一、指標(biāo)管理背景

常見(jiàn)的指標(biāo)交付流程如下：

• DS 或運(yùn)營(yíng)提出指標(biāo)需求
• 數(shù)據(jù) BP 或數(shù)據(jù)產(chǎn)品梳理確認(rèn)指標(biāo)口徑
• 數(shù)倉(cāng)工程師進(jìn)行 ETL 開(kāi)發(fā)

最終交付的指標(biāo)會(huì)被應(yīng)用到下游的各個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品中，比如管理駕駛艙、BI 報(bào)表以及分析工具。

1. 指標(biāo)的基本要求

數(shù)倉(cāng)交付的指標(biāo)必須滿足準(zhǔn)確性、及時(shí)性以及一致性的要求。同時(shí)，在指標(biāo)交付的過(guò)程中，需要兼顧指標(biāo)管理的效率。在滴滴數(shù)據(jù)體系 1.0 階段，整體的策略如下：

（1）準(zhǔn)確性

• 開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)：通過(guò)測(cè)試中心進(jìn)行指標(biāo)數(shù)據(jù)的測(cè)試驗(yàn)收；通過(guò)配置數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則監(jiān)控指標(biāo)新增分區(qū)的產(chǎn)出情況。
• 消費(fèi)環(huán)節(jié)：通過(guò)配置指標(biāo)監(jiān)控監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異動(dòng)。

（2）及時(shí)性

• 開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)：在指標(biāo)的生產(chǎn)任務(wù)上關(guān)聯(lián)對(duì)應(yīng)的SLA基線，通過(guò)基線的智能預(yù)警，配合平臺(tái)的穩(wěn)定性保障措施，保證指標(biāo)的及時(shí)產(chǎn)出。
• 消費(fèi)環(huán)節(jié)：根據(jù)指標(biāo)等級(jí)進(jìn)行分級(jí)保障，不同等級(jí)的指標(biāo)掛靠不同級(jí)別的基線，通過(guò)基線倒推保障下游數(shù)據(jù)的及時(shí)產(chǎn)出。

（3）一致性

• 開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)和消費(fèi)環(huán)節(jié)：通過(guò)人工校驗(yàn)和反饋的方式確保指標(biāo)的一致性。

（4）管理效率

• 開(kāi)發(fā)環(huán)節(jié)：基于統(tǒng)一的一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)進(jìn)行指標(biāo)的開(kāi)發(fā)。
• 消費(fèi)環(huán)節(jié)：在下游各個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品中定義指標(biāo)口徑和取數(shù)邏輯。

由此可見(jiàn)，在滴滴數(shù)據(jù)體系 1.0 階段，指標(biāo)的口徑散落在各個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品中，不但對(duì)一致性提出了挑戰(zhàn)，也造成了各個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的重復(fù)開(kāi)發(fā)。

2. 解決方案發(fā)展

滴滴數(shù)據(jù)體系 2.0 階段，核心目標(biāo)之一是建立規(guī)范的、標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)體系。

（1）指標(biāo)字典

為了提升指標(biāo)管理的效率，最初采用的是傳統(tǒng)指標(biāo)字典的解決方案，即提供統(tǒng)一的指標(biāo)平臺(tái)，用于指標(biāo)錄入、解釋指標(biāo)口徑。

該方案存在以下問(wèn)題：不規(guī)范的命名會(huì)造成指標(biāo)口徑的二義性，譬如同義不同名、同名不同義等；指標(biāo)管理的權(quán)責(zé)沒(méi)有明確的定義，指標(biāo)錄入的流程沒(méi)有嚴(yán)格的管控，久而久之就會(huì)造成指標(biāo)口徑的混亂以及指標(biāo)體系的臃腫等問(wèn)題，導(dǎo)致產(chǎn)品走向被棄用的結(jié)局。

（2）指標(biāo)管理工具

為了解決上述問(wèn)題，基于數(shù)倉(cāng)的維度建模方法論構(gòu)建指標(biāo)管理工具。通過(guò)系統(tǒng)自動(dòng)生成規(guī)范的中英文名稱(chēng)，解決指標(biāo)的重復(fù)建設(shè)問(wèn)題，從而消除指標(biāo)的二義性。同時(shí)明確了指標(biāo)管理的權(quán)責(zé)，以及指標(biāo)錄入的流程管控。

