数据血缘是治理的重要环节！

大数据血缘主要体现在表与表之间的关系，描述了我的数据从哪里来，经过怎样的关联处理，流到哪里去，弄清楚关系是做数据治理的关键一环。

大数据中涉及的数据表成百上千，表与表之间的关系，交叉依赖，错中复杂的。

今天我们从一个简单的SQL开始，去构建血缘关系及可视化。SQL查询客户的销售额，并将数据写入表table_user_dt_tg中：

血缘关系解析图谱：

使用PlantUML做可视化展示：

关键血缘分析

1. 目标表结构

2. 分区策略

• 分区字段：dt
• 分区值来源：硬编码值'20250216'（通过WHERE条件过滤）
• 动态性：静态分区（每次写入固定分区）

3. 字段级血缘

• user_id：双路径验证
• 主路径：s1.user_id → 目标表
• 验证路径：JOIN条件s1.user_id = s2.user_id
• order_amt：存在聚合风险
• 聚合操作可能导致精度损失（需确认业务是否需要保留明细）

有了血缘数据之后，我们请能清楚的看出 数据的流向以及使用哪些字段，做了哪些计算统计等，数据治理才有了抓手。比如基于血缘数据分析。可以评估出S QL存在的风险点以及优化建议。

SQL质量风险点

• 分区陷阱：WHERE条件将s2.dt固定为20250216，但目标表分区字段dt来自s2.dt，导致所有数据写入dt='20250216'分区
• LEFT JOIN实效性：WHERE条件在JOIN之后执行，实际将LEFT JOIN转换为INNER JOIN效果
• GROUP BY冗余：group by包含s2.dt，但该字段已被WHERE条件固定为常量。

优化建议

动态分区改造（如需多分区写入）：

SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
-- 移除WHERE条件中的dt过滤

JOIN条件优化：

LEFT JOIN table_order_source2 s2
    ON s1.user_id = s2.user_id
    AND s2.dt = '20250216' -- 将过滤条件移到JOIN条件中

字段精简：

GROUP BY 
    s1.user_id,  -- s2.dt已是常量，可移除
    s1.user_name,
    s2.order_id

以上就是一个基于数据血缘，做数据治理的经典案例了。