上次我们理解了维度表，哪什么是缓慢变化维呢，比如我们有这样的一个场景，
A
客户在
4
月份的时候归属于
X
部门，在
5
月的时候归属于
Y
部门，如果
A
客户的销售额需要体现归属部门的变化关系。此时就需要用到缓慢变化维了。如下图就是对客户表的一个缓慢变化。
上面设计就是对每个月把客户生成一份数据，但如果我们的客户有
100
万个呢，每月生成一份，一年后就有
1200
万了，这样导致数据量会很大，在关联的时候会严重影响性能。哪么我们就需要用缓慢变化维的设计方案了，采用代理键方案来达到最少数据量。如下图：
我们通过对客户表的开始日期和结束日期框定每个客户的当前版本，然后落地数据时把客户的代理键带上，这样以后在做数据分析时，如果结果表带的客户维度信息不全，就可以直接用代理键关联客户维表带出需要的维度，如果此时没有代理键做关联，采用客户代码做关联，就会出现数据笛卡尔积，如下图，当我们需要对结果表增加客户的“归属部门名称”时，有“代理键”信息时，则直接按代理键做关联条件带出客户维表里的“归属部门名称”信息，如果按“客户代码”关联，则会导致数据翻倍，见红色数据记录，
4
月的由
100
变化到
200
了，
5
月份的
200
变化到
400
了，不然就需要重新计算每个月的数据才能达到增加“归属部门名称”信息的目的。
生成缓慢变化维的
SQL
代码见
:
https://github.com/blt328/dw_blt
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