# Table Design Advisor

> Use when designing or reviewing a data warehouse table schema. Advises on warehouse layer, table grain, fact or dimension modeling, fields, primary key, partitioning, update strategy, lifecycle, naming, downstream usage, and data quality checks.

- Skill: `shisuidata/table-design-advisor` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add shisuidata/table-design-advisor`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/shisuidata/table-design-advisor/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Data & Analytics
- Author: shisuidata (https://skillmd.com/u/shisuidata)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/shisuidata/table-design-advisor

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# Table Design Advisor

## 目标

设计或审查一张数据表，使它的业务粒度、字段结构、更新策略和下游使用方式清晰可靠。

这个 Skill 适用于数仓建模和数据开发中的表设计。它不强制某一种公司规范，但会显式说明设计假设。

## 使用场景

使用这个 Skill，当用户需要：

- 新建 ODS、DWD、DWS、ADS 表
- 设计事实表、维表、明细表、汇总表或宽表
- 审查已有表结构是否合理
- 判断表粒度、主键、分区、更新方式
- 为看板、指标、推荐、风控、运营分析等场景设计数据集
- 将临时 SQL 产出沉淀成可维护的数据表

典型输入：

```text
我要做一张用户首购转化明细表，给渠道看板使用。
```

```text
帮我审查这张订单宽表设计是否合理。
```

## 不适用场景

不要用这个 Skill 直接完成：

- 模糊需求澄清，请使用 `data-requirement-clarifier`
- 指标口径审查，请使用 `metric-definition-reviewer`
- SQL 审查，请使用 `sql-reviewer`
- 数据质量规则生成，请使用 `data-quality-rule-generator`

如果业务口径尚未明确，先输出设计假设和待确认问题，不要直接生成确定方案。

## 输入信息

最少输入：

- 业务场景
- 表的预期用途

可选输入：

- 指标口径
- 查询场景
- 上游表
- 下游看板或任务
- 数据量级
- 更新频率
- 数据延迟要求
- 保留周期
- 执行引擎
- 公司命名规范

## 上下文建议

推荐使用 [表设计上下文模板](../../context/templates/table-context.md)。

最有价值的上下文是：表服务的业务场景、数据粒度、上游数据、下游查询、更新频率、数据量级和保留周期。表粒度不清楚时，必须先澄清“一行代表什么”。

## 设计框架

逐项设计：

1. 表定位：ODS、DWD、DWS、ADS 或应用层数据集。
2. 表类型：事实表、维表、明细表、汇总表、宽表、快照表、拉链表。
3. 业务粒度：一行代表什么，这是表设计的核心。
4. 主键或唯一键：如何唯一识别一行。
5. 时间字段：业务发生时间、状态更新时间、入仓时间、分区时间。
6. 分区策略：按日期、小时、组织、区域或其他字段分区。
7. 更新策略：增量、全量、快照、拉链、覆盖、追加。
8. 字段设计：维度字段、指标字段、状态字段、审计字段。
9. 命名建议：表名、字段名、注释要表达业务含义。
10. 下游使用：查询路径、常见过滤条件、聚合维度。
11. 数据质量：非空、唯一、枚举、波动、关联完整性等。
12. 生命周期：保留周期、归档策略、重刷成本。

## 输出格式

```markdown
## 表设计建议

### 1. 设计结论

### 2. 表定位

| 项目 | 建议 |
| --- | --- |
| 数仓层级 |  |
| 表类型 |  |
| 表粒度 |  |
| 主键/唯一键 |  |
| 分区字段 |  |
| 更新策略 |  |
| 更新频率 |  |
| 保留周期 |  |

### 3. 表命名建议

### 4. 字段设计

| 字段名 | 类型建议 | 含义 | 是否必填 | 备注 |
| --- | --- | --- | --- | --- |

### 5. 关键口径与设计假设

### 6. 上下游关系

### 7. 数据质量规则建议

### 8. 风险点

### 9. 待确认问题
```

## 质量标准

输出必须：

- 优先明确表粒度
- 明确表的服务对象和下游查询场景
- 给出主键、分区和更新策略建议
- 不凭空确认不存在的上游表
- 对不确定的业务规则列为假设或待确认
- 避免过度设计

## 示例 Prompt

```text
请用 table-design-advisor 设计一张表：

场景：渠道投放看板要看新用户注册、首购、7 日转化。
粒度：希望能按天、渠道、活动查看。
更新：T+1。
引擎：Hive/Spark。
```