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96SEO 2026-02-20 03:26 10
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因为我觉得一门知识叫什么名字并不是最核心的#xff0c;关键是搞清楚它的诞生背景以及如何在特定场景用好它。
构建宽表的目的很简单,就是为了一站式尽可能多的展示我们需要…1.
讲宽表我想从为什么需要宽表入手而不是一上来就抠概念。
因为我觉得一门知识叫什么名字并不是最核心的关键是搞清楚它的诞生背景以及如何在特定场景用好它。
构建宽表的目的很简单,就是为了一站式尽可能多的展示我们需要的数据。
因为在数据库中不同的数据通常是存放在不同的数据表中的关联起来非常不方便既费时又费力还容易犯错。
那么如果我们将数据提前串联好存在一张数据表中,岂不是完美的解决了这个问题?由于数据表一般是通过二维结构行列展示数据,既然要尽可能多的展示信息,那么相对其他普通表拥有的属性更多需要存储属性的字段更多所以表就变宽了。
我们先对“宽”做一个定量一张数据库表超过多少个字段就叫宽表假设我们设置100为分界线一张表超出100个字段就叫宽表那么宽表的第一个定义就来了。
上面是比较简单直观的定义我个人觉得没啥毛病但是如果就这么拿出去和别人说显得有点粗糙可能有人觉得逼格不够高所以换个角度我们可以从结果逆推概念
存放核心业务实体在业务履行流程中的信息上下游的关联信息可以称之为宽表
在物流公司中运输单承载了很多业务信息包括运单的基本信息创建日期大概重量等、运单的财务信息、运单的货物信息、运单的取派信息等等这些数据在业务系统的数据库中是分散在不同的数据表中的甚至不同的系统如果我们要想一站式看到我们关注的不同维度的核心属性要先确定数据中在哪里然后再写代码关联到我们想看的数据效率低风险高。
那么我们可以在数据仓库中将相关的数据提前关联好然后加载到一张“运单宽表”中这样下游的用户如果需要看运单相关的信息只需要访问一张表就可以了
类似于我们经常听说的用户画像也是基于用户这个核心实体将用户相关的基础数据各个领域的行为数据做了加工然后统一存放在标签表中落地成了一张宽表。
同样举运单的例子在快递的履行流程中我们有时候期望能够一站式追踪某个核心实体的状态那么我们可以基于关注的核心实体将其核心属性上下游核心属性串起来落地为一张宽表。
宽表做了大量的维度退化一旦维表的属性发生了缓慢变化那么需要重新刷新宽表的历史数据
宽表是多数据来源一旦上游业务发生了调整宽表必须随着调整往往费时费力。
宽表做了大量冗余相对于范式设计的表需要更多的存储空间且在跨平台推数时例如从Hdfs-ClickHouse可能会对下游集群造成较大影响
原文链接https://blog.csdn.net/weixin_41650737/article/details/125135827
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