“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 IDNameLocate1001 LarryShanghai 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

看文章之前先了解----缓慢渐变维度 (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计：http://blog.csdn.net/u012071918/article/details/77533025 2013-10-16 00:09 by BIWORK, 6661 阅读, 14 评论, 收藏, 编辑 开篇介绍 关于 Slowly Changing Dim

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，手机号码