数据仓库事实表做拉链含义

数据仓库事实表做拉链含义

在数据仓库中，数据模型是经过精心设计的，通常采用星型或雪花模型。事实表是其中最重要的组成部分之一。在事实表中，会有一些列与事实相关的维度列，如日期、时间、地点等。但是这些维度列在时间上是会有变化的，这就需要采用拉链技术来进行设计。

所谓拉链（Slowly Changing Dimension，SCD），是指某些维度不只有一条记录，而是有多条不同历史版本记录的情况。这些历史版本的维度记录与事实记录之间是存在一定关联的。拉链技术是数据仓库中一种重要的维度变化管理技术，它能够基于时间轴保持维度数据的历史记录，从而支持历史查询和分析。

具体而言，拉链机制可以分为三种情况：

• Type 1：覆盖旧记录。将新的维度值直接覆盖旧记录，不保留历史数据。
• Type 2：添加新记录。将新的维度值插入新的记录中，保留历史数据。
• Type 3：保留历史标记。在维度表中添加一个标识列，标记每个维度值的状态变化。

其中，在数据仓库事实表中，类型2是最常用的拉链机制。它将每个维度值的历史版本保存在一个单独的行中，这些行通过组合键（如唯一标识符和开始/结束日期）来唯一标识。这种方式使得数据仓库事实表更加灵活，可以自由地查询历史数据，而不会对当前事实数据造成影响。

下面是一个简单的Python示例，用于演示如何在数据仓库事实表中实现拉链机制：

import sqlalchemy as sa
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from datetime import datetime

Base = declarative_base()

class Product(Base):
    __tablename__ = 'products'

    id = sa.Column(sa.Integer, primary_key