性，如销售订单中的数量、价值和价格等。
- 特征属性 ：描述可测量属性状态或上下文的属性。

为了捕获变更性质，模型需表示订单的不同状态以及可测量属性的变化量（增量）。图 8.10 展示的模型是对关联实体模型的扩展，新增了四个增量实体来收集可测量属性的变更，同时在现有实体中添加了一些新属性以简化加载过程。

实体名称	主要作用
增量实体（如 Order Line Delta）	仅包含可测量属性，用于收集给定上下文中前值和当前值的差异
快照实体（如 Order Line）	现在仅需跟踪特征属性的变更，可测量属性包含该上下文的最后已知值

在这个模型中，新增了一个“Current Indicator”属性到 Order Line 中，这有助于识别订单行的最新版本，它是一个布尔属性，最新版本的行其值为 true