SCD (Slowly Changing Dimensions) 是一种常用的数据仓库技术，用于更新维度表记录。下面是按照SCD方法更新维度表记录的一般过程：

1. 首先，需要确定维度表中的每个属性是 Type 1、Type 2 还是其他类型的变化。

• Type 1 表示属性不会随时间而变化，更新时直接覆盖原有值。
• Type 2 表示属性可能会随时间而变化，需要创建新的记录来表示变化的历史。

2. 根据每个属性的类型，进行相应的处理。

• 对于 Type 1 的属性，更新时直接覆盖原有值即可。

• 对于 Type 2 的属性，需要创建新的记录来表示变化的历史。一般包括以下步骤：

  • 在维度表中添加一个表示当前记录的字段，例如 "有效日期" (valid_date)。
  • 检查维度表中是否存在与待更新记录相同的属性值。如果存在多个匹配记录，则需要选择最新的记录作为当前记录。
  • 更新当前记录的 "有效日期" 为当前日期。
  • 复制当前记录并更新需要变化的属性值，并设置 "有效日期" 为未来日期（例如 9999-12-31）。
  • 插入新的记录到维度表中。

下面是一个示例代码，演示如何按照SCD方法更新维度表记录：

import datetime
import psycopg2

def update_dim_table(conn, dim_id, new_attr1, new_attr2):
    # 获取当前日期
    current_date = datetime.datetime.now().date()
    
    # 查询维度表中与待更新记录相同的属性值，选择最新的记录作为当前记录
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT * FROM dim_table WHERE id = %s AND attr1 = %s AND attr2 = %s ORDER BY valid_date DESC LIMIT 1", (dim_id, new_attr1, new_attr2))
    current_record = cur.fetchone()
    
    if current_record is not None:
        # 更新当前记录的有效日期为当前日期
        cur.execute("UPDATE dim_table SET valid_date = %s WHERE id = %s AND attr1 = %s AND attr2 = %s", (current_date, dim_id, new_attr1, new_attr2))
        
        # 复制当前记录并更新需要变化的属性值
        cur.execute("INSERT INTO dim_table (id, attr1, attr2, valid_date) VALUES (%s, %s, %s, %s)", (dim_id, new_attr1, new_attr2, '9999-12-31'))
    
    conn.commit()

# 示例用法
conn = psycopg2.connect(host="localhost", database="your_database", user="your_user", password="your_password")
update_dim_table(conn, 1, "new_attr1_value", "new_attr2_value")
conn.close()

请根据实际情况修改代码中的数据库连接信息和SQL语句，以适应你的环境和数据表结构。