Database 我应该跟踪关系/跨国家数据库中缓慢变化的维度吗？

让我们以人力资源数据库为例。HR人员每天使用的事务数据库处理每天发生的所有招聘和解雇。还有一个从事务数据库中提取的多维数据仓库

假设延迟足够低，以下哪个参数将被视为“最佳实践”

1） 事务数据库应该只需要跟踪数据当前的状态。它不必跟踪缓慢变化的数据（例如，某个特定员工拥有哪些经理的历史，他的工资是如何随时间变化的，等等）。ETL过程应该检测过渡数据库中的变化，并更新数据仓库中缓慢变化的维度

2） 事务数据库完全能够跟踪自己的历史信息。如果某个东西在ETL会话之间更改两次，那么第一次更改将永远丢失。多维数据库的主要用途是在报表中实现高效的查询性能，因此它仍在发挥作用。这也使得ETL过程更快、更简单

我觉得这两个论点都有优点，如果它们都是有效的论点，我很乐意在它们之间做出选择

我是否遗漏了一些未被考虑的东西

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其中一个论点完全错了吗

我认为@marek grzenkowicz所说的是正确的。如果人力资源事务/运营系统的业务需求表明需要更改历史记录，则它们属于事务/运营系统。同样，如果业务需求声明需要此历史记录（或者可能是不同粒度级别的历史记录），那么仓库也会存储该历史记录。历史记录可能存储在两个系统中

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我也推荐“数据仓库工具包”。我现在正在阅读它，它似乎有很多经过时间和现场测试的设计模式来为数据建模。这本书的第三版几周前刚刚出版。

我认为@marek grzenkowicz所说的是正确的。如果人力资源事务/运营系统的业务需求表明需要更改历史记录，则它们属于事务/运营系统。同样，如果业务需求声明需要此历史记录（或者可能是不同粒度级别的历史记录），那么仓库也会存储该历史记录。历史记录可能存储在两个系统中

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您缺少的是业务需求。用户是否需要历史数据？此外，还需要一份数据仓库工具包：维度建模的完整指南——书中有一整章是关于人力资源数据的维度建模的。您缺少的是业务需求。用户是否需要历史数据？另外，还需要一份数据仓库工具包：维度建模完整指南——书中有一整章是关于人力资源数据维度建模的。