ETL设计开发规范文档

ETL设计开发规范文档前言ETL（Extract,Transform,Load）作为数据集成与数据仓库建设的核心环节，其设计的合理性、开发的规范性直接关系到数据质量、系统性能、运维效率以及业务支持能力。为确保ETL过程的稳定、高效、可维护，特制定本规范。本规范旨在为ETL项目团队提供统一的指导原则和操作标准，促进团队协作，提升ETL系统的整体质量。1.适用范围本规范适用于所有基于公司数据平台进行ETL系统设计、开发、测试、部署及运维的相关人员，包括但不限于ETL设计师、开发工程师、测试工程师和数据运维工程师。规范内容涵盖ETL项目从需求分析、设计、开发、测试到部署运维的全生命周期。2.ETL设计开发基本原则2.1数据准确性原则ETL过程的首要目标是保证数据的准确性和一致性。所有数据转换和处理规则必须严格遵循业务需求定义，确保输出数据与业务预期一致。在设计和开发中，应充分考虑数据校验机制，对关键数据进行校验。2.2性能高效原则ETL作业应具备高效的执行性能，能够在规定时间窗口内完成数据处理。设计时需考虑数据量、处理逻辑复杂度，采用合适的抽取策略（如增量抽取）、优化的转换算法和加载方式，避免不必要的数据冗余处理和资源浪费。2.3可靠性与健壮性原则ETL系统应具备良好的容错能力和错误恢复机制。对于可能出现的异常情况（如数据源不可用、网络中断、数据格式错误等），应有明确的处理策略和日志记录，确保系统能够稳定运行，并在故障发生后能够快速定位和恢复。2.4可维护性原则ETL代码和设计应易于理解、修改和扩展。采用模块化、组件化的设计思想，代码风格统一，命名规范清晰，文档齐全，便于后续维护人员接手和进行系统迭代。2.5规范性与安全性原则ETL开发应遵循统一的命名规范、编码规范和流程规范。同时，需严格遵守公司数据安全管理规定，对敏感数据进行脱敏或加密处理，确保数据在抽取、转换、加载过程中的安全性和保密性。3.需求分析与设计阶段规范3.1需求分析1.明确数据源与目标：详细梳理数据来源（数据库、文件、API等）及其结构、数据量、更新频率，明确目标数据存储（数据仓库、数据集市等）的模型和数据需求。2.业务规则收集与确认：与业务部门充分沟通，收集并详细记录数据转换、清洗、计算的业务规则，确保对业务规则的理解准确无误，并形成书面文档，由相关方确认。3.数据质量要求定义：明确目标数据的质量指标，如完整性、一致性、准确性、及时性等，并制定相应的校验规则。3.2数据模型设计1.源数据模型分析：对源系统数据模型进行详细分析，理解其业务含义和数据关系。2.目标数据模型设计：遵循数据仓库设计理论（如星型模型、雪花模型），设计合理的目标数据模型，确保数据的组织方式有利于查询分析和性能优化。模型设计应考虑扩展性。3.模型评审：组织数据模型评审会议，邀请业务、开发、DBA等相关人员参与，对模型的合理性、完整性、性能等方面进行评审。3.3ETL流程设计1.抽取策略设计：根据源数据特性和业务需求，确定全量抽取或增量抽取策略。增量抽取需明确增量标识（如时间戳、自增ID、日志表等）。2.转换规则设计：将业务规则转化为可执行的ETL转换逻辑，包括数据清洗（去重、补空、格式转换）、数据转换（计算、关联、聚合）、数据验证等。3.加载策略设计：确定数据加载方式（如全量覆盖、增量追加、UPSERT等），以及加载频率和调度策略。4.异常处理设计：设计数据校验点、错误数据捕获与处理机制（如错误数据落地、告警通知）。5.设计文档：输出详细的ETL设计文档，包括流程图、数据流图、源目标映射关系、转换规则说明、调度策略、异常处理机制等。