像用户的手机号，居住城市这些维度会变化的场景，会对用户维度表里面的数据造成影响，这种情况叫做缓慢变化维度。 1.需要跟踪最新变化，就更新数据为最新 2.需要保存历史数据的话， 就可以将主键设置为dwid 添加一个列 对应数据有效值（标识开始和过期时间） 3.维度需要的比较少的话，可以直接增加历史对应维度列（适合较少的维度值和变化度）
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时间： 2024-11-05 17:31:15
hive数仓中缓慢变化维
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缓慢变化维 (Slowly changing dimension)
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OLAP --ODS 项目总结 -- 说说缓慢变化维
如果不是OLAP 系统或者BI系统,我们在生产环境下常遇到这样的问题 需要同步两个表.比如交通驾驶人,每个月需要同步. 表O_DRIVER_SOURCE 是来自第三方的源表,O_DRIVER_TARGET是本系统需要使用的目标表.现在需要同步这两个表很容易想到的 解决方案是 1.使用存储过程,有点复杂 2. merge into 语句 Merge into target O_DRIVER_TARGET Using O_DRIVER_SOURCE On ( O_DRIVER_SOURCE.driv
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缓慢变化维解决方案 Slowly Changing Dimensions (SCD) are dimensions that have data that slowly changes. 缓慢变化维:数据会发生缓慢变化的维度就叫"缓慢变化维". 举个例子就清楚了: 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?也就是说销售人员维度要怎么恰当的处理这一变化.先来回答一个问题,为什么要处理,或保存这一变
数据仓库专题（9）-缓慢变化维处理技术
一.案例描述 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?也就是说销售人员维度要怎么恰当的处理这一变化. 先来回答一个问题,为什么要处理,或保存这一变化?如果我们要统计北京地区或上海地区的总销售情况的时候,这个销售人员的销售记录应该算在北京还是算在上海?当然是调离前的算在北京,调离后的算在上海,但是如标记这个销售人员所属区域?这里就需要处理一下这个维度的数据,即我们缓慢变化维需要做的事情. 二.解决方案 2.1
DataStage系列教程 （Slowly Changing Dimension）缓慢变化维
BI中维表的增量更新一般有2种: Type 1:覆盖更改.记录的列值发生变化,直接update成最新记录. Type 2:历史跟踪更改.记录值发生变化,将该记录置为失效,再insert一条新的记录. 这两种其实都可以通过sql的left join来实现,不过DataStage给我们提供一个组件,可以很好的实现这个功能,这就是slowly changing dimension. 1 缓慢变化维表示例 如图1所示,是一个常用的缓慢变化维,该表的进数逻辑为: 当记录新插入到改表时,STARTDATE是
使用SSIS Slow Changing Transformation组件管理缓慢变化维
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干货：解码OneData，阿里的数仓之路。
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