具體做法如下：

• 根據(jù)滴滴的業(yè)務(wù)屬性，劃分網(wǎng)約車(chē)、兩輪車(chē)等獨(dú)立的業(yè)務(wù)板塊。
• 在業(yè)務(wù)板塊下劃分?jǐn)?shù)據(jù)域以及時(shí)間周期。時(shí)間周期主要是用于描述數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的時(shí)間范圍，數(shù)據(jù)域通常是業(yè)務(wù)過(guò)程或者維度進(jìn)行抽象的集合。
• 在數(shù)據(jù)域下劃分業(yè)務(wù)過(guò)程。業(yè)務(wù)過(guò)程通常是企業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)的事件。
• 在業(yè)務(wù)過(guò)程下劃分原子指標(biāo)以及修飾詞。原子指標(biāo)通常是某個(gè)業(yè)務(wù)過(guò)程的度量，是業(yè)務(wù)定義中不可再分的指標(biāo)。修飾詞通常是除維度以外的限定條件。原子指標(biāo)和修飾詞以及時(shí)間周期構(gòu)成了派生指標(biāo)。

以網(wǎng)約車(chē)板塊下的“最近 1 天完單 GMV”為例，GMV 是原子指標(biāo)，完單是修飾詞，最近 1 天是統(tǒng)計(jì)范圍。系統(tǒng)根據(jù)原子指標(biāo)、修飾詞以及時(shí)間周期的中英文名稱(chēng)自動(dòng)生成派生指標(biāo)“最近 1 天完單 GMV”的中英文名稱(chēng)。

其次，指標(biāo)管理的方法論由數(shù)據(jù)側(cè)強(qiáng)管控。其中，相對(duì)不變的數(shù)據(jù)域、以及通用的時(shí)間周期，由業(yè)務(wù)板塊管理員統(tǒng)一管控。和數(shù)據(jù)域強(qiáng)相關(guān)的業(yè)務(wù)過(guò)程、原子指標(biāo)以及修飾詞，由數(shù)據(jù)域管理員統(tǒng)一管控。由于派生指標(biāo)的中英文名稱(chēng)是系統(tǒng)根據(jù)原子指標(biāo)、修飾詞以及時(shí)間周期自動(dòng)生成。所以，一旦原子指標(biāo)或者修飾詞的口徑發(fā)生變更，下游派生指標(biāo)就會(huì)自動(dòng)級(jí)聯(lián)變更。此外，根據(jù)不同等級(jí)對(duì)指標(biāo)的新增和變更流程進(jìn)行強(qiáng)管控，譬如 T1 核心指標(biāo)的變更，需要數(shù)據(jù)管理員、業(yè)務(wù)板塊管理員分別進(jìn)行審批。

二、滴滴數(shù)據(jù)產(chǎn)品概況

1. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品多樣，各自消費(fèi)指標(biāo)

滴滴數(shù)據(jù)產(chǎn)品包括面向高管的駕駛艙、面向業(yè)務(wù)的 BI 看板、面向 DS 的分析工具等，這些數(shù)據(jù)產(chǎn)品消費(fèi)指標(biāo)的模式分為兩種：傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)模式和敏捷 BI 模式。

傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)模式下，數(shù)據(jù) DS 提出指標(biāo)需求，數(shù)據(jù)BP確認(rèn)指標(biāo)口徑，并將指標(biāo)錄入指標(biāo)管理工具。數(shù)倉(cāng)工程師在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)平臺(tái)上進(jìn)行指標(biāo)加工，產(chǎn)出各個(gè)業(yè)務(wù)方向的 APP 表。下游的各個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品基于 APP 表構(gòu)建數(shù)據(jù)集，并在數(shù)據(jù)集上定義指標(biāo)的取數(shù)邏輯。

該模式存在以下問(wèn)題：

• 指標(biāo)管理工具和指標(biāo)生產(chǎn)、消費(fèi)鏈路是脫離的，指標(biāo)管理工具等同于一個(gè)規(guī)范化的線上 wiki，指標(biāo)管理的業(yè)務(wù)價(jià)值難以評(píng)估。
• 下游各個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品各自維護(hù)指標(biāo)的計(jì)算口徑, 指標(biāo)口徑的一致性無(wú)法得到保障。
• 下游用戶(hù)只能基于數(shù)倉(cāng)提供的APP表中包含的維度進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，無(wú)法進(jìn)行靈活的下鉆分析。