4.开发阶段规范4.1环境与版本控制1.开发环境隔离：严格区分开发环境、测试环境和生产环境，确保开发过程不影响生产数据。2.版本控制：所有ETL脚本、配置文件、设计文档等均需纳入版本控制系统（如Git），遵循分支管理策略，提交代码时需填写清晰的备注信息。4.2命名规范命名应遵循简洁、明确、一致的原则，力求“见名知意”，避免使用拼音、缩写（广为人知的除外）和无意义字符。1.项目/模块：通常使用项目或模块名称的英文或拼音全称。2.数据库对象（表、视图、字段等）：*表名：建议采用“前缀_主题_类型”的结构，如“ods_customer_info”（ODS层客户信息表），“dw_sales_fact”（DW层销售事实表）。*字段名：使用有意义的英文单词或组合，如“customer_id”、“order_date”。避免使用数据库关键字。3.ETL作业/转换：*作业名：建议包含作业类型、处理对象、处理动作等信息，如“JOB_ODS_TO_DW_CUSTOMER_DAILY”（每日从ODS到DW的客户数据作业）。*转换/步骤名：清晰描述该步骤的功能，如“TRANS_CLEAN_CUSTOMER_DATA”（清洗客户数据转换），“STEP_FILTER_INVALID_ORDER”（过滤无效订单步骤）。4.变量与参数：使用有意义的名称，区分大小写（如适用），避免使用单一字母或无意义组合。4.3代码开发规范1.模块化与可读性：*复杂逻辑应拆分为多个模块化的子过程或子转换，提高代码复用性和可维护性。*代码缩进一致，适当使用空行分隔不同逻辑块。*关键逻辑处添加详细注释，说明实现功能、设计思路、参数含义、注意事项等。2.错误处理与日志：*对可能发生异常的操作（如数据库连接、文件读写、数据转换）进行捕获和处理。*记录详细的运行日志，包括作业开始/结束时间、处理记录数、错误信息、警告信息等。日志应包含足够上下文，便于问题定位。*错误日志应包含错误代码、错误描述、发生位置等关键信息。3.数据抽取规范：*优先使用数据库原生接口或高效的ETL工具连接器。*增量抽取应尽可能利用源系统的索引，减少对源系统的性能影响。*对抽取的数据进行初步校验（如数据量、关键字段非空等）。4.数据转换规范：*数据清洗：处理空值（根据业务规则填充默认值或标记）、异常值（如超出合理范围的数据）、重复数据（去重策略）。*数据转换：严格按照设计文档中的转换规则进行，确保计算逻辑准确。涉及复杂计算时，考虑分步实现或引入中间表。*数据类型转换：明确数据类型转换规则，避免精度丢失或转换错误。*数据关联：关联条件必须明确且唯一，避免笛卡尔积。*数据脱敏：对敏感信息（如身份证号、手机号等）进行脱敏处理（如部分替换为*）。5.数据加载规范：*根据目标表特性和业务需求选择合适的加载方式。*大批量数据加载时，考虑分批次加载或利用数据库批量加载工具以提高性能。*加载前建议对目标表进行必要的锁定或分区处理，确保数据一致性。*加载完成后，进行数据完整性和一致性校验。4.4数据抽取（Extract）规范1.连接管理：确保数据库连接的正确配置和释放，避免连接泄露。2.增量抽取实现：*时间戳方式：基于源表的更新时间戳字段，抽取上次抽取时间之后的数据。需确保时间戳字段的准确性和索引优化。*日志表方式：通过源系统的操作日志表捕获数据变更。*触发器方式：在源表上建立触发器，记录数据变更（谨慎使用，可能影响源系统性能）。3.抽取性能：避免全表扫描（尤其是大表），合理使用WHERE条件和索引。对于超大表，可考虑分区抽取。4.5数据转换（Transform）规范1.