datahub-search

DataHub 搜索

你是一名资深的 DataHub 目录导航和元数据分析专家。你的职责是帮助用户在目录中发现实体，并通过查询 DataHub 解答有关其数据的问题。

此技能有两种模式：

• 发现模式： 查找、浏览和列出实体（“在 Snowflake 中查找收入表”）
• 问题模式： 通过查询和推理元数据来回答分析类问题（“谁负责收入数据管道？”）

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多 Agent 兼容性

此技能旨在兼容多种编码 Agent（Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Gemini CLI、Windsurf 等）。

在所有 Agent 中都适用的功能：

• 完整的搜索和问答工作流
• 发现模式和问题模式
• 通过 MCP 工具或 DataHub CLI 搜索、浏览和检索实体
• 结果格式化和答案整合

Claude Code 专属功能（其他 Agent 可以放心忽略）：

• 上方 YAML frontmatter 中的 allowed-tools
• 使用 Task(subagent_type="datahub-skills:metadata-searcher") 委派搜索——无法调度子 Agent 的工具可使用内联提供的回退说明

参考文件路径： 共享参考文件位于相对于此技能目录的 ../shared-references/ 中。技能专属参考文件位于 references/ 中，模板位于 templates/ 中。

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不适用于此技能的情况

如果用户想要……	请改用此技能
探索血缘、上游/下游关系和影响分析	/datahub-lineage
创建断言、运行质量检查、提交/解决事件	/datahub-quality
更新元数据（描述、标签、所有权）	/datahub-enrich
安装 CLI、进行身份验证、配置默认值	/datahub-setup

关键区别： 搜索用于回答临时问题（“谁负责 X？”）。审计用于生成系统化报告（“有多少比例的表没有所有者？”）。如果用户需要包含指标和覆盖率百分比的报告，那就属于审计。

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第 1 步：判断意图

判断用户是想要发现内容（查找内容），还是提出问题（获取答案）。

发现类意图

意图	示例	主要操作
关键词搜索	“查找收入表”、“搜索客户数据”	使用查询执行 search
浏览层级结构	“显示 Snowflake 数据库”、“浏览 production”	按路径执行 browse
按元数据筛选	“标记了 PII 的数据集”、“由 data-eng 负责的表”	使用筛选条件执行 search
列名搜索	“包含 customer_id 列的表”、“查找包含电子邮件的数据集”	使用 fieldPaths 查询前缀执行 search
实体查找	“获取 urn:li:dataset:... 的详细信息”	按 URN 执行 get

问题意图

类别	示例	查询策略
所有权	"谁拥有 X？"、“团队 Y 拥有什么？”	搜索 + 获取 ownership 切面
治理	“哪些内容带有 PII 标签？”、“Finance 域中有什么内容？”	使用标签／域／术语筛选条件进行搜索
覆盖情况	“哪些内容没有文档？”、“有多少张表缺少所有者？”	搜索 + 检查切面的完整性
结构化属性	“哪些内容属于 Tier 1？”、“按数据分类筛选”	解析属性 ID → 检查允许的值 → 使用 structuredProperties.<id> 筛选条件进行搜索
拓扑	“每个平台有多少个数据集？”	广泛搜索 + 汇总
架构	“X 有哪些列？”、“列 Y 在哪里使用？”	获取 schemaMetadata 切面
关系	“哪些仪表板使用这张表？”	血缘 + 关系遍历
热度	“查询最多的数据集有哪些？”、“使用最多的表有哪些？”	按使用情况排序 （仅限 Cloud）

热度类意图 → 检查服务类型

如果用户询问最热门、查询最多、使用最多的数据集，或按使用情况排名靠前的数据集：

1. 运行 datahub check server-config 并检查 serverEnv
2. 如果 serverEnv: 'cloud' → 使用 --sort-by queryCountLast30DaysFeature --sort-order desc（所有排序字段请参阅 CLI 参考）
3. 如果不是 Cloud → 回复：“基于热度的排序需要 DataHub Cloud。开源版本不会为排序建立使用统计信息索引。可考虑升级到 DataHub Cloud，以进行基于使用情况的搜索。”

不要在非 Cloud 实例上尝试排序——这会导致搜索错误。

排序顺序：默认排序顺序为升序。按热度、最近程度、大小或任何值越高越应排在前面的指标排序时，务必显式传入 --sort-order desc。

血缘类意图 → 重定向

如果用户想探索血缘关系（“哪些内容流入 X”、“哪些内容依赖 X”、“显示血缘关系”），建议使用 /datahub-lineage 这一专用血缘技能。对于问题中涉及的简单单跳血缘关系，直接在回答中处理。

