数仓模型命名规范

1. 词根设计规范

词根属于数仓建设中的规范，属于元数据管理的范畴，现在把这个划到数据治理的一部分。完整的数仓建设是包含数据治理的，只是现在谈到数仓偏向于数据建模， 而谈到数据治理，更多的是关于数据规范、数据管理。

表命名，其实在很大程度上是对元数据描述的一种体现，表命名规范越完善，我们能从表名获取到的信息就越多。比如：一部分业务是关于货架的，英文名是：rack， rack 就是一个词根，那我们就在所有的表、字段等用到的地方都叫 rack，不要叫成 别的什么。这就是词根的作用，用来统一命名，表达同一个含义。

指标体系中有很多“率”的指标，都可以拆解成 XXX 率，率可以叫 rate，那我 们所有的指标都叫做 XXX rate。

词根：可以用来统一表名、字段名、主题域名等等。

举例： 以流程图的方式来展示，更加直观和易懂，本图侧重 dwm 层表的命名 规范，其余命名是类似的道理：

第一个判断条件是该表的用途，是中间表、原始日志还是业务展示用的表 如果该表被判断为中间表，就会走入下一个判断条件：表是否有 group 操作 通过是否有 group 操作来判断该表该划分在 dwd 层还是 dwm 和 dws 层 如果不是 dwd 层，则需要判断该表是否是多个行为的汇总表（即宽表） 最后再分别填上事业群、部门、业务线、自定义名称和更新频率等信息即可。

分层：表的使用范围

事业群和部门：生产该表或者该数据的团队

业务线：表明该数据是哪个产品或者业务线相关

主题域：分析问题的角度，对象实体

自定义：一般会尽可能多描述该表的信息，比如活跃表、留存表等

更新周期：比如说天级还是月级更新

数仓表的命名规范如下：

1. 数仓层次:

各层次之间的关系:

公用维度：dim

DM层：dm

ODS层：ods

DWD层：dwd

DWS层：dws

APP层：app

2. 周期/数据范围：

日快照：d

增量：i

全量：f

周：w

拉链表：l

非分区全量表：a

1) 常规表

常规表是我们需要固化的表，是正式使用的表，是目前一段时间内需要去维护去 完善的表。

规范：分层前缀[ods|dw|app]_业务线_主题域_更新周期_数据范围

业务域、主题域我们都可以用词根的方式枚举清楚，不断完善。

更新周期主要的是时间粒度：yy|mm|dd|ww|hh|mi|ss（年｜月｜日｜周｜时｜分｜秒）

例如：

中文：数据源层-上海商办楼宇-月更新-增量

英文：ods_sh_building_mm_i

2) 中间表

中间表一般出现在 Job 中，是 Job 中临时存储的中间数据的表，中间表的作 用域只限于当前 Job 执行过程中，Job 一旦执行完成，该中间表的使命就完 成了，是可以删除的（按照自己公司的场景自由选择，以前公司会保留几天 的中间表数据，用来排查问题）。

规范：mid_table_name_[0~9|dim]

table_name 是我们任务中目标表的名字，通常来说一个任务只有一个目标表。 这里加上表名，是为了防止自由发挥的时候表名冲突，而末尾大家可以选择自由发挥，起一些有意义的名字，或者简单粗暴，使用数字代替，各有优劣吧，谨慎选择。

通常会遇到需要补全维度的表，这里使用 dim 结尾。

如果要保留历史的中间表，可以加上日期或者时间戳。

例如：

中文：中间表-雅居乐-土地信息-日期

英文：mid_yajule_land_20211201

3) 临时表

临时表是临时测试的表，是临时使用一次的表，就是暂时保存下数据看看，后续一般不再使用的表，是可以随时删除的表。

规范：tmp_xxx

只要加上 tmp 开头即可，其他名字随意，注意 tmp 开头的表不要用来实际使用，只是测试验证而已。

例如：

中文：临时表-雅居乐土地信息

英文：tmp_yajule_land

4) 维度表

维度表是基于底层数据，抽象出来的描述类的表。维度表可以自动从底层表抽象出来，也可以手工来维护。

规范：dim_xxx_页面位置

维度表，统一以dim开头，后面加上，对该指标的描述。

例如：

中文：上海市商办楼宇-检测平台-首页

英文：dim_sh_building_platform_index

5) 手工表

手工表是手工维护的表，手工初始化一次之后，一般不会自动改变，后面变更，也是手工来维护。

一般来说，手工的数据粒度是偏细的，所以暂时统一放在 dwd 层，后面如果有目标值或者其他类型手工数据，再根据实际情况分层。

规范：dwd_业务域_manual_xxx

手工表，增加特殊的主题域，manual，表示手工维护表。

例如：

中文：手工表-花木设施-教育设施

英文：dwd_huamu_edu_facilities

3. 指标命名规范

1) 公共规则

• 所有单词小写

• 单词之间下划线分割（反例：appName 或 AppName）

• 可读性优于长度 (词根，避免出现同一个指标，命名一致性)

• 禁止使用 sql 关键字，如字段名与关键字冲突时 col

• 数量字段后缀 _cnt 等标识...

• 金额字段后缀 _price 标识

• 天分区使用字段 dt，格式统一（yyyymmdd 或 yyyy-mm-dd）

• 小时分区使用字段 hh，范围（00-23）

• 分钟分区使用字段 mi，范围（00-59）

• 布尔类型标识：is_{业务}，不允许出现空值

2) 指标命名规范

结合指标的特性以及词根管理规范，将指标进行结构化处理。

1. 基础指标词根，即所有指标必须包含以下基础词根：

1. 业务修饰词，用于描述业务场景的词汇，例如trade-交易。

3.日期修饰词，用于修饰业务发生的时间区间。

4.聚合修饰词，对结果进行聚集操作。

5.基础指标，单一的业务修饰词 基础指标词根构建基础指标 ，例如：交易金额-trade_amt。

6.派生指标，多修饰词 基础指标词根构建派生指标。派生指标继承基础指标的特性，例如：安装门店数量-install_poi_cnt。

7.普通指标命名规范，与字段命名规范一致，由词汇转换即可以。

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