Snowflake 数据仓库开发规范 v1.0

版本号	修订日期	修订人	修订说明
v1.0	2024-01-13	LiuZhu	初步拟定命名规范、分层规范、代码格式规范等

1. 命名规范

1.1 数据库命名规范

所有的数据库名称应 全部大写，使用下划线分隔词语。
避免使用保留关键字作为数据库名。

例如：RAW_DATA

1.2 表命名规范

所有的表名 全部大写，使用下划线分隔词语。
表名应该清晰地反映表的内容。
避免使用保留关键字作为表名。

例如：CUSTOMER_DETAILS

1.3 列命名规范

所有的列名 全部大写，使用下划线分隔词语。
列名应该清晰地反映列的内容。
避免使用保留关键字作为列名。

例如：CUSTOMER_ID

1.4 事实表命名规范

事实表的名字应该以 FACT_ 开头，后接表达该表内容的名词，使用大写字母并用下划线分隔词语。
事实表的名字应该清晰地反映表的内容。

例如：FACT_SALES

1.5 维度表命名规范

维度表的名字应该以 DIM_ 开头，后接表达该表内容的名词，使用大写字母并用下划线分隔词语。
维度表的名字应该清晰地反映表的内容。

例如：DIM_CUSTOMER

1.6 映射表命名规范

映射表的名字应该以 MAP_ 开头，后接表达该表内容的名词，使用大写字母并用下划线分隔词语。
映射表的名字应该清晰地反映表的内容。

例如：MAP_PRODUCT_CATEGORY

1.7 函数命名规范

函数名应清晰地描述函数的功能。
函数名应以 F动词 开始，以表明它们执行的操作。

例如：F_CALCULATE_TOTAL_REVENUE

1.8 存储过程命名规范

存储过程名称应清楚地描述它们执行的操作。
存储过程名称应以 SP_ 为前缀。

例如：SP_UPDATE_CUSTOMER_STATUS

1.9 视图命名规范

视图名称应清楚地描述它们所显示的数据。
视图名称应以 V_ 为前缀。

例如：V_SALES_SUMMARY

2. 数据仓库分层规范

2.1 原始层 (Raw Layer)

这一层是数据仓库的入口，应该包含所有源系统的数据的完整复制品。
数据应该以最原始的形式存储，不进行任何转换或清洗。
数据库名：RAW_DATA

2.2 清洗层 (Clean Layer)

在这一层，数据应该进行清洗和转换，以满足业务需求。
清洗过程包括数据质量检查、缺失值处理、错误值处理等。
数据库名：CLEAN_DATA

2.3 业务层 (Business Layer)

在这一层，数据应该根据业务需求进行进一步的转换和聚合。
这一层的数据应该满足大部分报表和分析的需求。
数据库名：BUSSINESS_DATA

2.4 展示层 (Presentation Layer)

这一层的数据应该是为最终用户准备的，应该直接满足报表和分析的需求。
应该尽可能地简化这一层的数据结构，使其易于理解和使用。
数据库名：REPORTING_DATA

3. 代码格式规范

以下是一些基本的SQL代码格式规范，适用于Snowflake：

3.1 关键字

SQL关键字应全部大写，如SELECT、FROM、WHERE等。

3.2 缩进

使用缩进来提高代码的可读性。例如，FROM、WHERE、GROUP BY等子句应当在新的一行开始，并且相对于SELECT关键字缩进。

3.3 别名

在查询中使用别名时，别名应清晰地描述列或表的内容。

3.4 注释

应使用注释来解释代码的功能和目的。注释应以--开始，放在需要解释的代码行的上一行。

3.5 空格

在操作符两侧使用空格，如=, <, >, +, -, *, /。

4. 其他规范

应该定期备份数据，以防数据丢失。
应该定期检查数据质量，以确保数据的准确性。
在开发过程中，应该遵循最佳实践，包括使用版本控制、编写可读的代码、进行单元测试等。

以上规范只是一个基本的指南，实际的开发规范应该根据具体的项目需求和团队习惯进行调整。