2. 敏捷 BI 難以管控指標(biāo)口徑

傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)模式下，所有數(shù)據(jù)需求都要經(jīng)過(guò)數(shù)倉(cāng)的排期開(kāi)發(fā)，在業(yè)務(wù)需求快速變化的場(chǎng)景下，數(shù)倉(cāng)的開(kāi)發(fā)效率以及需求響應(yīng)速度就成為業(yè)務(wù)發(fā)展的瓶頸。由此誕生敏捷 BI 模式。

敏捷 BI 模式倡導(dǎo)“人人都是分析師”，即支持業(yè)務(wù)人員在 BI 工具中定義和加工指標(biāo)，通過(guò)短平快的方式解決需求快速變化時(shí)的分析效率問(wèn)題。在這種模式下，數(shù)倉(cāng)提供的是大寬表，業(yè)務(wù)人員基于大寬表進(jìn)行指標(biāo)的加工以及靈活的分析。

該模式存在以下問(wèn)題：

• 指標(biāo)的計(jì)算口徑由業(yè)務(wù)人員維護(hù)，并且散落在各個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品以及數(shù)據(jù)集中，導(dǎo)致指標(biāo)口徑的一次性問(wèn)題變得更加嚴(yán)峻。
• 指標(biāo)加工對(duì)于業(yè)務(wù)人員來(lái)說(shuō)，存在一定的門(mén)檻。

3. 問(wèn)題總結(jié)

綜上所述，整個(gè)指標(biāo)交付流程存在以下問(wèn)題：

• 指標(biāo)生產(chǎn)成本高。數(shù)倉(cāng)面向應(yīng)用層去構(gòu)建 APP 表，可復(fù)用性差，譬如需要在 APP 表中冗余存儲(chǔ)維度屬性，針對(duì)衍生維度或者計(jì)算指標(biāo)需要做二次計(jì)算。此外，開(kāi)發(fā)和運(yùn)維成本高，譬如針對(duì)于不同時(shí)間粒度下的同一個(gè)指標(biāo)，數(shù)倉(cāng)需要開(kāi)發(fā)多張 APP 表，指標(biāo)的生產(chǎn)成本高進(jìn)而影響數(shù)倉(cāng)的交付效率。
• 指標(biāo)消費(fèi)效率低。在傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)模式下，基于 APP 表的交付方式很難支撐業(yè)務(wù)進(jìn)行靈活的自助分析。在敏捷 BI 模式下，如果業(yè)務(wù)需要分析某個(gè)指標(biāo)，首先需要在指標(biāo)管理工具中找到該指標(biāo)，然后基于指標(biāo)對(duì)應(yīng)的物理表和計(jì)算口徑手寫(xiě) SQL 進(jìn)行取數(shù)驗(yàn)數(shù)，不但流程長(zhǎng)，而且使用門(mén)檻高。
• 指標(biāo)口徑存在一致性問(wèn)題。由于指標(biāo)的取數(shù)邏輯沉淀在各個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品以及數(shù)據(jù)集中，所以會(huì)造成不同數(shù)據(jù)產(chǎn)品間指標(biāo)數(shù)據(jù)的不一致，乃至同一數(shù)據(jù)產(chǎn)品上不同BI看板間指標(biāo)數(shù)據(jù)的不一致。
• 規(guī)范執(zhí)行落地難。由于指標(biāo)管理游離在指標(biāo)生產(chǎn)和消費(fèi)鏈路之外，導(dǎo)致指標(biāo)管理的規(guī)范執(zhí)行程度難以評(píng)估。其次，指標(biāo)管理的成本較高，而下游消費(fèi)指標(biāo)場(chǎng)景比較單一，導(dǎo)致指標(biāo)管理的收益不足，進(jìn)而影響數(shù)據(jù)BP的錄入意愿，從而加重了指標(biāo)管理執(zhí)行的難度。

三、指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)

1. 整體方案

指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)的整體目標(biāo)是打通指標(biāo)管理、生產(chǎn)、消費(fèi)的全鏈路，解決指標(biāo)口徑的一致性問(wèn)題，提升指標(biāo)生產(chǎn)消費(fèi)的效率。整體建設(shè)思路和業(yè)界的 headless BI 模式類(lèi)似，核心是將指標(biāo)從數(shù)據(jù)生產(chǎn)、消費(fèi)鏈路中抽離出來(lái)，作為獨(dú)立的一層，不同的數(shù)據(jù)產(chǎn)品通過(guò)對(duì)接同一個(gè)指標(biāo)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)屏蔽指標(biāo)技術(shù)口徑，確保指標(biāo)口徑一致性的目的。

