数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
完成维度定义后，您就可以对维度进行补充，进而生成维表了。维表的设计需要注意：
建议维表单表信息不超过1000万条。
维表与其他表进行Join时，建议您使用Map Join。
避免过于频繁的更新维表的数据。
在设计维表时，您需要从下列方面进行考虑：
维表中数据的稳定性。例如A公司电商会员通常不会出现消亡，但会员数据可能在任何时候更新，此时要考虑创建单个分区存储全量数据。如果存在不会更新的记录，您可能需要分别创建历史表与日常表。日常表用于存放当前有效的记录，保持表的数据量不会膨胀；历史表根据消亡时间插入对应分区，使用单个分区存放分区对应时间的消亡记录。
是否需要垂直拆分。如果一个维表存在大量属性不被使用，或由于承载过多属性字段导致查询变慢，则需考虑对字段进行拆分，创建多个维表。
是否需要水平拆分。如果记录之间有明显的界限，可以考虑拆成多个表或设计成多级分区。
核心的维表产出时间通常有严格的要求。
设计维表的主要步骤如下：
完成维度的初步定义，并保证维度的一致性。
确定主维表（中心事实表，本教程中采用星型模型）。此处的主维表通常是数据引入层（ODS）表，直接与业务系统同步。例如，s_auction是与前台商品中心系统同步的商品表，此表即是主维表。
确定相关维表。数据仓库是业务源系统的数据整合，不同业务系统或者同一业务系统中的表之间存在关联性。根据对业务的梳理，确定哪些表和主维表存在关联关系，并选择其中的某些表用于生成维度属性。以商品维度为例，根据对业务逻辑的梳理，可以得到商品与类目、卖家、店铺等维度存在关联关系。
确定维度属性，主要包括两个阶段。第一个阶段是从主维表中选择维度属性或生成新的维度属性；第二个阶段是从相关维表中选择维度属性或生成新的维度属性。以商品维度为例，从主维表（s_auction）和类目 、卖家、店铺等相关维表中选择维度属性或生成新的维度属性。
尽可能生成丰富的维度属性。
尽可能多地给出富有意义的文字性描述。
区分数值型属性和事实。
尽量沉淀出通用的维度属性。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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