第三十五 篇缓慢变化维（SCD）全类型解析与应用实战指南

一、SCD基础概念

缓慢变化维是维度建模中处理属性随时间变化的经典方法论，其核心矛盾在于：既要保存历史状态以支持分析，又要控制存储和查询成本。根据Kimball理论体系，SCD被系统化为6种标准类型（Type0-Type6），并衍生出多种实现变体。

SCD三大核心特征

1. 低频变化：月/季度级更新频率（区别于实时变化的流数据）
2. 不可预测性：无法预知变化的字段和时间点
3. 历史可追溯：需支持任意时间点的状态回溯

二、6种标准SCD类型详解

1. Type0（保留原始值）

• 策略：始终保留首次录入值，不处理任何变更
• 适用场景：法律要求固定的属性（如出生日期）
• 实现示例：

  ALTER TABLE customer ADD COLUMN original_address VARCHAR(100);
  

2. Type1（覆盖旧值）

• 策略：直接更新字段值，无历史记录
• 适用场景：错误修正或无需历史分析的属性（如电话号码更正）
• Hive实现：

  UPDATE customer SET address = '新地址' WHERE id = 1001;
  

3. Type2（新增记录）

• 策略：插入新记录并标记时间区间，代理键+业务键共同标识
• 适用场景：需完整历史追溯（客户等级变更）
• 拉链表实现：

  CREATE TABLE user_scd2 (
    user_sk BIGINT,  -- 代理键
    user_id INT,      -- 业务键
    name STRING,
    start_date DATE,
    end_date DATE,
    is_current BOOLEAN
  );
  

4. Type3（新增字段）

• 策略：添加新列保存历史值（仅保留最近一次变更）
• 适用场景：有限历史需求（部门结构调整）
• 实现示例：

  ALTER TABLE employee ADD COLUMN previous_department STRING;
  

5. Type4（历史表分离）

• 策略：拆分当前表与历史表
• 适用场景：高频查询当前状态（实时订单状态）
• 架构设计：

  -- 当前表
  CREATE TABLE product_current (...);
  -- 历史表
  CREATE TABLE product_history (...);
  

6. Type5（微型维度）

• 策略：将频繁变化属性拆分为独立维度表
• 适用场景：用户行为标签等高基数维度
• 实现示例：

  CREATE TABLE user_behavior (
    behavior_sk INT,
    user_id INT,
    last_login DATE,
    activity_score INT
  );
  

7. Type6（混合型）

• 策略：组合Type1+Type2+Type3
• 适用场景：需要同时展示当前值和历史轨迹（VIP等级分析）
• 实现逻辑：
  • 新增记录(Type2)
  • 更新当前值(Type1)
  • 保留最近历史值(Type3)

三、扩展实现模式

1. 全量快照

• 原理：每日保存全量数据副本
• 优点：查询简单，恢复方便
• 缺点：存储成本高（适合变化率<5%的场景）

2. 渐变快照

• 原理：仅保存变化差异
• 实现工具：Apache Hudi的MOR表

  hudiOptions.type = "MERGE_ON_READ"
  

四、选型决策矩阵

维度特征	推荐类型	典型场景
法律强制不变	Type0	用户身份证号
无需历史追溯	Type1	错误数据修正
完整历史分析	Type2	客户等级变更
有限版本追溯	Type3/Type6	部门结构调整
高频属性变化	Type5	用户行为标签
混合需求	Type6	会员等级+消费趋势分析

五、现代数据栈实现方案

1. 基于Hudi的Type2实现

-- 创建Hudi表
CREATE TABLE customer_scd2 USING hudi
TBLPROPERTIES (
  primaryKey = 'customer_id',
  preCombineField = 'update_time'
);

2. dbt声明式配置

models:
  customer_scd2:
    materialized: incremental
    unique_key: customer_sk
    strategy: scd_type2
    updated_at: update_time
    valid_from: start_date
    valid_to: end_date

六、性能优化策略

1. 分区设计：按end_date做时间分区，加速历史查询
2. 索引优化：为(业务键, start_date)建立联合索引
3. 冷热分离：将end_date>3年的数据归档到OSS
4. 压缩策略：对小文件进行定期合并（Hudi的Clustering）

七、行业应用案例

金融风控场景

某银行使用Type2+Type5混合模式：

• Type2记录客户基本信息变更
• Type5管理信用评分变化
  实现T+0风险评级更新，坏账率降低23%

习题解析

问题：某电商需要同时记录用户当前手机号和历史手机号，应选择哪种SCD类型？
答案：Type6（混合型），通过Type2记录完整变更历史，Type1更新当前值，Type3保留最近一次旧值。

下期预告：《维度的层次关系》
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