title, source_status, fetched_at
| title | source_status | fetched_at |
|---|---|---|
| wanshifu_dw 表目录（元数据索引，非 DDL） | ddl_metadata（来自 WeData `DescribeTableMetas` 接口的表/字段元数据，非人工确认口径） | 2026-07-30 |
wanshifu_dw 表目录
通过腾讯云 WeData API 的 DescribeTableMetas（表清单接口）批量抓取生成，没有调用 DescribeTableDdl——
按用户要求，这一步只建索引，不批量拉 DDL。但 DescribeTableMetas 本身已经返回了字段名、字段类型、
字段中文注释和分区信息，覆盖率相当高（见下表），对大多数表已经够用；真正需要完整 DDL（含建表属性、
存储格式等）时再针对单张表调用 scripts/get_wedata_ddl.py 或 skills/wedata-table-readiness。
抓取范围与覆盖率
wanshifu_dw 库总共 24,360 张表（含大量测试/临时表，如 abc_1），本次只抓取核心数仓分层前缀，
按用户选择跳过了 ODS 之外无法识别命名规律的表：
| 文件 | 前缀 | 表数 | 有字段注释 | 分区表数 | 新套 _v 表数 |
|---|---|---|---|---|---|
| ods.json | ods_ |
2194 | 2182（99%） | 2045 | 487 |
| dwd.json | dwd_ |
2445 | 2396（98%） | 1755 | 221 |
| dws.json | dws_ |
638 | 573（90%） | 189 | 48 |
| dim.json | dim_ |
277 | 239（86%） | 22 | 85 |
| ads_analyze.json | ads_analyze_ |
25 | 17（68%） | 0 | 5 |
| mid_analyze.json | mid_analyze_ |
0 | — | — | — |
合计约 5579 张表。mid_analyze_ 前缀当前一张表都没有——说明分析师规范里定义的 mid_analyze_ 命名规则
还没有实际落地的表，需要时应先跟数仓侧确认这一层是否已启用。
未抓取：wanshifu_enterprise 库（项目规则明确排除）；wanshifu_dw 里不匹配 ods_/dwd_/dws_/dim_/ads_analyze_/mid_analyze_
前缀的表（含大量无法识别层级的历史/测试表，以及数量极少的 ads_ 非 analyze 子类型表）。
数据结构
每个 JSON 文件结构：
{
"database": "wanshifu_dw",
"prefix": "ods_",
"count": 2194,
"source": "DescribeTableMetas (list + column comments, no DDL fetched)",
"fetched_at": "2026-07-30 10:53:xx",
"tables": [
{
"table_id": "...",
"database": "wanshifu_dw",
"table": "ods_account_info_n",
"project": "...",
"technology_type": "HIVE",
"is_view": false,
"is_partition_table": true,
"partition_columns": ["etl_date"],
"create_time": "...",
"modify_time": "...",
"columns": [
{"name": "...", "type": "...", "comment": "...", "is_partition": false}
],
"layer": "ODS",
"suite": "new_v",
"incremental_name": false,
"full_snapshot_name": true
}
]
}
layer/suite/incremental_name/full_snapshot_name 是按 ../warehouse.md 里的选表规则
从表名推断出来的（table_name_inference，知识优先级里最低一档，仅供参考，实际选表仍要看字段是否满足需求）。
出于脱敏考虑，没有保留 TableProperties（存储路径、SerDe 等实现细节，含 COS 路径，等同于 DDL 里会被脱敏的 LOCATION 属性）。
已知局限
- 字段注释是数仓开发时手工填的，不是每张表都填了（尤其
dim/ads_analyze层覆盖率明显更低）；空注释不代表字段没有业务含义，只代表没人补录。 - 这只是元数据快照（抓取于 2026-07-30），表结构可能已变化；正式写 SQL 前仍应走
wedata-table-readiness重新核实。 - 分区语义（
full_snapshot_name等）是按表名规则推断的粗略标注，不是"已验证的表级知识"；具体到某张表要不要按T-1过滤，仍按 ../warehouse.md 里的规则最终核实。 - 未抓取字段级血缘、上下游依赖——这依然需要
DescribeLineageInfo，按需单表查询。
下一步：单表 DDL 按需获取
需要某张表完整 DDL（建表语句、存储属性等）时，不要重跑本目录的批量抓取，改用现有单表工具：
python scripts/get_wedata_ddl.py <table_id>
或走完整就绪检查（含血缘、字段满足度判断）：
python skills/wedata-table-readiness/scripts/readiness.py --input request.json
table_id 可以直接从本目录对应 JSON 文件里的 table_id 字段查到，不用再调 DescribeTableMetas 按名字反查一次。