其实宽表是数仓内部极端紧迫的一块，前边咱们先容过了维度表事实表，今天咱们先容一下宽表，前边咱们说过了数仓是分层的，这是本领首先和期间变化相蚁合的家具，数仓的分层式为了更好地护士数仓以及愈加高效地进行数据引诱。

宽表主要出当今dwd 层和报上层，诚然有的东谈主说dws 层也有，宽表，从字面真理上讲即是字段比拟多的数据库表，无为情况下是将许多关联的数据包括维度表、及时、已有的野心或者是dws/dwd 表关联在一谈酿成的一张数据表。

由于把不同的骨子齐放在并吞张表存储，宽表仍是不相宜范式设计的模子设计设施而且数仓内部也不彊调范式设计，随之带来的即是数据的渊博冗余，与之相对应的平允即是查询性能的提高与绵薄。

分层 请参考 数仓建模—分层建造表面

设计 请参考 数仓建模—建模方式论

就像咱们前边说过分层的目标是为了护士方便、引诱高效、问题定位、大要资源等等，那么咱们建造宽表呢?前边学习建模方式论的时候，提到过维度模子的非强范式的，不错更好的愚弄大数据处理框架的处理才气，幸免范式操作的过多关联操作，不错达成高度的并行化。数据仓库大多数时候是比拟稳当使用星型模子构建底层数据Hive表，通过渊博的冗余来栽植查询后果，星型模子对OLAP的分析引擎撑抓比拟友好，这少量在Kylin中比拟能体现。

维度模子不错更好地愚弄大数据框架，体当今那处的，体当今数据数据冗余，不错幸免许多的关联，怎样体现的呢，宽表。可是这仅仅站在大数据框架层面上的意会，还有其他层面上的意会。

一般情况下，咱们的宽表包含了许多关联的数据，如果咱们在宽表的基础上作念一些引诱，那就很方便，咱们告成从宽表内部取数据，幸免了咱们从新计算，你设计一下你如果没次齐从ods引诱一张报表，那是多不幸的体验啊。

宽表的准确性，一般齐是资格了时刻的磨真金不怕火的，逻辑虚假的可能性很小，不错告成使用，如果让你从新引诱，那这个流程中可能因为对业务意会不澈底或者是书写的逻辑不正确，导致罕有据质料问题

其实这少量和上头少量有点交流，可是这两点的强调的方面是不一样的，因为如果咱们的报表如果齐能从咱们的底层宽表出，那么咱们报表上的野心细则是一样的，其实这少量我笃信许多东谈主齐深有体会，并吞个野心的口径不一致，导致咱们提供的数据在不同的出口不一样，是业务部门继续冷漠的一个问题。其实这也即是咱们一直强调的中枢逻辑下千里的原因。

宽表的平允即是咱们前边提到过的咱们为什么要建造宽表的原因，接下来咱们看一下宽表的不及

因为咱们的宽表的计算逻辑频频很复杂，再加上宽表的数据输入是有渊博依赖的，也即是说需要处理的数据量很大，在负载逻辑+大数据量的原因下，导致咱们的宽表频频运行很慢，资源占用许多，尤其是重跑的时候。

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底下的终末一张表即是一张宽表，咱们知谈一个系统的褂讪性是取决于最差的一个法子的，这即是短板表面也叫木桶表面，咱们的宽表的褂讪性亦然很差的，这个主如果因为咱们的宽表依赖太多，每一个表的不褂讪性齐会传到到宽表。

假定 一张表依赖A B C 三张表，何况这三张表的褂讪性是 1/m 1/n 1/x,那么咱们的宽表的褂讪性即是 1/m*n*x ,至于表的褂讪性你可用它生效运行的次数/运行的总次数

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如果性能不高和褂讪性不高同期作用在一件事上的时候咱们知谈这其实是很致命的，举例你发现报表数据有问题，可是重跑需要几个小时，哈哈!

咱们说了基于宽表作念报表引诱才是正确的姿势，可是宽表自己亦然咱们引诱东谈主员引诱的，因为自己的逻辑很复杂设计的业务逻辑众多，是以给咱们的引诱就带来了挑战，而且由于业务逻辑的变更咱们也需要去治愈着复杂的逻辑，举例每次齐让你在几千行的SQL 内部加逻辑。

宽表的平允和不及咱们齐讲了，也即是说宽表虽好，可是带来的问题也许多，底下咱们就看一下怎样从设计的角度来幸免宽表的不及之处

启动之前，咱们想考一个问题，那即是宽表到底有多宽，就想咱们前边讲分层的时候说其实咱们不分层也玩得转，早起的数仓就只好一层，当今咱们议论一个问题那即是宽表到底多宽才合适，其实你要把通盘的数据装进去也不错。