指標(biāo)定義標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)的整體架構(gòu)分為三個(gè)部分：

• 指標(biāo)定義標(biāo)準(zhǔn)化：基于指標(biāo)管理工具，進(jìn)行指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化定義以及流程管控。
• 指標(biāo)實(shí)現(xiàn)邏輯化：通過(guò)邏輯模型隔離指標(biāo)生產(chǎn)和消費(fèi)，提升物理模型可復(fù)用性，保障指標(biāo)交付質(zhì)量。
• 指標(biāo)消費(fèi)統(tǒng)一化：基于指標(biāo)維度的統(tǒng)一查詢(xún) DSL，降低下游消費(fèi)門(mén)檻，通過(guò)接入統(tǒng)一查詢(xún)服務(wù)，保障指標(biāo)口徑一致性，通過(guò)數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù)增強(qiáng) OLAP 的分析能力，提升取數(shù)靈活性。

2. 解決方案：指標(biāo)定義標(biāo)準(zhǔn)化

為了提升指標(biāo)的語(yǔ)義化表達(dá)能力，在基礎(chǔ)派生指標(biāo)之上，引入了計(jì)算指標(biāo)以及復(fù)合指標(biāo)。計(jì)算指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)不需要落表開(kāi)發(fā)。

• 基礎(chǔ)指標(biāo)：對(duì)應(yīng)于物理表上的某個(gè)字段。
• 計(jì)算指標(biāo)：基于其他指標(biāo)四則計(jì)算得到。
• 復(fù)合指標(biāo)：基于其他指標(biāo)復(fù)合維度得到。

此外，支持四種維度類(lèi)型：

• 維表維度：對(duì)應(yīng)于一張維表，維表包含唯一的主鍵以及其他的維度屬性，譬如城市維度。
• 枚舉維度：用來(lái)描述可枚舉的 k-v 鍵值對(duì)，譬如業(yè)務(wù)線維度，key 是業(yè)務(wù)線 ID，value 是業(yè)務(wù)線名稱(chēng)。
• 退化維度：某些場(chǎng)景下，一些維度在不同的物理表上有不同的計(jì)算邏輯，但代表的是同一個(gè)維度。退化維度主要用于解決這種場(chǎng)景。
• 衍生維度：和退化維度類(lèi)似，區(qū)別在于衍生維度的計(jì)算邏輯比較通用，可以進(jìn)行集中化管理。

基于四種維度類(lèi)型可以構(gòu)建邏輯維度，用于描述維度間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過(guò)邏輯維度可以構(gòu)建數(shù)倉(cāng)的雪花模型。

除了對(duì)指標(biāo)維度的定義規(guī)范進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化之外，還需要對(duì)指標(biāo)維度的錄入流程進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

• 將 DS 提指標(biāo)需求、數(shù)據(jù) BP 錄入指標(biāo)、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)交付指標(biāo)的流程進(jìn)行線上化。
• 對(duì)指標(biāo)的變更流程進(jìn)行強(qiáng)管控，當(dāng)指標(biāo)口徑發(fā)生變更時(shí)，所有下游指標(biāo)會(huì)自動(dòng)級(jí)聯(lián)變更，并通知到所有的下游應(yīng)用。

為了規(guī)范指標(biāo)在下游的安全使用，構(gòu)建了完善的指標(biāo)權(quán)限體系，包括指標(biāo)權(quán)限以及行級(jí)權(quán)限。指標(biāo)權(quán)限對(duì)應(yīng)于指標(biāo)的列權(quán)限，擁有指標(biāo)權(quán)限才能使用指標(biāo)。行級(jí)權(quán)限主要控制指標(biāo)的數(shù)據(jù)可見(jiàn)范圍，比如某個(gè)大區(qū)運(yùn)營(yíng)只能看到該大區(qū)下的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

為了防止平臺(tái)上錄入無(wú)用指標(biāo)導(dǎo)致指標(biāo)泛濫，需要進(jìn)行常態(tài)化的指標(biāo)維度治理。

• 在看清方面，構(gòu)建了從基礎(chǔ)指標(biāo)、時(shí)間周期、修飾詞到基礎(chǔ)指標(biāo)，基礎(chǔ)指標(biāo)和維度到計(jì)算指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)的全鏈路血源。
• 在治理措施方面，針對(duì)長(zhǎng)期未使用的指標(biāo)維度，會(huì)自動(dòng)進(jìn)入廢棄狀態(tài)，針對(duì)公共的指標(biāo)維度，支持跨業(yè)務(wù)板塊引用和管理。

