SQL模型字典表设计方案_SQL统一配置来源结构

SQL模型字典表核心是将分散SQL沉淀为可管理、可追溯、可复用的元数据，通过model_dict、model_param、model_dependency和model_version四张表，实现身份标识、动态参数、依赖追踪与版本快照一体化管理。

SQL模型字典表的核心目标是把分散在代码、配置文件或ETL脚本中的SQL逻辑，统一沉淀为可管理、可追溯、可复用的元数据。关键不是堆字段，而是让“谁在什么时候用了哪段SQL干了什么事”一目了然。

核心表结构：model_dict（模型字典主表）

记录每个逻辑模型的基本身份和生命周期信息。

• model_code：唯一业务编码（如 red">dwd_user_login_di），不依赖数据库名/表名，用于跨系统关联
• model_name：中文名称（如“用户日登录事实表”），面向业务理解
• model_type：枚举值（view / table / materialized_view / cte），明确产出形态
• source_sql：原始SQL文本（支持含${xxx}占位符的模板化写法）
• status：draft / published / deprecated，控制上线节奏
• created_by + updated_by：绑定账号体系，留痕责任人
• created_at + updated_at：自动更新时间戳

参数与变量表：model_param（支撑SQL动态化）

解决硬编码问题，让同一段SQL适配不同环境、周期或租户。

• model_code：外键关联 model_dict
• param_key：变量名（如 start_date、env、tenant_id）
• param_value：默认值（如 '{{ ds }}' 或 'prod'）
• is_required：是否运行时必须传入（避免漏配）
• desc：说明用途（如“分区起始日期，格式 YYYY-MM-DD”）

依赖关系表：model_dependency（厘清血缘与影响范围）

自动识别“这张表被哪些模型引用”，支撑影响分析和下线评估。

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• upstream_model：上游模型 code（被依赖方）
• downstream_model：下游模型 code（依赖方）
• dependency_type：full_select / join_on / where_in / cte_ref，区分依赖强度
• parsed_at：最近一次SQL解析时间（配合定时任务更新）

版本与发布表：model_version（保留历史快照）

每次发布新SQL都生成快照，支持回滚、比对、审计。

• model_code + version：联合主键（如 dwd_user_login_di v1.2.0）
• sql_content：该版本完整SQL（不含占位符，已做变量替换或留空标记）
• publish_notes：简要说明变更点（如“修复user_id空值导致join丢失”）
• is_current：标识当前生效版本（仅一条为 true）

基本上就这些。不需要大而全，先跑通 model_code → source_sql → param → version 这条主线，再按需扩展依赖分析或权限字段。重点是让SQL从“散落的字符串”变成“带身份、有版本、知来路”的资产。

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