对于数仓操作，数据探察是很重要的一步，为了获得数据库的数据情况，了解数据分别和数据数值以及数据库运行情况
充分了解库表情况，从数据入手，知道数据的前世今生，对于进行接下来的工作尤为重要。
数据探察最直接的方式就是使用SQL查询表数据，得到数据的类型、数据分布、空值情况、数值占比等等
一、数据探察内容
数据探察的内容大概可以总结为以下几种：
1. 模型信息：
可以从数据表名、数据来源、数据生命周期、粒度这些入手
2. 字段分类：
字段术语维度属性、文本、主键、关联键、时间等等
3. 字段名：
表中原始的字段名
4. 字段类型：
表中原始的字段类型
5. 字段含义：
字段代表的含义，比如：job_id，就是任务标识号
6. 字段数值：
每个字段的数值，如果有一些字段是字符代表的，数值代表含义比如1和0等，配合下一项使用
7. 取值说明：
数值的取值，数值所占的比例，给出可测的数值的比例，就是有很多代表的，比如只有1和0这种，如果三千条数据，有三千个值，就不需要
8. 数据量：
每个字段有多少行数据，注意：空值和null是不一样的
9. 去重后的数据量：
对于重复数据的统计
10. 无数据统计：
字段中无数据占有的行数
11. 非空值占比：
字段数值的占比情况，了解该字段的数值分布
12. sample1、sample2:
给出两个样本数据
13. 待确定问题：
如果对于某个字段不明确，需要和建表人确定
二、数据探察过程操作
知道了数据探察的内容，就需要考虑数据探察的过程怎么进行
首先1、2、3、4、5点是毋庸置疑的，数据表的基础信息
第6点一般在建表中的表描述都有说明，若没有说明，可以在字段数据量的统计中自行思考
第7点：
取值说明就需要对数据进行计算，比如某个字段，有8个数值，我们就需要得出这8个的具体数值是什么，并且求出其所占比例
第8点：数据量问题
注意：这里可能会有疑问，这样求得的字段总数应该都是一样的。这个想法当然没问题，如果存在null，则不会纪录在count中，但是空值的话就会记录在count中，所以空值和null是不同的
第9点：去重后的数据量
了解字段数据的重复情况，可能存在大量的重复数据，去重操作
第10点：空值统计，这种情况可以使用if和sum的组合
第11点：非空值占比
在上一步已经求出了空值个数，那么求得非空值占比也是一样的道理
第12点：两个样本数据
这个就直接查询出两个数据就可以了
第12点：如果对于探察的过程中，有某些字段存在疑问，可以在后面注明
最后，给出一行探察示例
