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谈谈实体关系图 (ERD) 与数据血缘关系

数据驱动智能

2025-11-16

数据驱动型企业会收集并存储运营各个环节的大量数据。随着数据量的增长，数据模型变得越来越复杂，查找和理解数据以进行及时决策也变得更加困难。

实体关系图 (ERD) 和数据血缘关系是理解和管理复杂数据集的重要工具。两者都能提高数据可见性，但用途不同：ERD 可视化数据表之间的关系，而数据血缘关系则展示数据如何在系统间移动和转换。

在 Select Star实践中，我们见证了自动化列级血缘关系和实体关系图 (ERD) 如何加速新用户导入、缩短调试时间并简化Xometry、Faire等公司的治理工作流程。在本文中，我们将解释什么是 ERD 和数据血缘关系，重点介绍它们的区别和应用场景，并阐述它们如何支持更好的数据治理和分析。

一什么是实体关系图（ERD）

实体关系图 (ERD)以可视化的方式展现关系数据库中表之间的连接方式，例如通过主键和外键等关系。这有助于分析师和工程师理解如何连接表并构建准确的查询。

传统上，实体关系图（ERD）由数据架构师创建，用于强化关系数据模型。它们定义了：

•主键——唯一标识表中行的列。

•外键——引用其他表中的主键以建立关系的列。

这些约束确保了数据完整性并实现了高效查询。但随着 Snowflake、Databricks 和 BigQuery 等现代云数据仓库的兴起，这些数据仓库通常不需要强制使用键，导致许多组织完全缺乏最新的实体关系图 (ERD) 或数据模型。

在这些环境下手动创建实体关系图 (ERD) 非常耗时。因此，像 Select Star 这样的现代工具可以通过分析 SQL 查询历史记录、识别常见的连接模式和底层关系来自动推断 ERD。

二什么是数据血缘关系

数据血缘关系跟踪数据在数据生态系统中的移动和转换过程，从原始数据摄取到转换、建模和报告。它能够解答以下关键问题：

•这些数据来自哪里？

•是哪些流程或查询导致了这个问题？

•哪些仪表盘或模型依赖于它？

了解血缘关系对于以下方面至关重要：

•变更管理——了解哪些下游数据会受到影响。

•数据治理——确保合规性和可追溯性。

•数据质量——找出问题的根本原因。

虽然血缘关系可以手动记录，但像 Select Star 这样的平台可以通过解析元数据和 SQL 查询日志自动提取血缘关系，捕获表级和列级依赖关系。

在深入比较这些工具并解释为什么它们一起使用效果最佳之前，这里先快速概述一下它们的异同：

三实体关系图（ERD）和数据建模

实体关系图（ERD）是数据建模和架构的重要组成部分。它们展示了不同数据之间的关系，使人们能够轻松理解哪些不同的数据集已被合并以及它们是如何连接在一起的。

实体关系图 (ERD) 显示了哪些数据集连接在一起，以及它们连接在哪些字段上。

在关系数据库中，实体对应于表。表中的列即组织想要收集的信息，被称为属性。例如，如果一所大学有一个名为“学生”的实体，那么该实体就包含诸如“学生姓名”和“学生编号”之类的属性。“课程”则是另一个实体。该实体就包含诸如“课程名称”和“先修课程”之类的属性。

关系是实体之间交互的方式。它们可以是一对一、一对多或多对多的关系。每个学生可以选修多门课程，但只能选择一个专业。一位教师可能只教一门课，但却与 100 名学生相关联。实体关系图以清晰直观的方式呈现所有这些信息。它提供了一种鸟瞰视角，有助于数据库设计和调试，因为冗余和设计缺陷很容易被发现。

