Очень интересная теория, но тут стоит учитывать эффект наблюдателя, и любое физ тело имеющее массу - это волна движения пространства вокруг оси движения.
«Интересный паттерн с temp table и подменой фактически проверяемой таблицы в YAML-контракте! Но если агент уже умеет извлекать метаданные и DDL из каталога Data Detective (включая технические поля и ключи партиционирования), почему бы агенту на этапе генерации проверок самому не прокидывать фильтр по свежей партиции (например, where: event_date = current_date()), избавляя инженера от ручного создания временной таблицы в ноутбуке? Планируете ли научить агента определять партиции и применять Partition Pruning автоматически?»
Оверхед от temp table при массовом расписании (370+ таблиц)
«Касательно рекомендации вырезать срез во временную таблицу: когда на кластере ежедневно крутятся сотни таких проверок по расписанию, массовое создание temp table на больших объемах может создавать фрагментацию и нагрузку на дисковую подсистему (tempdb/spill-to-disk). Как у вас устроен жизненный цикл этих временных объектов (автоматический cleanup, изоляция схем, лимиты по памяти/диску), чтобы песочницы пользователей не забивали хранилище?»
Вопрос 1 Про SLA и рост Latency на широких витринах
«Очень крутое решение со схлопыванием метрик в один SELECT! Но вы упомянули, что все полученные запросы выполняются строго последовательно. На широких витринах DWH (от 80–100 колонок) при лимите метрик на батч получается длинная цепочка последовательных обращений к базе. Насколько такой подход укладывается в утренние SLA поставки данных? Не бывает ли ситуации, когда проверка одной большой витрины суммарно занимает 15–30 минут чисто из-за сериализации запросов, блокируя дальнейший пайплайн?»
Вопрос 2 Про оптимизацию нечисловых проверок (duplicate_count и джойны)
«С числовыми агрегатами (min/max/avg) схлопывание очевидно. А как оптимизатор Data Checker поступает с проверками уникальности (duplicate_count) по составным ключам или проверками валидности через регулярки / справочники? Умеет ли движок упаковывать поиск дублей по нескольким разным наборам колонок в общие оконные функции / CTE, или под каждую проверку ключа неизбежно генерируется отдельный тяжелый запрос с GROUP BY … │ HAVING count > 1?»
│ Спасибо за детальный разбор агентской архитектуры! Вопрос по физике выполнения сгенерированных проверок в DWH.
│ Когда агент по чек-листу генерирует 15–20 проверок на одну широкую таблицу (NULL-check, duplicate_count, min/max, invalid_values), как библиотека Data Checker компилирует это в SQL под капотом?
│ Умеет ли ваш форк/обвязка SodaCL сворачивать независимые проверки в один агрегатный скан (Single-pass Scan) через комбинаторы и мульти-агрегации, или движок порождает N отдельных запросов к СУБД?
│Если таблицы на сотни миллионов / миллиарды строк, запуск пачки отдельных сканов от десятков задеплоенных проверок может создать катастрофический I/O overhead на кластере. Как оптимизировали этот момент?
Очень интересная теория, но тут стоит учитывать эффект наблюдателя, и любое физ тело имеющее массу - это волна движения пространства вокруг оси движения.
«Интересный паттерн с temp table и подменой фактически проверяемой таблицы в YAML-контракте! Но если агент уже умеет извлекать метаданные и DDL из каталога Data Detective (включая технические поля и ключи партиционирования), почему бы агенту на этапе генерации проверок самому не прокидывать фильтр по свежей партиции (например, where: event_date = current_date()), избавляя инженера от ручного создания временной таблицы в ноутбуке? Планируете ли научить агента определять партиции и применять Partition Pruning автоматически?»
Оверхед от temp table при массовом расписании (370+ таблиц)
«Касательно рекомендации вырезать срез во временную таблицу: когда на кластере ежедневно крутятся сотни таких проверок по расписанию, массовое создание temp table на больших объемах может создавать фрагментацию и нагрузку на дисковую подсистему (tempdb/spill-to-disk). Как у вас устроен жизненный цикл этих временных объектов (автоматический cleanup, изоляция схем, лимиты по памяти/диску), чтобы песочницы пользователей не забивали хранилище?»
Вопрос 1 Про SLA и рост Latency на широких витринах
«Очень крутое решение со схлопыванием метрик в один SELECT! Но вы упомянули, что все полученные запросы выполняются строго последовательно. На широких витринах DWH (от 80–100 колонок) при лимите метрик на батч получается длинная цепочка последовательных обращений к базе. Насколько такой подход укладывается в утренние SLA поставки данных? Не бывает ли ситуации, когда проверка одной большой витрины суммарно занимает 15–30 минут чисто из-за сериализации запросов, блокируя дальнейший пайплайн?»
Вопрос 2 Про оптимизацию нечисловых проверок (duplicate_count и джойны)
«С числовыми агрегатами (min/max/avg) схлопывание очевидно. А как оптимизатор Data Checker поступает с проверками уникальности (duplicate_count) по составным ключам или проверками валидности через регулярки / справочники? Умеет ли движок упаковывать поиск дублей по нескольким разным наборам колонок в общие оконные функции / CTE, или под каждую проверку ключа неизбежно генерируется отдельный тяжелый запрос с GROUP BY … │ HAVING count > 1?»
│ Спасибо за детальный разбор агентской архитектуры! Вопрос по физике выполнения сгенерированных проверок в DWH.
│ Когда агент по чек-листу генерирует 15–20 проверок на одну широкую таблицу (NULL-check, duplicate_count, min/max, invalid_values), как библиотека Data Checker компилирует это в SQL под капотом?
│ Умеет ли ваш форк/обвязка SodaCL сворачивать независимые проверки в один агрегатный скан (Single-pass Scan) через комбинаторы и мульти-агрегации, или движок порождает N отдельных запросов к СУБД?
│Если таблицы на сотни миллионов / миллиарды строк, запуск пачки отдельных сканов от десятков задеплоенных проверок может создать катастрофический I/O overhead на кластере. Как оптимизировали этот момент?