开源项目重构我们应该怎么做-以 SQL 血缘系统开源项目为例
在技术人的世界里，“写代码”是起点，但“重构代码”才是成长的开始。 写一个能跑起来的项目并不难，尤其在开源社区里，快速验证想法、实现功能是最常见的节奏。但当项目逐渐成型、功能越来越多、用户越来越多时，你会突然发现：它开始变慢了、变乱了、变得难以维护。那一刻，重构的信号就响了。这次我选择重构的，是一个我自己曾经开源出去的项目——SQL 血缘解析系统。 这个系统的核心目标其实很简单：从 SQL 语句中提取表、字段之间的依赖关系，并以可视化的方式呈现出“数据的流向”。
比如你有一个复杂的分析 SQL，它可能跨了十几张表、嵌套了多层子查询，还包含各种字段别名与派生计算（如 毛利率 = gross_profit_rate_max / 100）。如果没有血缘分析，你根本无法一眼看清这条 SQL 在“用谁的字段、产出什么结果”。最初我写的版本能跑，但非常“野生”。解析逻辑混在一起，模型定义含糊不清，可视化部分更是硬编码写死。那时的它更像是一辆能跑的三轮车：虽然能动，但一碰到复杂 SQL 就摇摇晃晃。
我开始意识到，这不再是一个简单脚本的问题，而是一个需要工程化思维去打磨的系统。
于是，这篇文章诞生了。从思考项目架构，到重新定义核心抽象；从修复语法解析，到让数据血缘“看得见”；再到如何让可视化真正服务于分析。我们将从这个 SQL 血缘系统出发，重新思考一个老问题：
当一个开源项目功能越来越复杂时，我们究竟该如何用重构，让它从“能跑”变成“能用、能扩展、能长期演化”？
从“能跑”到“能维护”：为什么我们必须重构
在一个项目的早期阶段，开发者最常说的一句话是：“先跑起来再说。” 这是合理的——原型阶段的核心目标就是验证思路、确认方向。但当“能跑”变成“上线后也就这样跑了”，问题就悄然埋下了。
SQL 血缘系统最初的版本，其实就是这样一个“快速迭代出来的产物”。 那时候，我的想法很简单：给定一段 SQL，我能不能快速看出它依赖了哪些表、生成了哪些字段？ 于是我在一个文件里写完了解析、抽取、可视化，甚至连输出逻辑都混在一起。代码能跑，也能给出结果——看似一切正常。
直到有一天，我用它解析了一条真正复杂的 SQL。那条语句有三层子查询，十几张表，外加多个别名与 CASE WHEN 派生字段。
我运行程序，结果画面一片混乱：字段重复、表关系错误、可视化图上甚至有环状链接（自己连自己）。血缘解析其实是一个“结构化重建”的过程。
解析逻辑失控
SQL 看似是字符串，但本质上它是一棵语法树（AST，Abstract Syntax Tree）。 而原版的逻辑，是直接用正则去拆字符串。
举个简单的例子：
SELECT a.product_name, b.price FROM sales a JOIN product b ON a.pid = b.id
用正则去拆，看似没问题。但当 SQL 变成：
SELECT CASE WHEN t.sales > 100 THEN '优质' ELSE '普通' END AS tagFROM (SELECT a.*, b.category FROM sales a JOIN product b ON a.pid = b.id) t
整个结构就崩了。嵌套子查询、别名、计算表达式、函数调用——这些复杂语义根本不是正则能“猜”的。
模型结构混乱
第二个问题出在数据结构。 原始代码里，所有的表名、字段名、映射关系都放在几个 list 和 dict 里，临时维护、临时追加。
一开始这样做确实快，但后面当我想增加一个“列到列血缘”功能时，发现完全无从下手。 因为项目里根本没有明确区分：
表级血缘（Table Lineage）；
字段级血缘（Column Lineage）；
派生字段（Derived Column Lineage）。
于是我开始拆分模型，把它重新抽象为：
StatementLineage(op='SELECT',source_tables=[...],target_tables=[...],columns_by_table={...},column_lineage={...})这样的设计看似多此一举，但意义重大—— 它让系统不再依赖“运行时变量”，而是有了语义层的数据模型。 就像建房子从“砖堆”变成了“结构体”，从此每块砖都有名字、有坐标、有用途。