是以咱们要想考到底多宽才合适的，前边咱们先容过数据域的主见，咱们与其恢复多宽这个问题，不如恢复宽表齐应该澌灭哪些数据，可是这个问题也不好恢复，可是咱们不错反着想考，宽表不应该包含什么数据，这个问题很好恢复，宽表不应该包含不属于它方位域的数据，举例会员域的宽表只应该包含会员关联的信息，同理咱们的宽表是针对某一个域而言的，也即是说它是有界限的。

这下咱们再来恢复宽表到底多宽，欧博体育官网只须不跨域，何况方便使用齐是合理的。可是这似乎并不可惩办咱们上头提到的宽表的不及，仅仅指明了宽表的一个粗拙的标的。有了标的之后咱们通过咱们的设战略略就不错让宽表瘦下来。

主次鉴别，其实咱们继续听到的一句话即是作念事情要搞明晰主次，咱们看一下表设计的主次是什么，假定咱们作念的是一个会员域的宽表，可是会员域是如故一个比拟大的主见，是以咱们还要发掘出咱们这个表的主题，举例咱们作念的是一张会员域下的会员基本信息宽表，那么咱们专注的细则即是基本信息，举例会员信息买通。当让因为事宽表你可能还会冗余的其他信息进来，可是当这么的信息越来越多的时候，咱们这张表的主题就越来越弱，是以咱们就需要作念拆分。

拆分不错让咱们愈加聚焦表的主题，关于数仓引诱东谈主员而言不错更好的治愈、关于使用方而言不错愈加明晰的意会这张表的主题。

除了前边的主次鉴别咱们还不错作念冷热鉴别，其实冷热鉴别这个词我笃信你不是第一次听到，可是怎样看这个事情呢，你想一下你在数据存储的时候是怎样作念冷热鉴别的，这里亦然相似的理念。

假定我有一张宽表，内部有200个字段，有30张报表在使用它，可是我发现前边150个继续字段继续被使用，后头 50个字段只好一两张报表使用到了，那么咱们就不错作念一个冷热鉴别，将宽表拆分。

其实前边的主次鉴别、冷热鉴别齐不错提高褂讪性，可是前边咱们不是为了褂讪性鉴别的。

咱们继续有这么的宽表，它依赖埋点数据，可是咱们的埋点数据的特质即是量大，导致计算继续延伸，那么咱们的宽表就会受影响，从而咱们的报表就受影响，可是许多时候你发现报表压根莫得效过埋点计算出来的野心，或者是只用了一两个。那咱们不错将其拆分，如果报表莫得使用到那就最佳了，如果使用到了，那就后推，在报上层面上作念关联，这么咱们的埋点数据即使出不来，咱们的报表数据如故不错看的。

主要西宾了一下几个方面

设计宽表的表面其实说白了即是一句话高内聚低耦合，诚然这几个字你在其他范围可能很谨慎了，可是这里你就好好想考一下才能想通，我一直新信奉的是一力降十会 一拙破万巧 也即是说你要学会压根的东西，才能举一反三破万难。

如何形容看得烂熟的风景？秦观词中的一句——“无边丝雨细如愁”冒上心头。愁必细吗？这等譬喻随意性大得很。“春去也，飞红万点愁如海”，也是秦观写的。不过，雨点从白发溜下，滋润头皮之际，我只认可前者。与细雨配对的愁，只合以“轻”来形容。它茫茫无际，上中学的年代，一次，我在两旁栽满紫荆树的小街漫步。先是微风，紫色花瓣簌簌地旋转，起落，风渐大，花成了雨网，伴着幽微的香。我站着不动，听任花落在黑发上，落在瘦削的肩膀，心里满得要溢的就是它。近似伤感，为了浩大的艳丽瞬间落尽。它又无法确指，想哭，但没理由。常言道，少女情怀总是诗。这“情怀”必包含细雨营造的意象，比如她无端流泪，叹息，向一个方向凝神，却不是看。戴望舒的《雨巷》，油纸伞下的姑娘，就是它的化身。我打开车门，坐进驾驶座。头、脸和夹克都湿漉漉。凉得好舒泰！车行在日落大道。被雨网兜住的绿化带，不动声色地绿着。我继续探讨细雨，终于省悟，它的境界，在东方美学可以“蕴藉”名之。若即若离，若有若无，教人茫然，怅然，心头隐然产生预感，将有什么事发生。然而，一切终归是老样子。

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