维度建模进阶：缓慢变化维度与性能优化实战
一、缓慢变化维度（SCD）的深度解析与实战
1. SCD的核心挑战与分类
缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）是维度建模中处理历史数据变化的核心问题。其核心挑战在于如何在数据仓库中准确记录维度属性的变化轨迹，同时不影响查询性能。根据Kimball理论，SCD主要分为三种类型：
• Type 1（覆盖历史）：直接更新维度属性，不保留历史记录。适用于无需追溯变化的场景（如修正错误数据）。
• Type 2（新增记录）：通过代理键和时间戳标记历史版本，保留完整变化轨迹。典型应用场景包括用户地址变更、产品分类调整等需历史分析的场景。
• Type 3（新增列）：在同一行中新增字段存储新旧值，仅保留最近一次变化记录。适用于变化次数少且需快速对比新旧状态的场景（如促销活动状态变更）。
2. 拉链表设计与实现
拉链表是Type 2的经典实现方式，通过start_dt和end_dt标记记录的有效期，适用于高频变化的维度（如用户信息）。其核心步骤包括：
• 增量数据捕获：通过ETL对比当日数据与历史全量数据，识别新增和变更记录。
• 关链与开链操作：将失效记录的