綜上所述，基于指標(biāo)維度的標(biāo)準(zhǔn)化定義規(guī)范以及流程管控，確保指標(biāo)定義標(biāo)準(zhǔn)化。通過(guò)配合常態(tài)化的指標(biāo)維度治理，達(dá)到長(zhǎng)期的指標(biāo)定義標(biāo)準(zhǔn)化。

3. 解決方案：指標(biāo)實(shí)現(xiàn)邏輯化——邏輯建模

指標(biāo)的技術(shù)口徑是由物理表字段、聚合方式和維度共同決定。在指標(biāo)實(shí)現(xiàn)邏輯化部分，通過(guò)抽象出邏輯模型，構(gòu)建指標(biāo)維度和物理表字段的映射關(guān)系，同時(shí)定義指標(biāo)的聚合方式，從而實(shí)現(xiàn)指標(biāo)的技術(shù)口徑定義。

邏輯模型改變了數(shù)倉(cāng)交付數(shù)據(jù)、下游消費(fèi)數(shù)據(jù)的方式。數(shù)倉(cāng)從原先的交付表變?yōu)榻桓吨笜?biāo)，下游從消費(fèi)表變?yōu)橄M(fèi)指標(biāo)，從而對(duì)用戶(hù)屏蔽指標(biāo)的技術(shù)口徑實(shí)現(xiàn)。

邏輯模型解耦了指標(biāo)生產(chǎn)和消費(fèi)。 

• 邏輯模型可以適配不同的計(jì)算引擎，對(duì)用戶(hù)屏蔽了不同引擎的計(jì)算差異。
• 邏輯模型可以適配不同的表粒度，對(duì)用戶(hù)屏蔽 cube 表、groupingsets 表以及普通表在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上的差異。
• 邏輯模型可以適配不同的數(shù)倉(cāng)架構(gòu)，不僅支持 APP 表的接入，也支持直接接入 DWM 和 DWD 表。
• 邏輯模型可以實(shí)現(xiàn)配置即開(kāi)發(fā)。譬如針對(duì)同一指標(biāo)不同時(shí)間粒度的情況，數(shù)倉(cāng)只需要開(kāi)發(fā)天粒度的指標(biāo)，自然周、自然月指標(biāo)可以基于最近一天指標(biāo)上卷得到，譬如計(jì)算指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)可以通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)算得到，無(wú)需落表開(kāi)發(fā)，譬如通過(guò)邏輯維度可以自動(dòng)構(gòu)建數(shù)倉(cāng)的星形模型和雪花模型。

4. 解決方案：指標(biāo)實(shí)現(xiàn)邏輯化——指標(biāo)質(zhì)量保障

為了支持同一個(gè)指標(biāo)在不同模型中同時(shí)存在，需要保證指標(biāo)在不同模型間的數(shù)據(jù)一致性。

• ETL 階段：當(dāng)指標(biāo)的生產(chǎn)任務(wù)變更時(shí)，需要產(chǎn)出指標(biāo)的測(cè)試報(bào)告后方可準(zhǔn)入。同時(shí)在 DQC 上配置指標(biāo)的數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則，用來(lái)檢測(cè)新增分區(qū)的產(chǎn)出質(zhì)量。
• 邏輯模型階段：在模型發(fā)布前，需要針對(duì)模型上的指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)數(shù)，并且需要和線上版本的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，以確保模型的正確配置和變更。為了保證指標(biāo)的一致性，針對(duì)模型上的所有指標(biāo)進(jìn)行不同模型間的一致性校驗(yàn)，只有數(shù)據(jù)一致才允許發(fā)布到線上。同時(shí)，平臺(tái)會(huì)默認(rèn)監(jiān)聽(tīng)模型分區(qū)的變更，并自動(dòng)進(jìn)行系統(tǒng)一致性校驗(yàn)，一旦出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況則會(huì)及時(shí)告知用戶(hù)。

平臺(tái)上的流程規(guī)范和監(jiān)控手段，只是為了幫助用戶(hù)快速并及時(shí)地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，核心需要自上而下的目標(biāo)牽引，以及對(duì)指標(biāo)質(zhì)量的高度重視。

