漫谈数据治理之一：计算与存储压力
背景概要
做数据的同学都能够有体会，当我们做业务时间长了以后，数据表的数量就会变得庞大无比，很多过去的逻辑，如果负责的同学离职了，那么能再看懂它的人就很少了。久而久之，就造成了表一大堆，没人敢动的问题。等到计算或者存储遇到瓶颈了，回过头来再改，会让人痛不欲生。
主要痛点
- 只建表，不删表：绝大多数做数据工作的同学，都没有及时清理无用表的习惯。
- 交接过程产生漏洞：由于业务的问题比较繁琐，理解起来有一定难度，因此在离职交接时通常不会交接的很好，埋下了坑。
- 日常研发过程无规范：很多中小公司，数据作为支持部门存在，解决需求就可以，没有长远的规划，时间久了看不懂的东西越来越多。
- 野蛮开发，无序增长：业务高速发展时，大家以需求为第一目标，开发过程没有考虑计算与存储问题，频繁发生数据倾斜、全表扫描等场景，或者是数据存储周期设置不合理。
谈一谈基本的治理思路
主要就是两点：粗治理和细治理。
- 粗治理：普遍性治理项目，通过自动的扫描可以获得的信息，通常包括如下几种：
（1）创建的临时表：以tmp/test开头的表；
（2）无访问信息表：例如最近一个月没有访问信息；
（3）无下游依赖表：下游没有使用方的表；
（4）无更新时间表：表结构长期没有更新信息。
将以上四类表抓出来，基本上能处理掉一大批没人管的包。 - 细治理：专项性质的治理方案，主要针对有人负责的项目，通常包括如下几种：
（1）运行时间过长的节点；
（2）存储空间过大的表。
这一类的治理行为通常花费时间很长，但产生的效果会非常明显。
能够沉淀下来的方法论
数据治理是一个十分消耗时间的过程，也是一次自我革新的历程。除了制定一些可跟踪、可管控、可负责、可施行的方案外，最好能够制定一定的标准，即使这些标准很简单，也能够产生非常好的效果。对数据研发同学，就更要强化自我对于数据的治理意识，如果有可能，在招聘过程、晋升答辩、KPI制定中都加入数据治理相关的要求，对于推广更有帮助。