數據合約是分布式數據解決方案中保障數據質量和可擴展性的核心。它規定了數據庫實體間數據交換的格式、模式和協議，通過消除數據歧義與未文檔化的假設，為數據流通建立標準化規則。

本文帶大家深入解析數據合約的核心概念，并提供基礎與進階技術，助力其高效落地。

一、數據合約的本質

數據合約定義了兩個模型間數據交換的精確參數，確保數據格式與模式的一致性，是數據生產者（修改數據狀態的流程）與消費者（數據接收方）之間的正式協議。

其核心邏輯類似商業合同，旨在明確數據產品（如表、視圖、數據模型等）供需雙方的責任，避免數據管道下游中斷，保障數據轉換的穩定性與可靠性。

核心組件

• 模式（Schema）：定義列名、數據類型、是否必填，以及格式、長度、值域等約束。
• 語義層：包含業務指標、計算邏輯與規則限制。
• 服務級別協議（SLA）：規定數據新鮮度、延遲容忍等服務標準。
• 數據治理：確保數據合規性、隱私保護與訪問控制。

核心價值

• 自動化質量校驗：在數據輸出創建或更新時自動執行質量檢查。
• 支持分布式擴展：尤其適用于數據網格（Data Mesh）等分布式架構。
• 優化開發生命周期：通過合約驗證工具提升開發效率。
• 促進跨團隊協作：建立生產者與消費者之間的反饋機制。

二、基于dbt的數據合約實踐

基礎示例：模式驗證

在dbt中，通過YAML文件定義模型合約。以下示例中，??dim_orders??模型強制校驗列類型：

models:  
-name:dim_orders
    config:
      materialized:table
      contract:
        enforced:true# 啟用合約校驗  
    columns:
      -name:order_id
        data_type:int
        constraints:
          -type:not_null
      -name:order_type
        data_type:string

若模型查詢結果與合約沖突（如??order_id??返回字符串而非整數），dbt將拋出類型不匹配錯誤：

編譯錯誤：模型dim_orders的合約校驗失敗  
列名: order_id | 定義類型: TEXT | 合約類型: INT | 不匹配原因: 數據類型錯誤

進階實踐：復雜約束

dbt支持表級與列級約束，如主鍵、外鍵、自定義檢查：

models:  
-name:orders
    config:
      contract:
        enforced:true
    constraints:
      -type:primary_key
        columns:[id]
      -type:FOREIGN_KEY
        columns:[order_type,second_column]
        expression:"other_schema.other_model (other_col1, other_col2)"
    columns:
      -name:first_column
        data_type:int
        constraints:
          -type:unique
          -type:foreign_key
            expression:"other_schema.other_model (other_col)"

模式變更處理

當源表新增列時，可通過??on_schema_change: append??策略實現增量更新，避免合約失效。

三、語義數據合約與業務邏輯校驗

語義驗證確保數據符合業務邏輯，需通過外部規則顯式實現，例如：

• 指標偏差：活躍用戶數低于7日移動平均值的75%時觸發預警。
• 事務邏輯：支付場景中異常交易金額強制置零。
• 數據血緣：訂單完成時間不可早于創建時間。
• 參照完整性：退款記錄的??refund_id??必須關聯有效交易ID：

- name:refunds
columns:
    -name:refund_id
      tests:
        -relationships:
            to:ref('transactions')
            field:id

四、服務級別協議（SLA）與數據新鮮度

SLA用于定義數據更新時效，例如：

• dbt freshness測試：確保訂單數據每日更新，延遲不超過1天：

- name:orders
tests:
    -dbt_utils.recency:
        datepart:day
        field:timestamp
        interval:1

• 實時管道：流處理場景中，要求數據延遲不超過5分鐘，通過Datadog等工具監控故障恢復時間（MTTR）。

五、數據治理合約與隱私合規

數據治理合約聚焦敏感數據保護與權限管理，例如：

• GDPR合規：用戶郵箱需通過SHA256哈希脫敏：

models:  
-name:customer_data
    columns:
      -name:user_email
        tests:
          -dbt_expectations.expect_column_values_to_not_match_regex:
              regex:"^(?!.*\b@\b).*"# 禁止明文郵箱

• 元數據管理：通過dbt??meta??字段標注數據所有者與隱私級別：

models:  
-name:users
    meta:
      owner:"@data_mike"
      contains_pii:true
    columns:
      -name:email
        meta:
          contains_pii:true

六、數據合約實現模式與工具

驗證階段

• 實時校驗：在數據攝入前逐行驗證（如CDC場景），過濾無效記錄。
• 事后校驗：原始數據湖加載后執行批量驗證，生成問題數據視圖。

工具生態

• dbt：通用合約框架，支持模式、約束與SLA校驗。
• Great Expectations：Python庫，用于語義層驗證，支持自定義正則與統計規則。
• Soda.io：輕量級數據質量工具，通過YAML定義校驗規則：

checks for dim_customer:  
-row_countbetween10and1000
-missing_count(birth_date)=0
-invalid_percent(phone)<1%:
      valid format:phonenumber

七、最佳實踐指南

1. 可擴展性設計：預留模式變更策略（如字段追加）與版本管理機制。
2. 規則清晰化：使用簡潔語言定義合約，避免技術歧義。
3. 跨團隊協作：納入業務、合規、技術等多方 stakeholders 共同制定規則。
4. 元數據完備性：詳細記錄字段定義、校驗邏輯與責任人。
5. 定期評審機制：結合業務變化動態更新合約，確保合規性與時效性。

八、結語

在分布式數據架構日益普及的背景下，數據合約已成為保障數據質量的核心機制。

通過整合模式驗證、語義規則、服務級別協議（SLA）與數據治理體系，企業能夠構建穩健的數據管道，有效降低下游故障風險，最大化數據資產價值。

隨著工具生態的不斷成熟，數據合約將逐步成為數據驅動型組織的底層基礎設施，為數據價值釋放提供持續支撐。

本文轉載自??AI科技論談????????，作者：AI科技論談