本编文章主要介绍数据中台核心模块—元数据模块的一些建设经验分享，供大家一起交流学习。

一、什么是元数据

​ 元数据可以简单理解为是数据的"数据"，它描述了数据的特征，属性，来源和其他一些数据的基本信息，常用来管理和使用数据，在数据中台概念中，元数据主要包括业务元数据和中台元数据两部分。

二、元数据基本组成

数据中台中的元数据主要包括数据源，数据库，数据表和元字段四部分。

“数据源”，“数据库”，“数据表"和"字段"这4个名词相信大家都已经很熟悉了，不管是关系型数据库还是非关系型数据库都会包含这些基本信息，因此在这里就不做过多解释和说明。但眼尖的同学可能会发现图中引入了其他3个关键词"虚拟库”，“虚拟表”，“虚拟字段”，看到这，可能问题很多的小明就会发出灵魂三问：

• 什么是虚拟库，虚拟表和虚拟字段？

• 为什么要建设虚拟字段？

• 怎么建设和使用虚拟字段？

如果你也有这样的问题，那么就请跟继续往下看：

2.1 什么是虚拟库，虚拟表和虚拟字段？

​ 数据中台的基本功能之一就是能够处理各种异构数据，这些数据可能是业务数据库数据，可能是埋点数据，也可能是日志数据。数据形式不同也必将导致采集这些数据的方式有所不同：对于业务数据库，可能倾向于CDC技术，而对于日志和埋点数据，可能更多的是考虑通过Kafka的方式采集。因此，数据源的创建应该是包含多种多样的，在这里，我们将MySQL,Oracle等定义为常见数据源，而将Kafka定义为虚拟数据源。

虚拟库和MySQL中的数据库是一个概念，如果我们把Kafka定义为虚拟数据源，那么虚拟库就是部分Topic的集合，而每个具体的Topic就是一张虚拟表，而Topic中每条数据的所有字段，就是虚拟字段。

2.2 为什么要虚拟字段？

​ 元数据贯穿数据中台所有模块，尤其在数据采集模块中使用最为复杂。举个例子，如果Kafka的某个Topic中数据需要接入到数仓中，Topic中有 a,b,c三个字段，而对应的数仓中的字段名为a,b,d，我们思考如下问题：

怎么准确接入这些字段？按照正常思路，我们可以采用字段名相等映射的方式将数据采集，那如果源字段名和目标字段名不一致，就会导致该字段不能被正常采集到数仓，所以为了避免出现因为字段名映射导致的问题，可以采用虚拟字段来做转换操作。

三、元数据基本设计流程

元数据主要包含3部分内容，每块内容都有自己的逻辑，下图是一个简单的设计流程图：

在元数据这里需要特殊说明以下几点：

• 元数据同步方式

元数据同步可以自动同步，也可以手动同步。自动同步每半个小时同步一次，如果源库表结构发生变更，那就保留最新的结构信息，如果没发生改变，则不做更新。

其次，如果能够自动获取到外部数据源中的基本信息(比如查询MySQL的information_schema数据库中tables和columns)，可以采用JDBC连接或者其他方式同步；如果是虚拟数据源类型，没办法做到自动同步，则只能通过手动方式变更(手动新增或删除字段映射关系)。

• 元数据同步级别

元数据同步可以是数据源级别的，也可以数据库级别的，也可以是表级别的，数据源同步每次会全量同步某个数据源下的所有库和表，数据库同步每次只会同步选定数据库下的所有表，数据表同步只会同步当前表的结构信息，粒度从大到小，同步的数据量也从多到少。在使用场景中，数据库级别的同步适用于表新增的场景，数据表级别的同步使用于表结构变更的场景。

• 字段元数据版本控制

在字段元数据设计过程中，保留版本概念，多次同步元数据时，保留同步的版本信息，在使用字段元数据时，根据版本号选择最新的。

四、总结

元数据设计与开发是数据中台开发的第一步，元数据结构设计好坏，会直接影响数据中台其他模块的使用方式，本编文章简单介绍了元数据设计的思路和注意事项，供大家参考。接下来，会为大家分享数据中台核心模块—数据采集的一些建设思路。

最后，如果你也喜欢数据中台，或正在开发数据中台，欢迎大家私信一起交流。