近年来，随着电商、搜索引擎、智能计算的迅速发展，数据的收集和处理就变得更加重要。以便能正确地理解实际情况，正确利用数据，以及分析和预测未来情况，大数据表设计是不可或缺的。
大数据表设计涉及到对数据的组织，包括详细的记录模式，列表结构，聚合算法，数据关系，数据完整性，性能优化等等技术。在表设计时，需要考虑到数据分析，报告，业务逻辑和需求。确定表格的层级和类型，以及各个细节的引用，可以有效地提高数据的质量以及结构的准确性。
一般来说，大数据表设计包括两个阶段：技术设计和业务分析。在技术设计时，需要理解数据模型，并根据业务需要完成表格的设计。如：垂直表、水平表及其它表的分区等，以及理解如何在表格中加入约束，以及如何使用数据库的功能提高表格的性能；此外，还需要定义数据质量管理体系，保证数据的正确性，以此实现数据的准确性和一致性。
在业务分析的阶段，则是根据技术设计，进行大数据表设计的真正实现。包括：数据源分析、收集到的数据分析、数据流动策略设计、数据清洗策略设计、数据存储设计、 还有大数据表的实现输出等。尤其是对于实时数据库的设计，尤其需要性能的考虑，而BigData的高并发及权限控制等进行一些细节上的调整。
大数据表设计是数据变得有用的前提，正确的大数据表设计，可以帮助开发者正确地理解，处理大数据，做出正确的决定，实现更准确的应用，让网络大数据赢得更多发挥。