5. 解決方案：指標(biāo)實(shí)現(xiàn)邏輯化——指標(biāo)質(zhì)量保障

在指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)前，下游各個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品各自維護(hù)指標(biāo)的取數(shù)邏輯，導(dǎo)致各個(gè)應(yīng)用間的指標(biāo)一致性無(wú)法得到保障。期望通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一的指標(biāo)消費(fèi)體系，解決指標(biāo)口徑的一致性問(wèn)題。

指標(biāo)消費(fèi)統(tǒng)一化的整體架構(gòu)分為三層：

最上層是統(tǒng)一的查詢(xún)?nèi)肟冢峁┙y(tǒng)一的查詢(xún)服務(wù)，通過(guò) DSL 描述指標(biāo)維度的查詢(xún)請(qǐng)求，DSL 包含指標(biāo)、維度、過(guò)濾條件、時(shí)間范圍四個(gè)要素。基于指標(biāo)維度的查詢(xún)方式對(duì)下游屏蔽了計(jì)算口徑的實(shí)現(xiàn)，由統(tǒng)一的查詢(xún)服務(wù)完成從指標(biāo)定義到計(jì)算口徑的轉(zhuǎn)化，主要實(shí)現(xiàn)流程如下：

（1）構(gòu)建指標(biāo) DAG

根據(jù)用戶(hù)的查詢(xún)請(qǐng)求構(gòu)建指標(biāo)查詢(xún)樹(shù)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)指標(biāo)，節(jié)點(diǎn)間的邊代表指標(biāo)間的依賴(lài)關(guān)系。

（2）模型篩選

針對(duì)每個(gè)指標(biāo)，篩選出滿足查詢(xún)條件的模型列表。主要會(huì)進(jìn)行維度、權(quán)限、時(shí)間的篩選。維度篩選用來(lái)過(guò)濾維度不匹配的模型，權(quán)限篩選用來(lái)過(guò)濾不包含鑒權(quán)維度的模型，時(shí)間篩選用來(lái)過(guò)濾數(shù)據(jù)范圍不匹配的模型。

（3）模型擇優(yōu)

模型篩選后，指標(biāo)和模型間是多對(duì)多的關(guān)系。針對(duì)每個(gè)指標(biāo)，需要進(jìn)一步確定最優(yōu)的查詢(xún)模型，即模型擇優(yōu)，主要采取性能為主，調(diào)控為輔的思路。主要包括以下幾種策略：

• 周期排序：譬如自然月指標(biāo)同時(shí)存在天模型和月模型中，優(yōu)先選取月模型，通過(guò)減少計(jì)算數(shù)據(jù)量提高查詢(xún)速度。
• 引擎排序：譬如指標(biāo)同時(shí)存在 Hive 模型和 SR 模型中，優(yōu)先選取 SR 模型，充分利用 OLAP 引擎的計(jì)算能力。
• 粒度排序：譬如指標(biāo)同時(shí)存在 Cube 表模型和普通表模型中, 優(yōu)先選取 Cube 表模型，通過(guò)指標(biāo)的預(yù)計(jì)算提高查詢(xún)速度。
• 效率排序：譬如優(yōu)先選取能夠滿足更多指標(biāo)查詢(xún)請(qǐng)求的模型，針對(duì)同一個(gè)模型上的指標(biāo)進(jìn)行查詢(xún)請(qǐng)求的合并，通過(guò)減少查詢(xún)次數(shù)提高查詢(xún)速度。

最后支持在模型上配置推薦度，輔助人工進(jìn)行策略調(diào)控。

（4）模型查詢(xún)樹(shù)

模型擇優(yōu)后，確定了每個(gè)指標(biāo)的查詢(xún)模型。由于不同的指標(biāo)可能對(duì)應(yīng)同一個(gè)模型，需要對(duì)同一個(gè)模型的指標(biāo)查詢(xún)進(jìn)行合并，將指標(biāo)查詢(xún)樹(shù)轉(zhuǎn)變成模型查詢(xún)樹(shù)，模型查詢(xún)樹(shù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)模型以及可查的指標(biāo)列表，節(jié)點(diǎn)間的邊代表模型間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

（5）生成聯(lián)邦查詢(xún)

基于模型查詢(xún)樹(shù)生成聯(lián)邦查詢(xún) SQL，發(fā)送至最下層的數(shù)據(jù)虛擬化層。

數(shù)據(jù)虛擬化層主要用于執(zhí)行聯(lián)邦查詢(xún)及擴(kuò)展自定義計(jì)算函數(shù)。其中，聯(lián)邦查詢(xún) SQL 分為兩個(gè)部分：

