[目录]
- 第一章：概述
- 第二章：整体数据分层
- 第三章：整体实现框架
- 第四章：元数据
- 第五章：ETL
- 第六章：数据校验
- 第七章：数据标准化
- 第八章：去重
- 第九章：增量/全量
- 第十章：拉链处理
- 第十一章：分布式处理增量
- 第十二章：列式存储
- 第十三章：逻辑数据模型（数仓模型）
- 第十四章：数据模型参考
- 第十五章：维模型
- 第十六章：渐变维
- 第十七章：数据回滚
- 第十八章：关于报表
- 第十九章：数据挖掘
数据仓库实践杂谈（十六）——渐变维
渐变维也叫缓慢渐变维度。这个概念提出来，其实也就直接意味着，我们分析的角度并不是一成不变，而是会变化的。前面谈增量/拉链的时候，更多讨论“事实”数据的变化。业务每天都在发生这个是必然的。但对应的分析维度也一定会变化。
比如客户信息，某个客户一开始在A城市，但某时间点之后，搬家到了B城市。在跟踪这个客户的消费行为的时候必然要考虑其在不同地区的差异。因此需要记录客户的之前和现在的状态。这种情况可以使用前面提到的拉链表方式，增加数据的有效期间（起止日期）。这也叫Type 2 SCD。其他两种存储方式，个人认为没啥价值。但可以提一下，所谓Type 1则是不保留历史；Type 2则是增加字段保留历史。
这里带来一个主键的问题。一般业务表都有自己的主键，一般称为业务键。业务键在业务系统是唯一的。但在仓库里面，特别是拉链表，同一个客户出现多条记录。这时候，我们会增加一个代理键——无意义的，一般是数字，就是为了表示记录唯一的键。
增加代理键除了满足同一条记录不同有效期之外，也可以解决多个业务系统整合在一起可能存在的主键冲突问题。
代理键的出现，把不同状态的一个实体分成了多条记录，但通过业务键，依然能汇总到同一个实体上。因此，可以实现：
- 从地区观察，前期数据归于A城市，后期数据归于B城市（假设按客户汇总到地区）；
- 从客户观察，直接通过客户的业务键进行汇总。
对于金融机构，尤其银行来说，机构是很重要的维度或分析角度。但机构偶尔会发生变化，如新设、撤并等；会导致变动时间点前后汇总规则发生变化。正常情况下，变动时间点之前按原规则汇总，时间点之后按新规则汇总。但也有特别的需求，比如机构归属虽然变动了，但按照之前的归属进行汇总和现在的结果进行对比等。
未完待续。