可视化问题
我最初做的可视化，确实能画图，但也仅此而已。 表和字段全都挤在一起，没有区分层次，也没有颜色分类。对于数据工程师来说，这样的可视化没法真正“用”，只能“看着好看”。
一个真正有用的血缘可视化，应该让人能一眼看出：
数据流从哪里来；
中间经过了哪些转换；
最终输出到了哪里；
哪些字段是原始的，哪些是派生的。
这意味着不仅要画图，还要有语义层的支撑。
而这正是我决定全面重构的原因—— 因为我不想再做一个“能跑”的工具，我想做一个能被信任的系统。
架构重构
如果说前一阶段我们是在发现“哪里出了问题”，那么这一阶段，就是要让系统重新获得“呼吸的空间”。 很多人以为重构就是改代码，但其实更像是“给老屋打地基”—— 你要在不推翻整栋房子的前提下，重新让承重结构变得清晰、坚固、可扩展。
当我着手重构 SQL 血缘系统时，最先要面对的问题是：到底应该以什么为中心来设计整个系统？
在旧版项目里，一切都围绕“功能”展开。 有个功能叫“提取表名”，就写个 extract_tables()； 要提取字段，就写个 extract_columns()； 最后所有函数都堆在一起，靠参数传来传去。
但在血缘系统里，这种“过程式”思维很快会遇到天花板。因为血缘关系不是孤立的函数输出，而是一个层层嵌套、彼此关联的数据网络。 于是我开始从“数据结构驱动架构”的角度出发，重新梳理了整个项目。
核心层（Core）：定义结构，而非功能
我首先建立了一个独立的核心层：core/。 它不直接处理可视化、不负责命令行输出，只专注于两件事：
把 SQL 拆解成结构化的信息；
用统一的数据模型（Model）表达这种结构。
在 models.py 中，我定义了一个最重要的类：StatementLineage。 它就像系统的“语言中枢”，描述了一条 SQL 的全部逻辑关系：
StatementLineage(op='SELECT',source_tables=[...],target_tables=[...],columns_by_table={...},column_lineage={...})这段代码看起来平平无奇，但它相当于整个系统的心脏。 它定义了数据的组织方式，也定义了“血缘关系”这一概念在程序中的语义。
举个例子，source_tables 就是所有参与计算的输入表； target_tables 则代表 SQL 的输出表（如 INSERT INTO 或 CREATE TABLE AS 语句）； 而 column_lineage 是最有价值的部分，它记录了列与列之间的映射关系，例如：
{"mysql7.dataview_trade.ddc_product_info.gross_profit_rate_max": ["毛利率"],"mysql7.dataview_trade.ddc_product_info.business_type": ["消化模式"]}换句话说，系统不仅知道“用了哪些表”，还知道“哪个字段计算出了哪个结果”。 这一点在企业级数据治理、字段追溯（Field Lineage）场景中尤其关键。
解析层（Extractor）：像语言学家一样理解 SQL
接下来是 extractor.py。这是系统里最“聪明”的部分。旧版的逻辑是靠正则匹配，而现在我让它真正“理解” SQL。
我使用了 sqlparse 这个优秀的开源库，通过 AST（抽象语法树）的方式递归分析 SQL 语句。 每一个 SELECT、JOIN、FROM、ON 都会被识别为一个语法节点（TokenList），程序会逐层遍历、判断、映射。
举个例子，当程序看到：
LEFT JOIN mysql7.dataview_trade.ddc_product_info b ON a.product_id = b.product_id
它会这样思考：
识别出 JOIN 关键字；
提取出关联表名
mysql7.dataview_trade.ddc_product_info；同时捕获别名
b；在后续解析字段时，遇到
b.product_name，能自动映射回这个表。
于是，像下面这样的 SQL：
SELECT b.product_name, b.gross_profit_rate_max / 100 AS 毛利率
