業務背景：
1. 廣告投放涉及到用戶的諸多特征
2. 用戶特征通常不在同一個表中
3. 通過各種算法邏輯會產生很多的中間表
4. 各中間表的唯一標志基本為單一字段，通常會員標志或設備標志（兩者一般取較新的一對組合使用）
5. 進入算法（或機器學習）前，需要一個統一的大寬表作為入參方便取值
業務解析：
1. 若干（通常10+）結果表
2. 每張表的數據量都很大（千萬-億）
3. 每個表都有同樣的唯一標志字段(具體內容不同)
結果表產生過程隱藏條件：
1. 存在一張主表，包含有所有可能的唯一標志
處理流程：
1. 對所有表的唯一標志數字化
2. 對數字化后的各表進行排序
3. 遍歷主表
3.1. 取出主表一條記錄，與其他各表取出的一條比較
3.2 如果主表唯一標志和各表相等，將各表數據並入主表，然后取出下一條記錄
3.3 如果唯一標志不想等，使用默認值並入主表，維持當前記錄
3.4 將合並的記錄記下，進入下次循環
4. 完成主表遍歷后，寫入磁盤
猜想：
1. 使用插入排序后，經歷兩次主表遍歷讀寫便可完成大寬表的合成
2. 和使用left join相比，避開指數級增長的子表遍歷
3. 和使用union all相比，避開了最終的分組求和過程
4. 在子表數據量級不大且數量不多時，使用left join書寫較為方便
5. 在主表基數不是很大時，union all不會在分組求和花費過多時間