（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

《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 https://xie.infoq.cn/article/253d2bb4bd494d78b7237a8b9，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

命名规范举例

• MySQL 到 HDFS 的全量多表同步：MySQL_HDFS_FullSync_Daily

• FTP1 到 Delta Lake 的增量多表同步：FTP1_Delta_Incr_Daily

• Oralce（X 库）到 Doris 的实时 CDC 多表同步：Oracle_X_Doris_CDC

• 达梦(Client_info)到 Starrocks（t01_client）批量增量单表同步：t01_client_Incr_Daily

为什么这么命名

• 来源与目标明确：通过名称直接了解数据集成的方向。

• 任务类型清晰：区分全量、增量等同步方式，避免混淆。

• 便于监控与管理：统一命名有助于告警和日志的快速识别。在 WhaleStudio 监控界面中，针对多表数据会明细到每一个表的同步状态，因此，不需要在命名规则上过多体现多表中每一个表的情况。

2.5 数据源命名规范

命名规范定义

• 数据源名称应反映系统名称、数据源类型及环境信息。

• 格式建议：数据源引用名称，此处可以不用带数据源类型，因为数据源类型 WhaleStudio 有相关的图表和类型可以过滤筛选。

命名规范举例

• 开发环境的订单数据库：CRM_DB

• 生产环境的日志存储：LogStore

2.6 标签命名规范

命名规范定义

• 标签（Tags）是任务、工作流等资源的标记，用于分类管理、快速搜索和过滤。标签名称需简洁明了，反映其功能、业务属性或环境。

• 格式建议：标签名称。

命名规范举例

1. 按周日领域：

2. 小时级、月级

3. 一般默认天级就不用标签过滤了

4. 按使用部门/业务：

5. 财险、寿险、运营部、经济业务

6. 按系统：

7. 风控、数仓、数据湖

8. 按优先级：

9. 高优先级任务：Priority_High

2.7 脚本及其它资源命名规范

命名规范定义

• 脚本及其他资源应按对应的功能或者目标表名称命名，避免混淆。

• 脚本格式建议：目标表名称.后缀。

• 其它功能建议：功能名称

命名规范举例

• 数据清洗 SQL 脚本：T01_ODS_CleanOrders.SQL

• 任务定时器配置：DW_每日第 0 批定时

为什么这么命名

• 快速定位资源：通过命名快速了解脚本和资源的用途。

• 保持关联性：脚本名称与工作流或任务对应，便于维护。

以上命名规范涵盖了项目、工作流、任务、数据集成任务、数据源、脚本及资源和标签的设计要点，旨在为数据仓库开发提供一个清晰、标准化的命名体系。这些规范通过统一格式和明确结构，不仅提高了系统的可读性和可维护性，还在资源管理、任务调度和团队协作等方面提供了便利。

核心原则

1. 清晰性：命名应直观表达资源的功能、用途或属性，便于快速识别和理解。

2. 一致性：所有资源的命名格式保持统一，避免混乱，利于自动化管理和批量操作。

3. 扩展性：命名规则应支持未来的业务需求，通过规范结构实现动态扩展。

4. 简洁性：名称应尽量简洁，在保证含义完整的前提下控制长度。

👉👉 下篇预告：数据湖仓工作流开发规范