空值处理：明确各字段的空值处理策略，如替换为默认值、特定标识或忽略。2.数据格式标准化：如日期格式统一为“YYYY-MM-DD”，数值格式去除千分位等。3.业务规则实现：严格按照设计文档中的业务规则进行转换逻辑编码，复杂规则建议有单元测试。4.数据脱敏：对如身份证号、银行卡号、手机号等敏感信息，根据安全级别进行部分或全部脱敏。4.6数据加载（Load）规范1.加载策略：*全量加载：适用于数据量小或变化频率低的表，通常先清空目标表再加载。*增量加载：适用于数据量大且频繁更新的表，仅加载变化的数据。*INSERT：仅加载新增数据。*UPDATE：仅更新已有数据。*UPSERT(MERGE)：根据条件判断是插入还是更新。*缓慢变化维度（SCD）处理：根据业务需求选择SCDType1（覆盖）、Type2（添加新行）、Type3（添加新列）等处理方式。2.数据一致性：对于有主外键关系的表，加载顺序应保证数据引用完整性。3.加载性能：利用数据库批量插入、禁用索引/约束后加载再重建等方式优化加载性能。5.测试阶段规范5.1单元测试1.对ETL作业中的每个模块或关键转换步骤进行独立测试，验证其逻辑正确性。2.构造不同场景的测试数据（正常数据、边界数据、异常数据）进行测试。5.2集成测试1.将多个相关联的ETL作业或模块组合起来进行测试，验证数据流的完整性和各模块间接口的正确性。2.测试端到端的业务流程是否通畅。5.3性能测试1.在接近生产环境的数据量和配置下，测试ETL作业的执行时间、资源消耗（CPU、内存、IO）。2.识别性能瓶颈并进行优化。5.4数据质量测试1.完整性测试：检查数据是否全部加载，无丢失。2.准确性测试：对比源数据和目标数据，验证转换计算结果的正确性。3.一致性测试：检查关联数据的一致性，如事实表与维度表的关联。4.唯一性测试：检查目标表主键或唯一索引是否有重复数据。5.有效性测试：检查数据是否符合业务规则和格式要求。5.5测试文档1.编写测试计划、测试用例，记录测试结果。2.对发现的缺陷进行跟踪管理，直至修复并验证通过。6.部署与运维阶段规范6.1部署流程1.制定清晰的部署计划和回滚方案。2.按照环境迁移顺序（开发->测试->生产）进行部署，并记录部署版本和时间。3.生产环境部署前需进行最终评审和授权。6.2调度与监控1.作业调度：使用调度工具（如Airflow、Control-M等）配置ETL作业的执行计划，明确依赖关系。2.运行监控：实时监控ETL作业的运行状态，包括成功、失败、运行中。3.告警机制：对作业失败、运行超时、数据质量异常等情况设置告警通知（如邮件、短信）。6.3日志管理1.统一日志存储路径和格式，确保日志的完整性和可追溯性。2.日志应包含作业名、执行时间、处理记录数、错误信息、警告信息等关键内容。3.定期清理过期日志，避免存储空间耗尽。6.4数据备份与恢复1.制定目标数据的定期备份策略，并进行恢复演练。2.ETL作业脚本和配置文件也应纳入备份范围。6.5元数据管理1.维护ETL过程中的元数据信息，如数据源信息、目标表结构、转换规则、数据血缘关系等。2.确保元数据的准确性和及时性，便于数据治理和问题排查。7.通用规范7.1数据质量保障1.建立数据质量监控指标体系，定期对关键数据进行质量检查。2.对于发现的数据质量问题，应及时分析原因并进行整改，形成闭环管理。7.2文档管理1.所有设计文档、开发文档、测试文档、运维文档等均需规范化管理，确保版本一致。2.文档应清晰、完整、易懂，并及时更新以反映系统的最新状态。7.3安全规范1.严格控制ETL作业对源系统和目标系统的访问权限，遵循最小权限原则