说说数仓(6)-关于命名规范
话说，没有规矩不成方圆。在搭建数据平台的时候，在数据组内部，一定要先制定好各种规范，越早越好，并且不断的监督大家是否按照约定执行。一旦让大家自由发挥，后期想要统一或者重构，会浪费很大的人力成本和时间成本，记住，这都是坑。
这里以我目前公司的一些经验，分享下。
关于项目
常规来说，数仓的建设是按照数仓分层模型开发的。也有会按照业务线来分层，在各自业务线下重新分层，单独开发的。
我这里使用的是阿里云的MaxCompute，这是阿里提供的数据平台，一整套开发环境，用起来还是很方便的，省去了自建平台的麻烦。MaxCompute里面有一个项目的概念，一开始本来打算直接根据分层模型的设计来创建项目，但是由于某种原因，改成了按照业务线来创建项目。对于这个项目名，一定要想好，不管根据什么来设计，都需要想清楚，想明白，定了以后就不要再改了，也没法改。
关于词根
我忘记是不是叫“词根”了，先写着，后面找本书确认下。词根属于数仓建设中的规范，属于元数据管理的范畴。哦，现在都把这个划到数据治理的一部分。
正常来说，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。
接着说我们的主角-词根。
我们学习英语的时候应该有了解过词根这个东西，它就是最细粒度的最简单的一个词语，我们主要用来规范中文和英文的映射关系。我们公司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。
表名
表名需要见名知意，通过表名就可以知道它是哪个业务域，干嘛用的，什么粒度的数据。
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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[dwd|dws|ads|bi]_业务域_主题域_XXX_粒度
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，粒度也是同样的，主要的是时间粒度、日、月、年、周等，使用词根定义好简称。 -
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，这里我喜欢使用dim结尾。
中间表在创建时，请加上 ,如果要保留历史的中间表，可以加上日期或者时间戳
drop table if exists table_name;
create table_name as xxx;
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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。 -
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
维度表，统一以dim开头，后面加上，对该指标的描述，可以自由发挥。 -
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，暂时我们统一放在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
指标
指标的命名也参考词根，避免出现同一个指标，10个人有10个命名方法。
后记
具体操作结合公司实际情况，规范及早制定。
