维度表 事实表 宽表 维表
维表
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术语基本信息
规范用词：
维表
英语名：
dimension table
定义：
对维的属性进行描述的表格。每个维都有一个表与之相关联，称为维表。是对维的属性的描述。
见载：
管理科学技术名词
学科：
管理科学技术_信息管理与知识管理_决策支持系统
公布年度：
2016
智能聚合
1.计算机科学技术名词 (第三版)
规范用词：
维表
英语名：
dimension table
定义：
数据仓库环境中描述事实属性的表。
学科：
计算机科学技术_数据库_数据库新技术
公布年度：
2018
维度表 事实表 宽表 维表
如何使用云数据库RDSMySQL版连接器_实时计算Flink版-阿里云帮助中心 https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/apsaradb-rds-for-mysql-connector
关键字 TEMPORARY
CREATE TEMPORARY TABLE
维表独有
参数
说明
数据类型
是否必填
默认值
备注
cache
维表缓存策略。
String
否
在Flink计算引擎VVR 4.0.6之前版本，缓存策略默认值为NONE。
在Flink计算引擎VVR 4.0.6及以上版本，缓存策略的默认值为ALL。
数据缓存的目的是加速维表的查询，但缓存的数据无法保证是最新的。Flink RDS MySQL连接器支持三种维表数据缓存策略：
NONE：无缓存，每条数据都会查询数据库维表。
LRU：缓存维表里的部分数据。源表的每条数据都会触发系统先在Cache中查找数据，如果没有找到，则去物理维表中查找。
ALL：缓存维表里的所有数据。在Job运行前，系统会将维表中所有数据加载到Cache中，之后所有的维表查找数据都会通过Cache进行。如果在Cache中无法找到数据，则KEY不存在。这个全量的Cache有一个过期时间，过期后后重新加载一遍全量Cache。
适用于远程表数据量小且MISS KEY（源表数据和维表JOIN时，ON条件无法关联）特别多的场景。
cacheSize
缓存大小。
Integer
否
100000
当选择LRU缓存策略后，需要设置缓存大小。
当选择NONE或ALL缓存策略时，不必设置缓存大小。
cacheTTLMs
缓存超时时间。
Long
否
如果cache配置为NONE，则cacheTTLMs可以不配置，表示缓存不超时。
如果cache配置为LRU，则cacheTTLMs为缓存超时时间。默认不过期。
如果cache配置为ALL，则cacheTTLMs为缓存加载时间。默认不重新加载。
单位为毫秒。
maxJoinRows
主表中每一条数据查询维表时，匹配后最多返回的结果数。
Integer
否
1024
进行Join时，主表输入一条数据，对应维表匹配后返回的结果总数受该参数限制。
如果您可以预估一条数据对应的维表数据最多为n条，则可以设置maxJoinRows='n'，以确保实时计算匹配处理效率。
维表是一种用于表示数据的数据结构，它由多个表组成，每个表代表一个维度，例如日期、时间、地点等。在阿里云实时计算Flink版中，可以使用维表来进行分布式数据处理和计算。
flink 在是实时同步RDS 数据的时候，可以通过SQL 创建任务作业，在source 端的时候，如果需要表之间的join或者其它操作，会使用到维表，具体要结合您的业务逻辑
支持哪些连接器_实时计算Flink版-阿里云帮助中心 https://help.aliyun.com/zh/flink/developer-reference/supported-connectors
源表（Source Table）
维表（Dimension Table）
结果表（Result Table）
源表
Flink作业的数据输入表，是计算的驱动来源。
不能作为维表，必须作为驱动表来推进后续计算。产生的记录决定了计算链的触发。
通常是需要进行转换计算的大规模业务数据，量级可以达到千万级甚至亿级别。
以流式数据的形式输入，表示连续不断的新数据，可以来自消息队列、数据库变更日志等。
包含需要Join和关联的关键字段，如用户ID、订单ID等业务主键。
维表
辅助表，用于丰富和扩展源表的数据。
不能作为主驱动表，只能辅助补充源表。维表本身不驱动计算。
数据规模通常较小，可以是静态表也可以是低吞吐的流表，数据量级可能在GB到TB级别。
提供对业务数据的额外补充信息，如用户姓名、产品详情、区域信息等。
通过与源表进行Join连接，可以丰富源表的信息，形成更加详细的宽表。
结果表
Flink作业输出的结果数据表。
存储着经过计算转换后的最终结果数据，如聚合结果、过滤后的数据等。
可以输出到数据库、消息队列、文件等外部系统，用于后续的分析。
是整个作业处理链的最终产出和输出，存储了计算的输出。
例如，有如下源表和维表：
源表：订单数据表，包含用户ID、订单ID、订单金额等信息。
维表：用户信息表，包含用户ID、用户名、地址等信息。
作业首先从订单数据源表读取实时订单数据，将订单数据流与用户信息静态维表进行Join，然后按地区聚合统计订单总额，最后将统计结果写入结果表。
在这个作业中，订单表作为驱动源表输入，用户信息表作为静态维表，统计结果表作为作业最终输出。订单表不能作为维表，必须作为驱动表输入数据；而用户信息表不能作为驱动表，只能作为辅助维表补充订单数据。
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