数据仓库

缓慢变化维（SCD）三种类型：不是"选一个"，而是逐列定策略 «站在指标体系与数据仓库落地视角，把 SCD Type 1 / Type 2 / Type 3 的适用边界、拉链闭合的边界坑、以及同一张维度表内混合 SCD 类型的做法一次讲清。

一、现象与背景 接手一个 B 端数据平台后，第一个季度就经历了一次「口径变更事故」：业务方要求把「付费转化率」的分母从 "uv（按访客会话去重）" 改成 "distinct user_id（按自然人去重）"，理由是「同一用户换设备不该被算两

一、现象与背景 去年接手一个 App 数据团队，DAU 约 480 万，投放渠道 12 个。接手第一周，产品给我看一张看板："全渠道 UV 之和"是 820 万，但"当日总 UV"只有 470 万，两个数差了 74%。产品问我哪个对。我答：

人均 GMV 凭空多出 2.5 倍：一对多 JOIN 放大（fan-out）让 SUM/COUNT 静默虚增的根因与三层解法 «结论先行：大多数「指标对不上」不是数据错了，而是聚合粒度错了。当你把「一」侧的指标（如订单金额）和「多」侧的行（

指标加速层选型：现算、物化视图、实时流，一次把该选哪个讲清楚 «本文站在「指标体系搭建」视角，对比三种指标加速方案的延迟、成本与口径一致性，给出可复现的选型决策。» 一、现象与背景 接手一个 B 端数据产品后，第一周就撞上一堵墙：核心看板的

背景 做了 10 年大数据平台，最近半年在多个团队里反复看到同一个争论：业务埋点（用户行为日志、操作流水、事件流）到底该怎么建模？我至少碰过三种流派，且每一种背后都站着一位"踩过坑的人"： 1) 扁平宽表派：一张 "events" 大表，几