缓慢渐变维，即维度中的属性可能会随着时间发生改变，比如包含用户住址Address的DimCustomer维度，用户的住址可能会发生改变，进而影响业务统计精度，DimCustomer维度就是缓慢渐变维（SCD），对于SCD，处理方式通常有以下几种：

• Type 1：完全不记录历史变化信息，在ETL将数据载入SCD的时候，对于会产生变化的属性值直接覆盖，比如对于DimCustomer的Address，每次都会将新的地址update到该字段，因此这个SCD实际上总是最新的当前信息，却没能包含历史信息
• Type 2：通过添加记录来将每一次变化都记录到SCD中，每条记录都有两个字段（如Effective_start和Effective_end）表明该记录的有效期间，并且可以设定一个Active标志位字段，当该字段为True的时候表明这条记录是最新的状态，为False的时候表明该记录是历史记录，其有效期间可以通过Effective_start和Effective_end字段来查
• Type 3：通过对会发生变化的字段，添加相应的历史字段，来记录最近的变化而非全部变化。比如DimCustomer中有两个字段Address和Address_Old，第一个字段是用户的当前住址，后一个字段是用户之前一次的住址，显然，更久之前的信息就无法追溯了
• Type 4：除了一个记录当前信息的维度外，单独建立一个历史信息维度，该维度中需要包含有效期间字段（如Effective_start和Effective_end）
• Type 6 = 1+2+3：可以看到，对于Type 1/2/3，都是对于SCD中渐变属性的处理方式，而针对一个包含多字段的复杂的SCD，可能需要结合以上三种处理方式。比如对于DimCustomer中的用户联系方式属性email，如果业务上并不重要，那么这个字段可以采取Type 1的方式，即每次只保留最新的联络方式，覆盖原来的；假如业务中需要分析用户所在地Region，那么很可能需要用到Type 2，记录每一个Region的改变；而对于地址信息Address，可能并不需要追溯很久的变化，那么加一个Address_Old字段来记录上一次的住址就够了

缓慢渐变维度的几种处理方式