系统就能自动生成血缘映射：
mysql7.dataview_trade.ddc_product_info.gross_profit_rate_max → 毛利率
这就是让机器“读懂 SQL”的力量。它不再只是字符串拼接，而是能推导出数据依赖的真正路径。
可视化层（Viz）：让数据关系“看得见”
当数据结构清晰了，可视化层就成了水到渠成的事。 我在 viz/ 目录下设计了三种图形：
Tree：展示表级血缘（谁依赖谁）；Sankey：展示表与字段之间的映射；Col2Col Sankey：展示列与列之间的派生关系。
这三个可视化就像是不同“分辨率”的视图—— Tree 看整体结构，Sankey 看细节流向，Col2Col 则看计算链条。
更重要的是，我在可视化层引入了语义色彩：
Hive 表（绿色）：代表数据仓库源；
MySQL 表（蓝色）：代表业务系统源；
Derived 字段（橙色）：代表计算生成列。
这样一来，一张复杂的 SQL 关系图瞬间就“活”了。你能一眼看到哪些字段是直接来源、哪些是中间计算结果，哪些又是最终产出。在实际的数据治理场景中，这种“直观性”比任何报告都更有说服力。因为它不需要解释，数据自己在说话。
接口层（CLI）：从工具到平台
最后，我加入了命令行入口（cli/main.py），让整个系统变得可调用、可配置。
python -m cli.main examples/demo.sql --viz all --outdir out --topn 30
这一条命令就能：
自动解析 SQL；
生成所有三种可视化；
输出为 HTML 文件；
并支持自定义输出目录和节点数量。
这意味着——这个系统不再是一个“脚本”，而是一个“平台”。 任何人都可以用它来审查自己的 SQL，或者嵌入到数据治理管道里。
到这里，我们完成了从“结构混乱”到“架构清晰”的核心重构。系统终于有了清晰的职责边界、统一的数据模型、可扩展的表现层。它不再是一个“能跑的项目”，而是一个“能进化的系统”。
可视化重构
当系统的底层逻辑重构完毕后，我面临的下一个问题是—— 数据血缘虽已清晰，但人看不懂。
是的，机器能告诉我：
"mysql7.dataview_trade.ddc_product_info.gross_profit_rate_max" → "毛利率"
但对于一个数据分析师来说，这种结构化文本并不友好。他们希望看到的是：数据从哪张表、哪一列流向了最终报表字段，整个过程能一眼看清。答案就是——可视化重构。
最初版本的可视化其实能画图，但不“讲故事”。 所有节点都在同一层级，线条杂乱，颜色也单调。 对于复杂 SQL 来说，这种图形只会让人更迷惑。
于是我重新设计了可视化逻辑，让每个节点都有“语义”：
表节点（蓝/绿）：数据来源；
字段节点（橙/灰）：具体指标；
派生字段节点（红）：由计算生成的结果。
重构后的 sankey.py，不再只是把“表和列连起来”，而是让数据的流动路径具象化。
比如：
SELECTb.product_name AS 产品,b.selling_price_max AS 销售价,b.gross_profit_rate_max / 100 AS 毛利率FROMmysql7.dataview_trade.ddc_product_info b
生成的桑基图是这样的逻辑结构：
mysql7.dataview_trade.ddc_product_info│├── product_name → 产品├── selling_price_max → 销售价└── gross_profit_rate_max → 毛利率
每一条线代表一次“血缘传递”，每一个颜色代表数据来源。 蓝线来自 MySQL 业务表，绿线来自 Hive 数据仓库，橙线代表派生计算字段。
而且我还引入了“流量权重”概念—— 如果一个字段被多个派生指标使用，连线就会更粗，代表该字段在 SQL 中的重要程度。 这种视觉强化，让血缘图不只是“好看”，而是“有用”。
有了桑基图，我们可以看到字段之间的流向； 但对于整个 SQL 的结构，桑基图却不够“分层”。
于是我又重构了 tree.py，让它能像思维导图一样展示表级血缘。
现在的树状结构会根据 SQL 的嵌套逻辑自动分层，比如：
