4) 累积快照事实表

• 多个业务过程联合分析而构建的事实表，如采购单的流转环节。
• 用于分析事件时间和时间之间的间隔周期。
• 少量的且当前事务型不支持的，如关闭、发货等相关的统计。

4. DWS公共汇总层设计规范

数据仓库的性能是数据仓库建设是否成功的重要标准之一。聚集主要是通过汇总明细粒度数据来获得改进查询性能的效果。通过访问聚集数据，可以减少数据库在响应查询时必须执行的工作量，能够快速响应用户的查询，同时有利于减少不同用访问明细数据带来的结果不一致问题。

1) 聚集的基本原则

• 一致性。聚集表必须提供与查询明细粒度数据一致的查询结果。
• 避免单一表设计。不要在同一个表中存储不同层次的聚集数据。
• 聚集粒度可不同。聚集并不需要保持与原始明细粒度数据一样的粒度，聚集只关心所需要查询的维度。

2) 聚集的基本步骤

第一步：确定聚集维度

在原始明细模型中会存在多个描述事实的维度，如日期、商品类别、卖家等，这时候需要确定根据什么维度聚集，如果只关心商品的交易额情况，那么就可以根据商品维度聚集数据。

第二步：确定一致性上钻

这时候要关心是按月汇总还是按天汇总，是按照商品汇总还是按照类目汇总，如果按照类目汇总，还需要关心是按照大类汇总还是小类汇总。当然，我们要做的只是了解用户需要什么，然后按照他们想要的进行聚集。

第三步：确定聚集事实

在原始明细模型中可能会有多个事实的度量，比如在交易中有交易额、交易数量等，这时候要明确是按照交易额汇总还是按照成交数量汇总。

3) 公共汇总层设计原则

除了聚集基本的原则外，公共汇总层还必须遵循以下原则：

• 数据公用性。汇总的聚集会有第三者使用吗？基于某个维度的聚集是不是经常用于数据分析中？如果答案是肯定的，那么就有必要把明细数据经过汇总沉淀到聚集表中。
• 不跨数据域。数据域是在较高层次上对数据进行分类聚集的抽象。如以业务
• 区分统计周期。在表的命名上要能说明数据的统计周期，如 _Id 表示最近1天，_td 表示截至当天，_nd 表示最近N天。

四、数仓命名规范

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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:

公用维度：dim

DM层：dm

ODS层：ods

DWD层：dwd

DWS层：dws

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

2. 表命名规范

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[dwd|dws|ads]_部门_业务域_主题域_XXX_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、日、月、年、周等。

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。

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。

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

维度表，统一以 dim 开头，后面加上，对该指标的描述。

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。

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。

参考

本文档规范依据来源参考：

1. 《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》
2. 《数仓工具箱：维度建模权威指南》
3. 最强最全面的数仓建设规范指南
4. 美团数据平台及数仓建设实践，超十万字总结