实体关系图（ERD）还能增强内部沟通。ERD的图形化特性消除了利益相关者之间因使用不同词汇讨论同一主题而可能产生的混淆。

四数据血缘关系和数据模型依赖关系

数据血缘关系追踪数据的来源和转换过程，确保数据的可靠性、准确性和质量。它就像每个数据单元的个人历史记录。

表级数据血缘关系仅跟踪数据在表之间的移动，而列级数据血缘关系则是一个细粒度的映射，它为数据仓库和 BI 工具之间的每个表、列和仪表板提供上下文。

了解数据的来源、所有权、转换过程和依赖关系，有助于追溯问题的根源。此外，在实施变更之前识别潜在的下游影响，也能有效预防问题。

数据血缘关系让您确信唯一的真实数据源始终准确且最新。

数据血缘关系揭示了数据在数据库内部以及跨平台的流动和转换方式。

展示数据血缘关系的一种常见方法是使用血缘图，它可以可视化数据在数据管道中的流动。虽然这有助于理解数据如何在数据之间传递，但以更具层次性的视图列出下游依赖关系也有助于快速理解大量信息。

数据血缘关系用例

数据血缘关系使高效的数据管理和治理成为可能。列级数据血缘关系最常见的应用场景包括：

•根本原因分析：当管道出现故障时，数据血缘关系使团队能够快速追踪导致问题的转换并进行修复。

•影响分析：数据血缘关系向数据团队准确地展示了数据在下游的使用情况，以便他们在进行更改之前能够避免管道问题。

•自动化数据维护：列级数据血缘关系使公司能够自动执行数据目录的日常维护，确保数据保持最新、准确和合规。

•审计：审计人员可以轻松跟踪和验证数据来源和移动情况，并了解其上下文，从而支持数据完整性。

•数据库优化：列级血缘关系有助于团队识别不常用的列，以便进行归档或弃用。精简和移除过时的列可以优化存储成本并加快查询速度。

五比较实体关系图 (ERD) 与数据血缘关系：主要区别和应用案例

ERD 和数据血缘关系是不同的工具，但它们有一个共同的目标：增强组织数据团队对数据的理解、管理和有效使用。

这两款工具都能提供有价值的背景信息，从而支持快速的战略决策。它们都以逻辑清晰的方式呈现信息，简化了故障排除和合规流程。它们都能让用户清楚地了解数据的结构和流程。

然而，每种工具实现这些功能的方式各不相同，呈现数据的形式也各有不同。

•充分利用数据血缘关系和实体关系图的结合优势

实体关系图 (ERD) 和数据血缘关系相结合，能够帮助组织有效地管理数据。二者结合，使团队能够清晰地了解数据的结构、关系和依赖性，从而提高及时做出战略性业务决策的能力。

•实体关系图和数据血缘关系在数据治理中的应用

列级数据血缘关系是数据治理的基石。它通过提供数据来源的可追溯性以及数据在数据仓库和 BI 工具之间的转换过程，从而支持合规性。当出现错误时，数据血缘关系能够帮助我们追溯问题的根源。

实体关系图 (ERD) 通过清晰地呈现整个数据模型，即使对于技术水平较低的利益相关者也能理解，从而增强了数据治理。这种清晰度有助于就数据质量和数据隐私等数据概念进行有效沟通。ERD 还起到预警系统的作用——在冗余和复杂情况导致数据错误之前将其暴露出来。这有助于组织利用准确的数据简化数据管理和运营。

•实体关系图和数据血缘关系用于数据文档

随着公司发展壮大，数据日益普及，新的数据表不断涌现，数据模型也在不断演变。由于数据模型动态变化的特性，手动建立列级血缘关系或实体关系图（ERD）既耗费资源又难以持续。随着公司规模的扩大，手动跟进这些变化将变得几乎不可能。

借助 Select Star 等现代数据治理平台，数据团队终于能够自动记录数据集中的关键关系。这些洞察不仅有助于数据团队内部共享知识和背景信息，还能实现数据治理和数据管理工作流程的自动化，例如数据分类和通知。

六为什么需要实体关系图和数据血缘关系

实体关系图 (ERD) 和数据血缘关系共同提供了有效管理数据所需的结构和操作上下文。ERD 帮助您可视化数据集之间的关系，而数据血缘关系则揭示了数据在整个技术栈中的移动、转换和使用方式。二者结合使用，能够加快决策速度、促进协作并增强数据治理的可靠性。

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