保山市网站建设_网站建设公司_GitHub_seo优化

在数据中台建设过程中，指标是数据资产向业务价值转化的核心载体。
qData 数据中台商业版在产品生态圈中构建了统一的指标平台，通过原子指标作为指标体系的最小计算单元，实现指标的标准化定义、统一计算与可治理管理。

本文将系统介绍qData 指标平台中原子指标的计算实现方案，涵盖业务需求、技术选型、架构流程及关键实现细节。

一、业务需求

围绕原子指标计算能力，指标平台需要满足以下核心业务需求：

1、指标规则配置并自动生成 SQL

通过配置化方式定义指标的计算规则，系统自动生成可执行 SQL，避免人工编写带来的口径不一致问题。

2、支持 1000 条数据试计算

在指标正式运行前，支持基于真实数据的小规模试算，用于快速验证指标逻辑与统计口径。

3、支持指标实时计算

满足实时分析、实时监控等业务场景，对指标数据进行实时计算与输出。

4、支持指标离散计算并进行存储

针对周期性统计场景，支持按调度周期进行离线计算，并将结果持久化存储。

5、适配主流数据库环境

指标平台需兼容多种数据库，包括 MySQL、DM8、Doris 等。

二、技术框架选型

1、计算与调度引擎选型

指标平台统一采用Flink作为计算与调度引擎。

• （1）支持流式与批式统一计算模型
• （2）SQL 能力成熟，适合规则化生成
• （3）数据处理性能高，满足实时与离线场景需求

2、数仓架构选型

指标结果统一落地至Doris构建分析型数仓。

• （1）面向分析型场景，查询性能优异
• （2）适合大规模指标数据存储
• （3）与 Flink 集成成熟，写入与查询效率高

三、原子指标计算整体流程

1、指标规则配置

系统首先对原子指标进行基础信息配置，包括：

• （1）度量字段
• （2）计算逻辑
• （3）数据格式
• （4）维度信息
• （5）数据筛选条件

2、规则转化为 Flink SQL

系统根据指标配置规则，自动生成 Flink 可执行 SQL，确保规则定义与执行逻辑一致。

3、试计算判断

• （1）若为试计算模式
• （2）系统自动追加近 1000 条数据的筛选条件
• （3）快速返回计算结果，用于指标校验

4、实时与离线计算判断

• （1）实时计算：直接触发 Flink 实时任务
• （2）非实时计算：由后台调度器按配置周期定时执行

5、统一计算执行

无论实时还是离线计算，指标计算流程统一通过 Flink 执行，避免多套计算逻辑并存。

6、计算结果后处理

Flink 计算完成后，结果统一交由后端进行二次处理：

• （1）维值函数结果整理
• （2）数据结构封装
• （3）结果返回前端或进入存储流程

7、离线结果持久化

针对离线计算场景，计算结果需额外进行持久化存储，供后续分析与复用。

四、原子指标计算具体实现方案

1、SQL 自动拼接机制

（1）关联查询

根据数据模型定义，将事实表与对应的维度表进行自动关联查询。

（2）聚合函数配置

通过原子指标计算逻辑配置，自动生成对应的聚合函数。

（3）统计字段配置

明确原子指标的度量字段，作为最终统计对象。

（4）分组字段配置

分组字段仅支持模型结构中定义的维度类型字段和时间类型字段。

（5）数据筛选条件解析

支持交集、并集等多种筛选方式，通过解析 JSON 规则动态生成 WHERE 条件。

（6）生成 SQL 明细解析
系统支持对最终生成的 SQL 明细进行展示，便于排查与维护。

2、任务调度机制

• （1）配置指标调度周期
• （2）调度器按周期自动触发 Flink 任务执行

3、指标结果数据结构规范

（1）表生成规则
每一个原子指标最终只生成一张结果表。

（2）表名定义规则

数仓层级 + 指标域代码 + 指标代码 示例：ads_water_order

（3）表结构定义

字段示例：
id、维度1主键、维度1主键名称、维度2主键、维度2主键名称、指标代码

（4）数据含义说明

• 指标代码字段存储具体统计结果
• 维度主键来源于维度表中的维键数据
• 未配置维度时，最终结果为单值指标

4、离线指标数据存储流程

离线计算采用全量重建策略：

• （1）删除已存在的指标结果表
• （2）按规则重新建表
• （3）执行计算结果插入

五、总结

通过该原子指标计算方案，qData 数据中台商业版指标平台实现了：

1. 指标规则配置化

2. 指标计算引擎化

3. 实时与离线统一执行

4. 指标结果规范化存储

5. 多数据库环境适配

该方案为后续派生指标、复合指标及指标治理能力建设奠定了坚实基础。