1. 业务域：零售实时数仓
• 核心概念
原子指标（A 类）必须挂接「模型」
派生指标（B 类）必须挂接「父指标」
复合指标（C 类）仅做公式运算，无直接依赖
• 维度聚合诉求：任何指标都可以声明 1..N 个维度做 GROUP BY
• 模型关联诉求：多表 JOIN，需声明左右表及 ON 条件字段
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2. 关键表
| 混淆名 | 职责 |
|---|---|
| T_IND | 指标主档 |
| T_IND_CFG | 指标配置（SELECT / WHERE / GROUP） |
| T_TAB | 业务表 |
| T_COL | 业务表字段 |
| T_MOD | 模型主档 |
| T_MOD_CFG | 模型 JOIN 配置 |
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3. JSON 定义规范（只存最小集）
3.1 GROUP 维度数组（T_IND_CFG.config_detail → GROUP）
[
{
"tableId": 101, // Long 业务表ID
"colId": 201 // Long 字段ID
},
{
"tableId": 102,
"colId": 301
}
]规则
① 键名统一驼峰，值为数字（避免引号）。
② 不冗余表/列中文名，不存别名——别名通过 tableId → T_TAB.alias 回表获取。
③ 数组顺序即 GROUP BY 顺序。
3.2 模型字段关系数组（T_MOD_CFG.table_field_relationship）
[
{
"left": { "tableId": 101, "colId": 201 },
"right": { "tableId": 102, "colId": 301 }
},
{
"left": { "tableId": 101, "colId": 202 },
"right": { "tableId": 102, "colId": 302 }
]规则
① 每对元素代表一个等值 ON 条件。
② 同样只存 ID，不存名称。
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4. 存储设计要点
| 要点 | 说明 | 实现 |
|---|---|---|
| 外键弱约束 | JSON 字段无法建 FK | 触发器或应用层校验 tableId/colId 存在性 |
| 更新一致性 | 表/列改名不影响 JSON | 不改 JSON，只改 T_TAB/T_COL |
| 查询性能 | 列表页不拆 JSON | 详情页/生成 SQL 时 JOIN 一次即可 |
| 维度复用 | 维度=维表字段，无字典表 | 通过 tableId+colId 唯一标识 |
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5. 表结构原理（极简 ER）
T_IND (id, ind_type, …)
├── T_IND_CFG (ind_id, cfg_type, cfg_detail) 1:N
T_MOD (id, mod_name, …)
├── T_MOD_CFG (mod_id, left_tab_id, right_tab_id, rel_type, rel_json) 1:N
T_TAB (id, tab_alias, …)
├── T_COL (id, tab_id, col_name, alias, related_tab_id, related_col_id) 1:N• 主键全部自增 Long；所有业务码（tab_alias, col_alias）全局唯一。
• related_tab_id / related_col_id 仅用于事实表字段→维表字段导航，不做冗余存储。
• T_IND 里 dependence_model_id / dependence_indicator_id 采用「互斥空值」设计，符合当前三种指标类型，未来若出现多依赖再拆关系表。
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6. 代码片段（解析 GROUP JSON → SQL 片段）
record DimRef(long tableId, long colId) {}
List<DimRef> dims = objectMapper.readValue(
jsonNode.traverse(), new TypeReference<List<DimRef>>() {});
String groupBy = dims.stream()
.map(d -> aliasMap.get(d.tableId()) + "." + colAliasMap.get(d.colId()))
.collect(Collectors.joining(", "));─────────────────────────────────
7. 备忘
• 禁止在 JSON 中写死中文名 → 减少 30% 存储、避免 100% 同步烦恼。
• 禁止新增任何“维度-列映射表” → 现有 T_COL.related_* 已满足需求。