一、数据集命名规范与创建流程

在数据治理体系中，数据集命名是构建可维护数据资产的第一步。系统要求用户在创建数据集时必须输入唯一标识名称，该名称需遵循以下原则：

唯一性约束：同一项目空间内不允许重复名称，系统通过实时校验确保唯一性
字符规范：支持中文、英文、数字及下划线组合，长度限制在64字符以内
语义清晰：建议采用”业务领域数据主题时间粒度”格式（如：电商用户行为日）

创建方式分为两种：

数据源直连：当选择数据库直连时，系统自动映射物理表结构，但需在控制台单独设定数据集名称
本地上传：通过文件上传方式创建时，名称字段为必填项，支持.csv/.xlsx/.json等格式

示例配置代码：

# 伪代码示例：数据集创建API调用
create_dataset(
    name="电商_订单数据_2024Q1",
    source_type="mysql",
    connection_params={...},
    description="包含2024年第一季度所有订单明细"
)

二、动态重命名机制与全局同步

系统提供实时重命名功能，通过管理界面即可完成名称修改。该操作触发三级同步更新：

列表视图即时刷新：数据集列表按新名称首字母重新排序
组件引用全局覆盖：所有关联可视化组件的数据源自动更新
权限体系级联更新：基于名称的资源分配策略同步调整

操作流程：

在数据集管理页面找到目标数据集
点击名称右侧的编辑图标（✏️）
在弹出对话框输入新名称
确认后系统执行全量校验（包括依赖检查、冲突检测）
3秒内完成全局同步

三、删除验证与保留期策略

为防止误删关键数据，系统实施双重验证机制：

名称完整性校验：删除时需完整输入待删数据集名称
物理表关联检查：当数据集关联实时查询时，阻止删除操作

删除后进入30天保留期，期间：

名称被锁定，不可重复注册
快照数据存储在回收站
可通过管理员权限执行恢复

保留期设计逻辑：

graph TD
    A[删除操作] --> B{保留期判断}
    B -->|30天内| C[名称锁定]
    B -->|超过30天| D[名称释放]
    C --> E[禁止新建同名数据集]
    D --> F[允许重新注册]

四、多维度功能集成

数据集名称作为核心元数据，深度参与以下系统功能：

1. 智能检索体系

首字母排序：默认按名称ASCII码排序
拼音简写检索：支持输入首字母匹配（如”SJ”匹配”手机销售数据”）
模糊搜索：基于Elasticsearch实现关键词高亮

2. 权限管控模型

采用RBAC（基于角色的访问控制）与ABAC（基于属性的访问控制）混合模式：

{
  "policy": {
    "resource": "dataset:手机销售数据",
    "action": ["read", "export"],
    "condition": {
      "department": ["marketing"],
      "time_range": ["09:00-18:00"]
    }
  }
}

3. 版本管理机制

每个版本快照采用”名称+时间戳+哈希值”的复合标识：

手机销售数据_20240315_v1_a3f7b2

版本对比功能支持：

字段级差异分析
数据量波动预警
血缘关系追溯

五、最佳实践建议

命名策略：
- 业务线前缀（如：风控、推荐）
- 避免使用特殊字符
- 定期审计冗余数据集
操作规范：
- 删除前执行数据备份
- 重大变更通过工单系统审批
- 建立命名规范文档库
性能优化：
- 名称字段建立索引
- 检索接口实现缓存
- 批量操作采用异步队列

通过上述机制，系统实现了数据集全生命周期管理：从创建时的严格校验，到使用中的高效检索，再到删除时的安全防护。这种设计既保证了数据资产的规范性，又提升了开发者的操作效率，特别适用于中大型企业的数据治理场景。实际测试表明，采用标准化命名体系后，数据检索效率提升40%，权限配置错误率下降65%。

数据集命名与管理：从创建到删除的全流程实践指南