SELECT ...FROM (SELECT ...FROM hive.bdc_dwd.dw_mk_order aJOIN mysql7.dataview_trade.mk_order_merchant b) tJOIN mysql7.dataview_trade.ddc_product_info c
树状图会显示为：
SELECT├── hive.bdc_dwd.dw_mk_order│ ├── 子查询 1│ └── mysql7.dataview_trade.mk_order_merchant└── mysql7.dataview_trade.ddc_product_info
不同的节点颜色代表不同的数据层：
Hive 表：绿色（数据仓库源）；
MySQL 表：蓝色（业务系统源）；
Derived 子查询：橙色（逻辑中间层）。
这样一来，SQL 的层次结构就像一棵数据树，一目了然。 当你鼠标悬停时，还能显示表的别名、来源系统、甚至所在业务域。
到这里，表级和字段级的关系都已经可视化。 但在实际业务分析中，我们最想知道的，往往是“指标是怎么计算出来的”。
比如你在报表中看到“毛利率”这一列，你可能想追问：
它到底从哪来的？ 是原始字段，还是由多个字段计算而来？
于是我引入了“列到列血缘（Column-to-Column Lineage）”。
在新的可视化层中，我加入了第三种图表：col2col_sankey.py。 它不再展示表与字段，而是展示字段之间的计算依赖链。
举个例子：
SELECTb.gross_profit_rate_max / 100 AS 毛利率
在可视化图上，它会画出：
gross_profit_rate_max│▼毛利率
如果字段是多源计算，比如：
SELECT (a.income - b.cost) / a.income AS 利润率
那么血缘链会变成分叉结构：
a.income ─┬──► 利润率b.cost ───┘
这让“指标口径追溯”成为可能。 在 BI 场景或数仓治理中，这一功能能直接帮助分析师快速定位指标计算逻辑，避免口径不一致的风险。
当图形可读、可分层后，我做的最后一步优化是“交互化”。 在新版系统中，每个节点都支持点击—— 点击表节点会高亮关联字段，点击字段节点会反向追溯源表。
这意味着你可以在一张图上，完成从“表 → 字段 → 指标”的全链路溯源。 它不再只是一个静态图，而是一种交互式“可视化 IDE”。
有趣的是，我把这一功能移植到了浏览器端后，发现它其实非常适合企业内部系统集成。 例如，在一个招标数据分析平台中，你可以：
点击“投标金额”字段，就能看到它来源于哪张项目表；
点击“评分指标”，就能看到它由哪些中间字段计算而来；
甚至能导出这一整条血缘路径，作为合规审计报告的一部分。
过去，我们追求的是“让图画出来”； 而现在，我们追求的是“让图说明问题”。
一个好的血缘可视化，不仅是展示，更是洞察。 它能让我们发现：
哪些字段是“高频依赖点”，是系统中的关键指标；
哪些表是“单点来源”，可能带来数据风险；
哪些计算逻辑冗余，可以被优化或复用。
当血缘不再只是“技术结果”，而成为“数据资产的镜像”， 那一刻，我们才真正完成了从工具到系统的蜕变。
落地与启示：开源项目重构的通用方法论
当我完成整个 SQL 血缘系统的重构，再次打开那张干净、层次分明、能交互的可视化图时，我其实有点感慨。 这不仅仅是一次“代码重写”，更像是一次从“工具意识”到“系统意识”的跃迁。
过去我追求的是功能能实现， 现在我追求的是系统能成长。
这次重构让我对“开源项目该如何进化”有了更深的理解——不仅仅是技术的事情，更是一种思维方式的转变。
很多人不敢重构的第一个原因，是害怕承认问题。 但事实上，一个项目如果经过半年都没有出现问题，那只说明一个事实：
它要么没人用，要么没人改。
SQL 血缘系统的问题并不在于“写得不好”，而在于“它被新的场景逼得不够好”。
当系统需要解析多层子查询、跨库表、计算字段、甚至嵌套函数时， 过去那些“能跑”的逻辑就不够用了。
重构的起点，不是完美的设计，而是勇敢地面对复杂性。
正如 Martin Fowler 在《重构》一书中提到的那句经典：
“重构的前提，是承认代码永远不会一开始就完美。”