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，很自然的就会修改并马上反映到实际业务当中去。但是在数据仓库中，其数据主要的特征一是静态历史数据，二是少改变不删除，三是定期增长，其作用主要用来数据分析。因此分析的过程中对历史数据就提出了要求，有一些数据是需要能够反映出在周期内的变化历史，有一些数据缺不需要，那么这些数据应该如何来控制。
假设在第一次从业务数据库中加载了一批数据到数据仓库中，当时业务数据库有这样的一条顾客的信息。
顾客 BIWORK ，居住在北京，目前是一名 BI 的开发工程师。假设 BIWORK 因为北京空气质量 PM2.5 等原因从北京搬到了三亚。那么这条信息在业务数据库中应该被更新了 -
那么当下次从业务数据库中抽取这类信息的时候，数据仓库又应该如何处理呢？我们假设在数据仓库中实现了与业务数据库之间的同步，数据仓库中也直接将词条数据修改更新。后来我们创建报表做一些简单的数据统计分析，这时在数据仓库中所有对顾客 BIWORK 的销售都指向了 BIWORK 新的所在地 - 城市三亚，但是实际上 BIWORK 在之前所有的购买都发生在 BIWORK 居住在北京的时候。这是一个非常简单的例子，它描述了因一些基本信息的更改可能会引起数据归纳和分析出现的问题。但是有时，这种场景的的确确可能是存在的。
为了解决类似于这样的问题需要了解数据仓库中的一个非常重要的概念 - 缓慢渐变维度。
缓慢渐变类型一 (Type 1 SCD)
在数据仓库中，我们可以保持业务数据和数据仓库中的数据始终处于一致。可以在 Customer 维度中使用来自业务数据库中的 Business Key - CustomerID 来追踪业务数据的变化，一旦发生变化那么就将旧的业务数据覆盖重写。
DW 中的记录根据业务数据库中的 CustomerID 获取了最新的 City 信息，直接更新到 DW 中。
缓慢渐变类型二 (Type 2 SCD)
当然在数据仓库中更多是对相对静态的历史数据进行数据的汇总和分析，因此会尽可能的维护来自业务系统中的历史数据，能够真正捕获到这种历史数据的变化。以上面的例子来说，可能需要分析的结果是 BIWORK 在 2012年的时候购买额度整体平稳，但是从2013年开始购买额度减少了，出现的原因可能与所在的城市有关系，在北京的门店可能比在三亚的门店相对要多一些。像这种情况，就不能很简单在数据仓库中将 BIWORK 当前所在城市直接更新，而应该新增加一条数据来说明现在 BIWORK 所在地是在 Sanya。
但是如果仅仅在 DW 中新增一条新的数据仍然会出现新的问题，因为在 DW 中标识这个顾客是通过 CustomerID 来实现的，这条 CustomerID 来源于业务数据库，它是唯一的。然而在 DW 中新增一条数据来保存业务数据库中历史信息，就无法保证这条数据在 DW 中的唯一性了，其它的 DW 数据表关联到这张表就无法知道应该如何引用这个 Customer 的信息。实际上，如果 CustomerID 在 DW 中也作为主键来唯一标识 Customer 的话，在插入新数据的时候就会发生失败。
因此我们需要继续保持 Business Key 业务键，因为它是关联到业务数据库的唯一纽带。做出改变的部分就是新增加一个 Key，一个数据仓库的键。在数据仓库的术语里面，这个唯一标识数据仓库表记录的键我们称之为 Surrogate Key 代理键，通常设置为DW表的主键。
在上面这张表中，其中 -
CustomerID - Business Key 业务键，用来连接业务数据库和数据仓库的键，注意无论在业务数据库还是数据仓库无论任何时候都不应该发生改变。DWID - Surrogate Key 代理键，一般设置为 DW 维度表的主键，用来在数据仓库内部中的维度表和事实表建立关联。
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