• 引擎 SQL：描述同一模型上所有指標(biāo)的查詢(xún) SQL，不同模型的引擎 SQL 會(huì)根據(jù)引擎類(lèi)型發(fā)送到不同的數(shù)據(jù)引擎執(zhí)行數(shù)據(jù)查詢(xún)。
• MPP SQL：描述不同模型間指標(biāo)的計(jì)算關(guān)系，用于匯聚不同模型間的指標(biāo)并進(jìn)行二次計(jì)算，比如周、月、季、年的上卷，XTD，最近 N 天的上卷以及同環(huán)比均值等。

數(shù)據(jù)虛擬化層基于開(kāi)源的 MPP 實(shí)現(xiàn)。通過(guò)擴(kuò)展查詢(xún)協(xié)議，支持聯(lián)邦查詢(xún) SQL 的語(yǔ)義化描述；通過(guò)擴(kuò)展自定義 connector，實(shí)現(xiàn)基于聚合下推的聯(lián)邦查詢(xún)能力，提升跨源查詢(xún)的性能；通過(guò)擴(kuò)展自定義計(jì)算函數(shù)，提升下游取數(shù)的靈活性。

6. 重塑消費(fèi)體系

通過(guò)指標(biāo)消費(fèi)統(tǒng)一化，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)的一處定義，全局消費(fèi)，重塑下游數(shù)據(jù)產(chǎn)品消費(fèi)指標(biāo)的方式。目前已經(jīng)覆蓋滴滴內(nèi)部絕大部分的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，譬如駕駛艙，BI報(bào)表看板、復(fù)雜表格和探索分析，以及各種分析工具等，同時(shí)也支持各個(gè)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品接入，未來(lái)也會(huì)接入實(shí)驗(yàn)分析領(lǐng)域的相關(guān)產(chǎn)品。

7. 收益總結(jié)

（1）標(biāo)準(zhǔn)化管理

通過(guò)指標(biāo)維度的標(biāo)準(zhǔn)化定義規(guī)范及流程管控，保證了指標(biāo)維度的標(biāo)準(zhǔn)化管理，為指標(biāo)的質(zhì)量保障奠定基礎(chǔ)。

（2）指標(biāo)質(zhì)量保障

通過(guò)邏輯模型隔離指標(biāo)生產(chǎn)和消費(fèi)，基于平臺(tái)化的監(jiān)控手段以及自上而下的目標(biāo)牽引保障指標(biāo)口徑的一致性，為基于指標(biāo)維度消費(fèi)奠定基礎(chǔ)。

（3）指標(biāo)高效消費(fèi)

基于指標(biāo)維度的統(tǒng)一查詢(xún)服務(wù)，對(duì)下游屏蔽了指標(biāo)的計(jì)算口徑。通過(guò)邏輯大寬表加數(shù)據(jù)虛擬化的方案，提升下游取數(shù)的靈活性，從而促進(jìn)指標(biāo)的高效消費(fèi)，增強(qiáng)指標(biāo)維度治理的動(dòng)力。

（4）指標(biāo)治理

指標(biāo)維度的動(dòng)態(tài)治理，進(jìn)一步促進(jìn)指標(biāo)維度的長(zhǎng)期標(biāo)準(zhǔn)化，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化價(jià)值的正循環(huán)，推進(jìn)了指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)從「可做可不做——不得不做——愿意做」的過(guò)程演變。

指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)對(duì)于數(shù)據(jù)體系來(lái)說(shuō)也是意義非凡。

（1）生產(chǎn)側(cè)

• 通過(guò)邏輯大寬表和數(shù)據(jù)虛擬化的方案，使得部分指標(biāo)維度無(wú)需落表開(kāi)發(fā)，降低數(shù)倉(cāng)的開(kāi)發(fā)成本，提升數(shù)倉(cāng)的需求交付效率。
• 通過(guò)提供系統(tǒng)化的指標(biāo)質(zhì)量保障方案，保障指標(biāo)口徑的一致性，降低數(shù)倉(cāng)的運(yùn)維成本。
• 通過(guò)構(gòu)建完善的指標(biāo)維度血緣，為數(shù)倉(cāng)治理提供可靠的依據(jù)，降低數(shù)倉(cāng)的治理成本。

（2）消費(fèi)側(cè)