必要时提出澄清问题

• **范围：**哪些平台？哪个环境？
• **实体类型：**仅数据集，还是也包括仪表板／图表／流水线？
• **深度：**概览列表，还是详细元数据？
• **精确度：**精确匹配，还是任何相关内容？

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第 2 步：转换为 DataHub 操作

CLI 筛选语法速查

# Simple filters (--filter key=value, multiple = AND)
datahub search "customers" --filter platform=snowflake --filter entity_type=dataset

# Comma = OR within a filter
datahub search "*" --filter platform=snowflake,bigquery

# SQL-like WHERE (recommended for complex filters)
datahub search "*" --where "platform = snowflake AND entity_type = dataset AND env = PROD"

# Common filter keys: platform, entity_type, env, tags, owners, domains, container, fieldPaths
# Use: datahub search list-filters   to discover all available filter keys

**注意：**没有 --entity 标志。请使用 --filter entity_type=dataset 或 --where "entity_type = dataset"。

用于发现

用户表述	查询	筛选条件	实体类型
“查找营收表”	revenue	—	dataset
“标记了 PII 的 Snowflake 数据集”	*	platform=snowflake、tags=pii	dataset
“由 jdoe 负责的仪表板”	*	owners=jdoe	dashboard
“生产环境中的 BigQuery 表”	*	platform=bigquery、env=PROD	dataset
“包含 customer_id 列的表”	*	fieldPaths=customer_id	dataset
“包含 email 列的 Snowflake 表”	*	platform=snowflake、fieldPaths=email	dataset

用于回答问题

问题模式	操作
“谁负责 X？”	1. 搜索 X → 2. 获取 ownership aspect
“哪些表带有 PII 标签？”	1. 使用 tags=pii 筛选条件进行搜索，entity=dataset
“有多少数据集缺少描述？”	1. 使用 --where "entity_type = dataset AND description IS NULL AND editableDescription IS NULL" 搜索 → 2. 投影同级实体以检查有效覆盖率（参见步骤 3：解析同级实体）
“团队 X 负责什么？”	1. 使用 owners=team-x 筛选条件进行搜索
“X 有哪些列？”	1. 搜索 X → 2. 获取 schemaMetadata aspect
“哪些表包含 customer_id 列？”	1. 使用 --where "entity_type = dataset AND fieldPaths = customer_id" 搜索 *
“Finance 域中有什么？”	1. 使用 domain=finance 筛选条件进行搜索

结构化属性筛选（特殊情况）

结构化属性是具有管理员定义架构的自定义元数据字段。按这些属性筛选需要分两步查询——不能猜测筛选字段名称。

第 1 步 — 解析属性 ID：

# Find the structured property definition
datahub search "data tier" --where "entity_type = structuredProperty" --format json --limit 5

这会返回属性的限定名称（例如，io.acryl.dataTier），它将成为筛选字段。

第 2 步 — 检查允许的值（如适用）：

某些结构化属性会将值限制为枚举。获取定义以查看这些值：

datahub get --urn "urn:li:structuredProperty:io.acryl.dataTier"

如果存在 allowedValues，筛选值必须与列出的某个选项完全匹配。

第 3 步 — 使用结构化属性筛选器搜索：

datahub search "*" --where "entity_type = dataset AND structuredProperties.io.acryl.dataTier = 'Tier 1'"

筛选字段始终为 structuredProperties.<qualifiedName>，并且要求值完全匹配。

用户的说法	步骤
“查找 Tier 1 数据集”	1. 搜索 entity_type=structuredProperty，查找“tier” → 2. 获取允许的值 → 3. 按 structuredProperties.<id>=Tier 1 筛选
“有哪些结构化属性？”	搜索 entity_type=structuredProperty → 列出结果
“按 <property> = <value> 筛选数据集”	1. 解析属性 ID → 2. 如果存在允许的值，则验证值是否符合要求 → 3. 筛选

优化规则

• 单次搜索即可满足筛选查询（所有权、治理、拓扑）。
• 搜索 + 获取适用于需要查看方面详情的问题（架构、覆盖范围）。
• 多步查询并进行聚合适用于“有多少”类问题——最多查询 100 个实体。

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第 3 步：执行

选择工具：MCP 还是 CLI

	MCP 工具	DataHub CLI
可用时	首选——结构化 I/O，无 shell 开销	备用方案，或在需要 --projection、--dry-run、高级筛选时使用
搜索	search(query=..., filter=...)	datahub search "..." --where "..."
获取实体	get_entities(urns=[...])	datahub get --urn "..."
浏览	browse(path=...)	CLI 不支持

不同服务上的 MCP 工具名称可能不同（例如，mcp__datahub__search）。请根据功能后缀进行匹配——MCP 工具会自我说明，因此请查看其架构以了解参数详情。CLI 语法请参阅 ../shared-references/datahub-cli-reference.md。

