（二）新一代数据湖仓开发命名规范：构建清晰高效的数据管理体系

                                                                                                                                                <p><img src="https://oscimg.oschina.net/oscnet//3cafef02aea4209d4c476f805b839d0a.jpg" alt=""></p> 

《新兴数据湖仓设计与实践手册：数据湖仓与 DataOps 开发规范（2025）》是一份面向数据工程师、数据架构师与企业数据团队的系统性实践指南，全面总结了当下湖仓一体架构在企业落地过程中的关键设计方法、开发规范与工程经验。本手册不仅覆盖项目规划、权限体系、工作流编排、ETL 与实时/离线融合开发模式 ，也结合 WhaleStudio 与 DolphinScheduler 的实际能力，为读者提供可在真实生产环境中直接复用的架构与流程参考。

手册第一部分重点聚焦 ETL 与 DataOps 开发架构设计，从项目与权限规划、湖仓分层与工作流的组织结构，到批流一体任务设计、开发/生产环境隔离策略、逻辑任务最佳实践等，构建了一个完整的端到端数据处理体系。

本文为手册第二部分，将重点放在 数据湖仓开发命名规范上，涵盖项目、工作流等多方面，阐述命名格式、示例及原因，遵循清晰性等原则，可提升数据任务稳定性与协作效率。

2.1 项目命名规范

命名规范定义

• 项目名称应体现项目的业务范围、系统模块或数据主题，具备唯一性。
• 格式建议：业务领域_项目类型。

命名规范举例

• 销售分析：Sales_Analysis
• 客户管理：数据分析部_客户管理主题

为什么这么命名

• 清晰表达业务范围：明确项目所属的业务领域，便于快速识别。
• 支持快速搜索：规范的命名便于在复杂系统中快速定位项目。
• 统一格式便于集成：同一系统内的项目命名一致，便于开发、运维和上下游集成。

2.2 工作流命名规范

命名规范定义

• 工作流名称应直观反映其执行的功能、涉及的数据层次及对应的时间周期。
• 格式建议：层级_功能_数据主题
• 可以使用标签功能来辅助定义工作流，例如，小时级，某层级来作为名字的补充，标签可以进行筛选，更容易探查工作流的情况。

注意，不一定每个工作流都有标签，可以只标签哪些需要特殊筛选的工作流。

命名规范举例

• ODS层订单数据抽取：ODS_Extract_Orders，标签是Daily
• DW层指标计算：DW_Calculate_Metrics_Weekly，标签是DW层
• ADS层销售报表生成：ADS_Generate_Reports_Daily

为什么这么命名

• 层级与功能明确：通过命名反映工作流所在数据仓库的层级及核心功能。
• 支持自动化管理：命名统一有助于脚本和工具的批量操作。
• 标签：用于快速筛选工作流
• 减少歧义：直观的名称便于新成员快速理解系统。

2.3 工作流任务命名规范

命名规范定义

• 工作流任务名称应包含工作流名称的缩写、任务序号及功能描述。
• 格式建议：层级_目标表名称。

命名规范举例

• 订单抽取任务：ODS_T01_ExtractOrders （其中T01_ ExtractOrders是表名，01是主题域编号，T代表表，具体可以参考本手册第二部分表命名规范）
• 销售数据清洗：DW_T02_CleanSales
• 指标计算任务：DW_T03_CalculateMetric

2.4 数据集成任务命名规范

命名规范定义

• 数据集成任务名称需体现数据来源、目标系统及任务类型。
• 格式建议：
  • 如果是多表：来源系统_目标系统_任务类型_时间周期。
  • 如果是单表同步，那么就是目标表_任务类型_时间周期