5.5.2 SCD1（缓慢渐变类型1）
通过更新维度记录直接覆盖已存在的值。不维护记录的历史。一般用于修改错误的数据，即历史数据就是错误数据，除此没有他用。
在数据仓库中，我们可以保持业务数据和数据仓库中的数据始终处于一致。可以在 Customer 维度中使用来自业务数据库中的 Business Key - CustomerID 来追踪业务数据的变化，一旦发生变化那么就将旧的业务数据覆盖重写。
DW 中的记录根据业务数据库中的 CustomerID 获取了最新的 City 信息，直接更新到 DW 中。
5.5.3 SCD2（缓慢渐变类型2）
在源数据发生变化时，给维度记录建立一个新的**“版本”记录**，从而维护维度历史。SCD2不删除、不修改已存在的数据。SCD2也叫拉链表。
在数据仓库中有很多需求场景会对历史数据进行汇总和分析，因此会尽可能的维护来自业务系统中的历史数据，使系统能够真正捕获到这种历史数据的变化。
以上面的例子来说，可能需要分析的结果是 BIWORK 在 2012年的时候购买额度整体平稳，但是从2013年开始购买额度减少了。出现的原因可能与所在的城市有关系，在北京的门店可能比在三亚的门店相对要多一些。
像这种情况，就不能很简单在数据仓库中将 BIWORK 当前所在城市直接更新，否则此用户所有的购买额度都会归于三亚。
通过起始时间来标识，Valid To（封链时间）为 NULL 的标识当前数据，也可以用2999，3000，9999等等比较大的年份。数仓内部需要保持统一。每个版本都会产生一行新的数据。
5.5.4 SCD3（缓慢渐变类型3）
实际上SCD1 and 2 可以满足大多数需求了，但是仍然有其它的解决方案，比如说 SCD3。 SCD3希望只维护更少的历史记录。
比如说把要维护的历史字段新增一列，然后每次只更新 Current Column 和 Previous Column。这样，只保存了最近两次的历史记录，历史数据都在同一行数据中。但是如果要维护的字段比较多，就比较麻烦，因为要更多的 Current 和 Previous 字段。所以 SCD3 用的还是没有 SCD1 和 SCD2 那么普遍。它只适用于数据的存储空间不足并且用户接受有限历史数据的情况。
