一、脚本核心加工目标
基于畜牧繁育场景的繁育管理、初检、复检三类原始明细数据，关联牲畜主档核心数据，以耳标为唯一核心维度，筛选每头牲畜分娩/流产后最新的 n 条繁育、n 条初检、n 条复检记录，通过列转行加工生成一站式繁育分析宽表，整合牲畜基础属性、繁育时序数据、核心业务衍生指标，为养殖业务的繁育行为分析、繁育及时性监控、繁育流程追溯等场景提供标准化数据支撑。
二、数仓分层加工逻辑（核心）
脚本严格遵循数仓经典的DWD（数据明细层）-DWS（数据汇总层）-ADS（数据应用层） 分层设计，各层职责清晰、数据流转链路明确，表名按「层级_核心维度_业务主题_规则」命名，字段均为中文释义，加工逻辑贴合农牧行业业务特性。
（一）DWD 层：基础明细数据层
作为整个加工流程的源数据层，数据直接同步自畜牧养殖业务系统，保留繁育全流程的原始操作记录，字段粒度最细、数据最完整，无冗余聚合与过滤，仅做基础的业务关联性校验。
核心涉及 3 张明细表：
dwd_繁育管理主表：存储牲畜繁育操作原始记录，含繁育日期、繁育方式、种公牛信息、操作人等全量业务字段；dwd_繁育初检明细表：存储繁育前的体检原始记录，含初检日期、产道/卵巢/子宫状态、初检结果、孕检人员等字段；dwd_繁育复检明细表：存储繁育后的复检原始记录，含复检日期、复检结果、是否重新繁育、复检人员等字段。
（二）DWS 层：数据汇总层（临时表加工）
作为承上启下的加工层，基于 DWD 层明细数据，按耳标维度做数据清洗、去重、筛选，生成标准化汇总临时表，为 ADS 层列转行加工做数据准备，核心加工逻辑对繁育、初检、复检三类数据完全复用，仅替换业务核心字段。
核心涉及 3 张汇总临时表：dws_耳标_繁育_8 最新_临时表、dws_耳标_初检_8 最新_临时表、dws_耳标_复检_8 最新_临时表，以繁育临时表为例，核心加工步骤为 4 层过滤/排序：
- 业务时序关联：通过耳标关联
dws_耳标_主档_最新表，通过isnull(分娩日期，流产日期)<繁育日期保证繁育记录均在分娩/流产后，符合畜牧养殖业务时序逻辑； - 同日期去重：通过开窗函数
row_number() over (partition by 耳标，繁育日期 order by 修改时间 desc)，对同一耳标、同一繁育日期的多条重复记录，保留最新修改的 1 条，避免数据冗余； - 筛选最新 8 条：通过开窗函数
row_number() over (partition by 耳标 order by 繁育日期 desc)，按耳标分组，筛选出繁育日期最新的 8 条有效记录； - 正序排序标记：通过开窗函数
row_number() over (partition by 耳标 order by 繁育日期) as 序号，对筛选后的 8 条记录按时间正序标记，为 ADS 层列转行做索引支撑。
（三）ADS 层：数据应用层（分析宽表产出）
作为脚本的最终产出层，以dws_耳标_主档_最新表为主表，通过多次左连接 DWS 层 3 张汇总临时表，实现多记录列转行加工，生成面向业务分析的宽表ads_耳标_繁育_最新分析宽表，直接对接 BI 报表、数据大屏、业务查询系统。
核心加工亮点：
- ：按 DWS 层的「序号」，将每个耳标的 8 条繁育、8 条初检、8 条复检记录的日期字段，分别转换为、、，单条耳标对应单条宽表记录，贴合业务人员分析习惯；
