这是我参与2022首次更文挑战的第20天，活动详情查看：2022首次更文挑战
如何评判我们的建模是成功的，或者说是有意义的呢，这个就需要建立一些规则区制约，还需要对模型进行检测。
这样的方式有很多，在实际建模过程中不断发现问题，积累问题，解决问题是至关重要的。
首先对于表字段名称、表的名称和模型的名称，如何做到规范化，我们需要先对历史数据进行分析，比如字段名称，city_code出现在业务表中的备注名称按照数量进行排序，最多的是城市编码，第二是业务城市编码，第三是省市区编码，那么我们就统一规定遇到city_code的时候就是以城市编码作为备注信息，当这样规定后，其他人来用到这个字段时，默认也会这样备注。如果是new_city_code，也会比较顺势的用新城市编码，这样做可以尽可能的让模型中的字段保持一致。
当然表名称有一些特殊的规则，比如将业务表名称组合在一起，再加上层级的缩写，组合成hive表的名称。
比如rpt_city_distinct_student，包含学生和城市编码的业务信息。
另外如何判定我们设计的模型的合理性和成功，最直观的方式就是每一层之间的依赖是非常紧密还是松散的，如歌依赖非常紧密，每一层表的利用率都很高，那么说明模型建设越成功，因为只有利用率越高，说明表创建的越符合需求，并且在模型中的作用非常到位，但是如果层层之间关联很微小，有的表甚至没有几个字段被使用，说明表创建的很差，字段都是无用的。
为了让表与表，层级与层级之间依赖紧密，在创建表的时候，就要纵观全局考虑全面，在设计之初就要按照主题-事件-维度-应用的思路去拆解需求，设计模型结构。
其次就是写sql如何保证规范且不出错，一个特别容易出错的地方就是分区，比如写sql的时候时间使用的是具体的时间，而不是用默认符号代替，就很容易直接放到模型中，导致计算错误。这种常见问题，可以通过一些工具去规避掉。
总之就是发现问题，解决问题，制定规范标准，保证模型设计的高可用性。
