数据仓库系列 - 缓慢渐变维度 (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计

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数据仓库系列 - 缓慢渐变维度 (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计

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,手机号码等信息可能随着顾客的所在地的更改发生变化,比如商品的价格在不同时期有上涨和下降的变化.那么在业务数据库中,…

缓慢变化维 (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计（转）

开篇介绍在从 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,手机号码等信息可能随着顾客的所在地的更改发生变化,比如商品的价格在不同时期有上涨和下降的变化.那么在业务…

微软BI 之SSIS 系列 - 数据仓库中实现 Slowly Changing Dimension 缓慢渐变维度的三种方式

开篇介绍关于 Slowly Changing Dimension 缓慢渐变维度的理论概念请参看数据仓库系列 - 缓慢渐变维度 (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计本篇文章总结了实现缓慢渐变维度的几种方式,并且分析了 Changing Attribute 和 Historical Attribute 输出的逻辑过程. 示例一:SSIS 中使用 Slowly Changing Dimension 控件示例二:使用 SQL 中 Merge 语句实现简…

缓慢变化维 (Slowly changing dimension)

维度建模的数据仓库中,有一个概念叫Slowly Changing Dimensions,中文一般翻译成"缓慢变化维",经常被简写为SCD.缓慢变化维的提出是因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流失发生缓慢的变化.这种随时间发生变化的维度我们一般称之为缓慢变化维,并且把处理维度表的历史变化信息的问题称为处理缓慢变化维的问题,有时也简称为处理SCD的问题. 个人感觉wiki上对缓慢变化维的定义比较详细,所以翻译此文并加入个人的观点看法.原文请参照 :http…

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…

echarts背景颜色渐变的三种类型

// 线性渐变,多用于折线柱形图,前四个参数分别是 x0, y0, x2, y2, 范围从 0 - 1,相当于在图形包围盒中的百分比,如果 globalCoord 为 `true`,则该四个值是绝对的像素位置 color: { type: 'linear', x: 0, // 左上角x y: 0, // 左上角y x2: 0, // 右下角x y2: 1, // 右下角y colorStops: [{ offset: 0, color: 'red' // 0% 处的颜色 }, { offset:…