• 構(gòu)建靈活、低門(mén)檻、高效的指標(biāo)應(yīng)用。基于邏輯大寬表和數(shù)據(jù)虛擬化的方案，構(gòu)建可復(fù)用的指標(biāo)池，支撐下游用戶(hù)進(jìn)行靈活的自助分析，提升指標(biāo)消費(fèi)的效率。基于指標(biāo)維度的統(tǒng)一查詢(xún)服務(wù)，對(duì)所有用戶(hù)屏蔽指標(biāo)的計(jì)算口徑實(shí)現(xiàn)，降低指標(biāo)消費(fèi)的成本。

四、后續(xù)規(guī)劃

滴滴指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)的發(fā)展歷程總結(jié)為三個(gè)階段：探索、拓展和深入。當(dāng)前處于拓展階段，未來(lái)將走向深入階段。主要包含以下三個(gè)方面：

（1）打造全生態(tài)體系的產(chǎn)品矩陣

• 打通實(shí)驗(yàn)分析領(lǐng)域，保證實(shí)驗(yàn)指標(biāo)和 BI 指標(biāo)口徑的一致性。
• 通過(guò)自助分析產(chǎn)品，提供更加靈活的取數(shù)方式，為 DS 及運(yùn)營(yíng)提效, 提升指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)的價(jià)值感知。
• 探索基于大模型的指標(biāo)取數(shù)方式，進(jìn)一步降低下游取數(shù)的門(mén)檻。

（2）持續(xù)為數(shù)據(jù)體系提效

• 從指標(biāo)錄入效率和模型構(gòu)建靈活性等方面，進(jìn)一步提升指標(biāo)管理和開(kāi)發(fā)的效率。
• 基于統(tǒng)一的指標(biāo)監(jiān)控告警能力，進(jìn)一步保障指標(biāo)的交付質(zhì)量。
• 打通指標(biāo)生產(chǎn)鏈路，實(shí)現(xiàn)指標(biāo)生產(chǎn)自動(dòng)化，進(jìn)一步降低數(shù)倉(cāng)的開(kāi)發(fā)成本。

（3）實(shí)時(shí)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)拓展至實(shí)時(shí)指標(biāo)體系。實(shí)時(shí)場(chǎng)景不同于離線場(chǎng)景，對(duì)于 QPS 和查詢(xún)性能有著更高的要求，需要進(jìn)行更加完善的穩(wěn)定性建設(shè)。

以上就是本次分享的內(nèi)容，謝謝大家。

五、Q&A

Q1：是否支持同一請(qǐng)求里查詢(xún)不同模型？不同引擎查詢(xún)速度不同，多個(gè)結(jié)果要出來(lái)一起再給出，中間是否有超時(shí)處理?

A1：支持在一次請(qǐng)求里查詢(xún)不同的模型，按照公共維度關(guān)聯(lián)。針對(duì)不同模型查詢(xún)速度存在差異的情況，推薦用 join 性能較好的 StarRocks，當(dāng)前方案不做中間存儲(chǔ)，在 MPP 層并行處理。

針對(duì)查詢(xún)速度做過(guò)一系列的性能優(yōu)化，譬如在統(tǒng)一查詢(xún)層實(shí)現(xiàn)了查詢(xún)緩存，在數(shù)據(jù)虛擬化層實(shí)現(xiàn)了聚合下推、字段裁剪等，未來(lái)考慮實(shí)現(xiàn)查詢(xún)預(yù)熱、自動(dòng)物化等性能優(yōu)化手段，譬如針對(duì) Hive 模型進(jìn)行預(yù)計(jì)算和加速。

指標(biāo)管理的成本較高，指標(biāo)錄入和開(kāi)發(fā)的效率提升是未來(lái)的核心方向之一，主要是通過(guò)提供指標(biāo)的批量錄入和變更，以及自動(dòng)化構(gòu)建模型等能力。

Q2：針對(duì)指標(biāo)調(diào)用，上游的數(shù)據(jù)產(chǎn)品準(zhǔn)入策略是什么？

A2：指標(biāo)主要服務(wù)于數(shù)據(jù)產(chǎn)品，沒(méi)有應(yīng)用到線上。數(shù)據(jù)產(chǎn)品包括BI報(bào)表、駕駛艙、各種分析工具等，離線指標(biāo)整體的 QPS 不高。在查詢(xún)性能方面，未來(lái)重點(diǎn)是指標(biāo)的自動(dòng)生產(chǎn)、自動(dòng)物化，提升整體查詢(xún)效率。