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= 元数据管理 =

'''元数据管理'''（Metadata Management）是数据治理的核心组成部分，指对数据的描述性信息（即元数据）进行系统化收集、存储、维护和使用的过程。元数据是“关于数据的数据”，它帮助用户理解数据的来源、含义、结构和关系，从而提高数据的可发现性、可信度和可用性。

== 什么是元数据？ ==
元数据分为三类：
* '''技术元数据'''：描述数据的物理结构（如字段类型、数据库表名）。
* '''业务元数据'''：解释数据的业务含义（如“客户ID”代表唯一客户标识）。
* '''管理元数据'''：记录数据的所有权、访问权限和生命周期状态。

=== 示例：技术元数据 vs 业务元数据 ===
<syntaxhighlight lang="sql">
-- 技术元数据示例（数据库表结构）
CREATE TABLE customers (
    customer_id INT PRIMARY KEY,  -- 字段类型：整数，主键
    name VARCHAR(100)             -- 字段类型：可变长度字符串
);

-- 业务元数据描述（注释形式）
COMMENT ON TABLE customers IS '存储客户基本信息';
COMMENT ON COLUMN customers.customer_id IS '唯一客户标识符，自动生成';
</syntaxhighlight>

== 元数据管理的核心功能 ==
<mermaid>
flowchart TD
    A[元数据采集] --> B[元数据存储]
    B --> C[元数据分类]
    C --> D[元数据血缘分析]
    D --> E[元数据搜索与发现]
</mermaid>

=== 1. 元数据血缘分析 ===
追踪数据从源头到目标的流动路径，例如：
* 原始系统：ERP系统销售表
* 转换过程：ETL作业daily_sales_transform
* 目标系统：数据仓库的fact_sales表

=== 2. 影响分析 ===
当修改某个字段时，可快速识别所有依赖该字段的下游报表和应用程序。

== 实现方法 ==

=== 手动管理（适合小型系统） ===
使用文档或电子表格记录元数据，但难以维护。

=== 自动化工具（推荐） ===
使用专用元数据管理工具如Apache Atlas、Alation或数据库内置功能：

<syntaxhighlight lang="python">
# 使用Python提取数据库元数据示例
import sqlite3

def get_metadata(database_path):
    conn = sqlite3.connect(database_path)
    cursor = conn.cursor()
    
    # 获取表列表
    cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
    tables = cursor.fetchall()
    
    # 获取每个表的列信息
    metadata = {}
    for table in tables:
        table_name = table[0]
        cursor.execute(f"PRAGMA table_info({table_name});")
        columns = cursor.fetchall()
        metadata[table_name] = columns
    
    return metadata

# 输出示例
print(get_metadata("example.db"))
# 输出: {'customers': [(0, 'customer_id', 'INTEGER', 1, None, 1), ...]}
</syntaxhighlight>

== 实际案例 ==

'''案例：电商数据仓库'''
1. '''技术元数据'''：订单表包含order_id（BIGINT）、order_date（TIMESTAMP）等字段
2. '''业务元数据'''：order_status字段的枚举值解释：
   * PENDING = 支付待确认
   * SHIPPED = 已发货
3. '''血缘关系'''：订单数据从MySQL → Kafka → Spark处理 → Redshift

== 最佳实践 ==
* 标准化命名约定（如使用snake_case）
* 为所有数据库对象添加注释
* 实现自动化元数据采集
* 定期验证元数据准确性

== 数学表示 ==
元数据关联性可以用图论表示。设数据集<math>D</math>的元数据为<math>M(D) = \{m_1, m_2, ..., m_n\}</math>，其关联性为：

<math>
R(M) = \bigcup_{i=1}^{n} \{(m_i, m_j) | m_j \in \text{depends}(m_i)\}
</math>

其中<math>\text{depends}(m_i)</math>表示元数据元素<math>m_i</math>的所有依赖项。

== 常见挑战 ==
* 元数据分散在不同系统中
* 缺乏统一的元数据标准
* 元数据变更难以同步
* 业务与技术元数据脱节

通过系统化的元数据管理，组织可以显著提高数据资产的价值，降低数据误解风险，并满足合规性要求。

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