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能够识别准确的字段级数据加工依赖关系#xff1b;能够识别多级嵌套调用的存储过程的血缘#xff1b;能够推断存储过程内…Aloudata BIG 算子级血缘主动元数据平台已经支持 Oracle 类型、DB2 类型的存储过程算子级血缘解析并达到 90% 血缘解析准确率
能够识别准确的字段级数据加工依赖关系能够识别多级嵌套调用的存储过程的血缘能够推断存储过程内部变量的再加工取值能够从存储过程中提取出字段的主要加工口径。
存储过程的算子级血缘攻克了企业数据链路上的“断点和黑洞”可以应用在国产数据库迁移、指标口径盘点、团队知识转移和运维故障快速定位等场景进一步提升数据管理效率。
存储过程即一种 PL/SQL 语言编写的执行程序被广泛应用于 Oracle、SQL Server、Greenplum 、GaussDB、MySQL 等 MPP 数据库的数据处理任务中它支持将任务指令发送至服务端以更少的系统资源执行数据批量处理和复杂操作让数据处理和分析效率更高从而被企业众多关键系统及 ETL 开发人员使用。
然而PL/SQL相较于标准 SQL 而言其引入了变量、流程控制、游标、动态 SQL 等更灵活、更复杂的高级语法所以使用存储过程编写的数据处理任务成为血缘解析的难点。部分企业通过规范写法、正则埋点等技术手段实现了对存储过程血缘的部分解析但在准确性和全面性上无法达到业务可用要求导致只要涉及存储过程的数据处理任务即使是表级血缘也存在“解不准、看不清”的情况造成了数据链路的“断点和黑洞”。
在国产数据库替代、监管升级的行业趋势下企业在数据库迁移、数据质量保障等业务中迫切需要具备支持存储过程在内的全链路、精细化血缘分析和代码理解能力从而实现“全面国产化、自主可控、风险可控”等业务要求。
为解决上述难题Aloudata BIG 主动元数据平台团队经过技术攻关实现了对 Oracle 类型和 DB2 类型 PL/SQL 存储过程的算子级血缘解析并在真实生产级环境中验证达到 90% 以上的准确率。团队通过自研 PL/SQL 语义分析引擎实现了对变量、流程控制、游标、动态 SQL 等高级语法算子血缘及口径的语义分析能够清晰、准确地获取存储过程内部的数据流转路径和字段计算逻辑等细节可以帮助用户极大降低数据库迁移、复杂口径理解和代码知识转移难度辅助实现自动化存储过程代码迁移等解决方案落地。
基于 Aloudata BIG企业无论是在纯 SQL 场景还是在存储过程调用场景或混合 SQL 与 PL/SQL 代码块的场景均能实现高准确率的算子级血缘解析和图谱构建可以看清楚数据的来源、去向以及中间加工过程。未来Aloudata BIG 还将支持 SQL Server 存储过程和 PostgreSQL 类型的存储过程血缘解析并将存储过程的血缘准确率提升到 95%以上满足企业全链路、精细化数据管理的需求。
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