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修改表或 DAG 前如何追踪下游数据血缘并评估影响范围

在修改表或 DAG 之前，追踪其所有下游消费者并评估变更风险。

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GDI C 47/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 50/100 ×0.15

适用场景

修改表或 DAG 前如何追踪下游数据血缘通用

解决思路

  1. 识别直接消费者：对表而言，用 `af dags list` 获取所有 DAG，用 `af dags source <dag_id>` 搜索表引用，查找 `FROM target_table`、`JOIN target_table`；对 DAG 而言，用 `af dags source <dag_id>` 找到其输出表，再递归追踪这些表的消费者。
  2. 检查依赖视图：在 Snowflake 中执行 `SELECT * FROM information_schema.view_table_usage WHERE table_name = '<target_table>'`，或检查 SHOW VIEWS 并搜索定义。
  3. 查找 BI 工具连接：仪表盘常直接查询表，检查表命名中的常见 BI 模式（rpt_、dashboard_）。
  4. 若运行在 Astro 上，使用 Astro UI 的 Lineage 标签页查看跨 DAG 和数据集的视觉依赖图，显示哪些 DAG 消费给定数据集及其当前状态，减少手动源码搜索。
  5. 构建依赖树：从源表出发，映射完整的下游影响，例如 fct.orders 到 agg.daily_sales 到 Executive KPIs 仪表盘，再到 rpt.monthly_summary 到 Monthly Report 邮件，以及 ml.order_features 到 Demand Forecasting 模型。
  6. 按关键性分类：Critical（破坏生产，如生产仪表盘、面向客户应用、高管自动报告、生产 ML 模型、监管/合规报告）；High（造成重大问题，如内部运营仪表盘、分析师工作流、数据科学实验、下游 ETL 作业）；Medium（不便，如临时分析表、开发/暂存副本、历史归档）；Low（影响最小，如已弃用表、未使用数据集、测试数据）。
  7. 评估变更风险：对 Schema 变更（增/删/改列），确定哪些下游查询会中断、是否有 SELECT * 模式会拾取新列、哪些转换引用了变更列；对数据变更（值、量、时机），确定下游聚合是否仍有效、NULL 处理假设是否会破坏、时机变化是否影响 SLA；对删除/弃用，必须先迁移完整依赖树并通知所有利益相关者。
  8. 查找利益相关者：检查 DAG 定义中的 `owners` 字段获取 DAG 所有者，在 BI 工具元数据中查找仪表盘所有者，通过团队命名模式或文档查找团队归属。
  9. 输出影响报告：摘要说明变更 fct.orders 将影响 X 张表、Y 个 DAG、Z 个仪表盘；绘制影响图；用表格列出下游项、类型、关键性、所有者、备注；用表格评估变更类型、风险等级、缓解措施；列出推荐行动清单（通知所有者、更新下游 DAG、测试仪表盘、安排在低影响窗口变更）。

适用边界 · 注意事项