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数据清洗:准备高质量的基础数据
数据匹配与合并:识别同一实体的不同表示
构建黄金记录:选择最权威的数据版本
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SQL用於主數據管理(MDM)

Jul 27, 2025 am 03:35 AM

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。

SQL for Master Data Management (MDM)

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。

SQL for Master Data Management (MDM)

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:

SQL for Master Data Management (MDM)
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 BYHAVING 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。

SQL for Master Data Management (MDM)

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。

以上是SQL用於主數據管理(MDM)的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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