SQL pour Master Data Management (MDM)
SQL 在主数据管理（MDM）中至关重要，1. 用于数据清洗，如处理重复记录、空值和格式问题；2. 支持数据匹配与合并，通过精确或模糊匹配识别同一实体；3. 构建黄金记录，选取最权威的数据版本。掌握 SQL 的查询、连接、聚合和去重等技能，能有效支撑 MDM 核心流程。
在做主数据管理（MDM）的时候，SQL 是一个非常实用的工具。它能帮助我们整理、清洗、匹配和整合不同来源的数据，是实现 MDM 基础工作的关键手段之一。如果你已经有一定 SQL 基础，那就可以直接上手来支持 MDM 的核心流程了。
数据清洗：准备高质量的基础数据
MDM 的第一步通常是把原始数据“洗”干净，确保后续处理有可靠的数据源。这时候你可能会遇到重复记录、空值、格式不一致等问题。
举个例子，用户姓名字段里混进了特殊字符或者大小写混乱，你可以用 REPLACE 或者 UPPER 函数统一处理：
SELECT UPPER(REPLACE(full_name, '#', '')) AS cleaned_name FROM raw_data;
还有一些时候，需要识别并合并重复的客户记录。可以用 GROUP BY 和 HAVING 来找出重复项：
- 查找重复客户名称：
SELECT full_name, COUNT(*) FROM customers GROUP BY full_name HAVING COUNT(*) > 1;
数据清洗不是一次性的任务，而是要持续优化的过程，尤其是在数据不断流入的 MDM 系统中。
数据匹配与合并：识别同一实体的不同表示
MDM 的核心目标之一是把来自不同系统的“同一个实体”识别出来，并合并成一条主数据。SQL 中可以通过关联表、模糊匹配等方法来完成这项工作。
常见的做法是先通过唯一标识符（如身份证号、客户编号）进行精确匹配：
SELECT a.*, b.email FROM system_a a JOIN system_b b ON a.customer_id = b.customer_id;
如果没有明确的唯一键，可能就需要用名字、地址等字段做模糊匹配。比如使用 LIKE 或者 SOUNDEX（某些数据库支持）：
- 模糊匹配公司名称：
SELECT * FROM companies WHERE company_name LIKE '%Acme%';
这类操作容易出错，建议配合规则引擎或ETL工具一起使用，SQL 主要负责结构化部分的匹配逻辑。
构建黄金记录：选择最权威的数据版本
所谓“黄金记录”，就是最终被选为主数据的那条记录。这个过程通常涉及优先级判断，比如哪个系统的数据更新更及时、哪个字段的准确率更高。
SQL 可以用来定义规则，例如优先使用系统 A 的邮箱，如果为空则取系统 B 的：
SELECT COALESCE(a.email, b.email) AS master_email FROM system_a a FULL JOIN system_b b ON a.customer_id = b.customer_id;
还可以结合时间戳来选取最新的地址信息：
SELECT customer_id, address
FROM (
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY update_date DESC) AS rn
FROM addresses
) ranked
WHERE rn = 1;这个阶段的关键在于建立清晰的优先级规则，并用 SQL 实现这些规则的自动化执行。
基本上就这些。SQL 在 MDM 中不是万能的，但确实是很多工作的基础。掌握好查询、连接、聚合和去重这些基本功，再配合业务规则，就能支撑起一套有效的主数据管理体系了。
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