赋能数据仓库：我与ChatGPT协作优化数仓架构的实战记录

作为一名数据工程师，我们 perpetually 在追求更高效、更稳定、更低成本的数据仓库架构。在一次常规的数仓性能巡检中，我发现几个核心报表的查询速度在业务高峰期变得异常缓慢。由此，我开启了一场与AI助手的协作优化之旅。本文将详细记录我如何利用ChatGPT（模型版本：GPT-4）辅助完成从问题排查、方案设计到代码落地的全过程。

协作场景一：问题排查与根因分析

协作目标： 快速定位数个核心报表查询缓慢的根本原因。

过程与ChatGPT的帮助：

传统的排查流程需要手动查看执行计划、检查表结构、分析数据分布，耗时耗力。这次，我决定让ChatGPT充当我的“第一分析师”。

1. 我提供的输入：“我正在排查一个数据仓库的性能问题。我有一个名为 fact_sales 的事实表，大约有50亿条记录，分区字段是 ds (按天分区)。关联的维度表是 dim_product 和 dim_store。以下是一个典型慢查询的简化版SQL。请帮我分析可能导致性能瓶颈的原因。”

SELECT
    s.store_region,
    p.product_category,
    SUM(f.sale_amount) AS total_sales,
    COUNT(*) AS order_count
FROM
    fact_sales f
JOIN
    dim_store s ON f.store_id = s.store_id
JOIN
    dim_product p ON f.product_sk = p.product_sk
WHERE
    f.ds BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY
    s.store_region, p.product_category;

1. ChatGPT提供的帮助（解释技术难点 & 给出优化建议）： ChatGPT迅速给出了一个结构清晰、非常专业的分析清单：
   • 数据倾斜检查： 建议我检查 GROUP BY 字段 store_region 和 product_category 的数据分布是否均匀，以及关联键 store_id 和 product_sk 是否存在 skew。
   • 扫描数据量： 指出WHERE条件扫描了整整一年的数据（365个分区），尽管分区表减少了全表扫描，但数据量依然巨大。
   • Join操作效率： 询问我事实表和维度表的分布键（Distribution Key）和排序键（Sort Key）是什么，并提示不合理的分布方式会导致大量的数据重分布（Data Shuffling）。
   • 索引与统计信息： 提醒我检查表的统计信息（如ANALYZE）是否最新，以确保优化器能生成最优计划。
   • 建议行动： 它建议我首先获取该查询的执行计划（EXPLAIN ANALYZE），并重点关注是否有全表扫描、重分布、以及昂贵的聚合操作。

我的思考与经验：

ChatGPT的分析与我心中的怀疑点高度一致，但它更快、更全面地将所有可能性罗列了出来，避免了我的思维盲区。我按照它的建议，使用 EXPLAIN 命令并检查了数据分布，最终确认了两个核心问题：

1. 事实表与存储表dim_store的Join因分布键不一致发生了严重的数据重分布。
2. 对fact_sales的扫描范围过大，且缺乏有效的聚合层（如物化视图）来预聚合年度数据。

协作场景二：架构方案设计与代码生成

协作目标： 设计优化方案并生成核心代码脚本。

过程与ChatGPT的帮助：

基于找到的根因，我决定实施两项优化：

1. 调整表分布策略： 将 fact_sales 表的分布键改为与最常关联的维度表（如 dim_store）一致。
2. 创建增量更新的物化视图： 构建一个按天增量、按年和地区、产品类别预聚合的中间层，使得报表查询可以直接从该中间层快速获取数据。

我再次向ChatGPT求助。

1. 我提供的输入（生成初始代码 & 给出优化建议）：“我的数据仓库是Apache Hive。我需要为 fact_sales 表创建一个每日刷新的物化视图（Materialized View），物化视图的内容是按天、地区、产品类别预聚合的销售额和订单数。请为我提供HQL代码。另外，考虑到历史数据初始化量很大，请给出一个高效的初始化方案。”
2. ChatGPT提供的帮助： ChatGPT生成了一段高质量的HQL代码，并给出了非常有价值的建议：
   • 初始代码生成：

-- 创建物化视图（初始方案）
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_daily_sales_agg
COMMENT 'Daily pre-aggregated sales by region and category'
STORED AS PARQUET
TBLPROPERTIES ('parquet.compression'='SNAPPY')
AS
SELECT
    f.ds,
    s.store_region,
    p.product_category,
    SUM(f.sale_amount) AS total_sales,
    COUNT(*) AS order_count,
    COUNT(DISTINCT f.order_id) AS distinct_orders -- 更合理的去重计数
FROM
    fact_sales f
JOIN
    dim_store s ON f.store_id = s.store_id
JOIN
    dim_product p ON f.product_sk = p.product_sk
GROUP BY
    f.ds, s.store_region, p.product_category;

• 优化建议：
  • 分区建议： 它指出这个物化视图本身也应该分区，例如按 ds 分区，以便于增量维护和管理。
  • 初始化方案： 它建议对于历史数据的初始化，不要一次性全量跑，而是按分区分批执行，例如一天一天地处理，以避免单个任务过载并方便故障重试。
  • 增量刷新逻辑： 它解释了如何通过定时调度（如Oozie、Airflow）每天只计算最新一天（ds = '${yesterday}'）的数据并插入到物化视图中，但这需要物化视图本身也是分区表。

我的思考与经验：

ChatGPT提供的代码是一个优秀的起点，但其建议才是真正的价值所在。我意识到直接将MV创建为分区表是更优解。我在此基础上进行了修改和优化：

1. 采纳分区建议： 我要求ChatGPT根据建议重写代码，创建为一个分区表。
2. 完善脚本： 我让ChatGPT生成了按天进行历史数据初始化的Shell脚本模板和增量插入的HQL语句，极大节省了我编写样板代码的时间。

最终，我整合AI生成的代码和建议，形成了可投入生产的高质量脚本。

最终效果与经验总结

最终效果：

通过本次与ChatGPT的紧密协作，我们成功地将核心报表的查询延迟从分钟级降低到秒级（平均从 >120s 降到 <5s）。数据重分布的网络开销被彻底消除，查询只需扫描轻量的预聚合数据，计算成本大幅下降。

经验总结：

1. AI是“副驾驶”，不是“自动驾驶”：ChatGPT无法替代你对自身业务和数据模型的深度理解。它的价值在于提供思路、生成模板、查漏补缺，但最终的决策和审核必须由经验丰富的工程师完成。
2. 提问质量决定回答质量：问题越具体、上下文越丰富，ChatGPT给出的答案就越精准。直接粘贴错误日志、表结构、执行计划，它能更好地扮演专家的角色。
3. 代码生成与优化建议并重：不要只满足于它生成的代码，更要高度重视它给出的架构性建议（如分区、分批处理）。这些往往是提升效率和稳定性的关键。
4. 效率提升显著：本次优化任务，如果将传统方式的耗时定为100%，借助ChatGPT，我将问题排查和方案设计阶段的耗时减少了约50%，编码阶段的耗时减少了约70%。我能更专注于整体架构和业务逻辑的思考，而非繁琐的语法和排查细节。

总而言之，与ChatGPT的这次协作是一次非常成功的“人机协同”开发实践。它有效地放大了我的专业能力，让我能更智能、更高效地解决复杂的技术挑战。未来，我将会在更多环节引入这位AI助手，例如数据质量检查脚本编写、调度配置、甚至技术文档撰写，持续探索提升开发效能的边界。