Назад

Подготовка данных · База

Собрать воспроизводимую SQL-выборку

Получить данные прозрачным запросом с понятными связями, фильтрами и контролем дубликатов.

Подготовка данных: визуальный контекст этапа

Быстро понять за 2 минуты

Получить данные прозрачным запросом с понятными связями, фильтрами и контролем дубликатов. Результат работы — Versioned SQL Dataset.

Главная пользаПравильно выполненная работа снижает стоимость переделок, делает решение проверяемым и дает участникам единый источник информации.
Первое действиеОпределите grain каждой таблицы
Готово, когдаКоличество строк объяснимо

Контекст

Урок относится к этапу «Подготовка данных». Получить воспроизводимый набор данных, понять его происхождение и проверить ограничения до расчетов. Задачу выполняют до реализации или согласования зависимого решения, чтобы команда опиралась на проверенные факты и однозначные договоренности.

ЦельПравильно выполненная работа снижает стоимость переделок, делает решение проверяемым и дает участникам единый источник информации.
ДействиеОпределите grain каждой таблицы
ПроверкаКоличество строк объяснимо

Что это дает

Правильно выполненная работа снижает стоимость переделок, делает решение проверяемым и дает участникам единый источник информации. Практический результат фиксируется в артефакте «Versioned SQL Dataset».

Как выполнить

  1. Определите grain каждой таблицы
  2. Проверьте cardinality перед JOIN
  3. Сохраните запрос, параметры и дату среза

Критерии приемки

  • Количество строк объяснимо
  • JOIN не размножает факты
  • Запрос повторяется без ручных действий

Типичные ошибки

  • Использовать SELECT звездочка
  • Скрывать фильтры в временных таблицах

Инструменты

SQLGitQuery Plan

Рабочий артефакт

Рабочий артефакт

Versioned SQL Dataset

На рабочем проекте специалист начинает с шага «Определите grain каждой таблицы», фиксирует выводы в артефакте «Versioned SQL Dataset» и передает его владельцам решения. Пункт закрывается после проверки: «Количество строк объяснимо».

  • Полнота
  • Свежесть
  • Уникальность
  • Ошибки

Контроль качества

Артефакт

Data Quality Report

Метрика проверки

Количество строк объяснимо

Когда пересматривать

После релизов, изменения требований, обновления целей и появления новых рисков.

Что передать дальше

Контекст, проблему, доказательство, владельца, срок и критерий приемки.

Перед отметкой выполнено: Количество строк объяснимо

Как применять

Начинайте с влияния на пользователя, продукт и команду. Затем проверьте реализуемость, критерии качества и формат доказательства результата. Хороший пункт чеклиста объясняет, какую проблему закрываем, как выполняем работу и по каким признакам считаем ее завершенной.

Режим обучения

Тест по теме

Проверка понимания

Ответьте на вопросы по материалу и получите итоговый отчет: что понято хорошо, а что стоит перечитать.

0/4ответов выбрано
1. Какой главный результат должен дать пункт «Собрать воспроизводимую SQL-выборку»?
2. С какого действия логично начать выполнение?
3. Как понять, что тема действительно закрыта?
4. Какой ошибки стоит избегать в этой теме?
Материал подготовлен командойAriol.by