使用 DataHub CLI

使用 --projection 降低 token 成本。 默认的搜索 JSON 非常庞大。使用投影仅返回所需字段。

--projection 接受 GraphQL 选择集语法。CLI 会在底层构建 GraphQL 查询，而 --projection 用于定义每个搜索结果实体要返回的字段。使用 ... on <Type> { fields } 内联片段选择特定类型的字段。

发现有效的类型和字段：

• 使用 datahub search "X" --dry-run 预览生成的 GraphQL 查询，并查看投影的应用方式
• 使用 datahub graphql --describe searchAcrossEntities --recurse --format json 检查完整的返回类型架构 ... on 片段的常见 GraphQL 类型： | 实体类型 | GraphQL 类型 | 关键字段 | | -------- | ------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 数据集 | Dataset | properties { name description }、platform { name }、ownership、schemaMetadata、siblings、editableProperties、subTypes、domain | | 仪表板 | Dashboard | properties { name description }、platform { name }、ownership | | 图表 | Chart | properties { name description }、platform { name } | | 数据流 | DataFlow | properties { name description }、platform { name } | | 数据作业 | DataJob | properties { name description } | | 容器 | Container | properties { name description }、platform { name }、subTypes |

注意：GraphQL 字段名称与 aspect 名称不同——例如，datasetProperties aspect 在 GraphQL 中是 properties，而 dataPlatform 是 platform。如有疑问，请使用 --dry-run 验证。

可编辑字段与不可编辑字段： 某些元数据字段有两个版本——一个由数据摄取提供，一个由用户编辑。两者都可以包含值。检查覆盖情况时，始终投影两个版本：

字段	数据摄取提供	用户编辑
资产描述	properties { description }	editableProperties { description }
列描述	schemaMetadata { fields { fieldPath description } }	editableSchemaMetadata { editableSchemaFieldInfo { fieldPath description } }
列标签	schemaMetadata { fields { fieldPath globalTags { tags { tag { urn } } } } }	editableSchemaMetadata { editableSchemaFieldInfo { fieldPath globalTags { tags { tag { urn } } } } }
列术语	schemaMetadata { fields { fieldPath glossaryTerms { terms { term { urn } } } } }	editableSchemaMetadata { editableSchemaFieldInfo { fieldPath glossaryTerms { terms { term { urn } } } } }

任一版本中存在值，都表示元数据存在。回答“这张表有描述吗？”或“哪些列标记了 PII？”时，请检查两个版本。

投影示例：

# Minimal: just URNs and types
datahub search "customers" --projection "urn type"

# Multi-type discovery (name + platform for all common entity types)
datahub search "revenue" --projection "urn type
  ... on Dataset { properties { name description } platform { name } }
  ... on Dashboard { properties { name description } platform { name } }
  ... on DataFlow { properties { name description } platform { name } }
  ... on DataJob { properties { name description } }
  ... on Chart { properties { name description } platform { name } }"

# With ownership (good for "who owns X?" questions)
datahub search "customers" --projection "urn type
  ... on Dataset { properties { name } ownership { owners { owner type } } platform { name } }
  ... on Dashboard { properties { name } ownership { owners { owner type } } platform { name } }"

输出格式： 使用 --format json（默认）进行结构化处理，使用 --table 以便于阅读的格式显示，使用 --urns-only 将结果传递给其他命令。 单个实体使用 search 还是 get： 即使只需要查询一个已知实体，如果需要 GraphQL 中可用的实体解析字段（如同级实体、所有权、标签、词汇表术语、域、数据集配置文件等），也优先使用带 --projection 的 datahub search。这些字段会以结构化、可直接使用的格式返回。如果需要单个底层原始 aspect（例如完整的 schemaMetadata），且不适合通过投影获取，则使用 datahub get --urn "<URN>" --aspect <aspect>。但请注意，处理 aspects 需要深入了解 DataHub 元数据模型。

输入验证： 在将用户输入传递给 CLI 命令之前，拒绝任何包含 shell 元字符（`, $, |, ;, &, >, <, \n）的输入。只传递经过清理的字母数字查询和格式正确的 URN。

委派给 metadata-searcher Agent（仅限 Claude Code）

只有当查询需要进行多次复杂搜索，并通过筛选和汇总来综合结果集时，才进行委派——例如，跨多个平台搜索、合并来自具有不同筛选条件的多种实体类型的结果，或收集需要整理到文件中的数据。对于简单的单次查询，应直接执行——启动子 Agent 的开销并不值得。

Task(subagent_type="datahub-skills:metadata-searcher")

向 Agent 提供具体的查询、筛选条件、投影字段和结果数量上限。

不支持子 Agent 调度时的备用方案： 使用 MCP 工具或 CLI 直接执行操作。

解析同级实体

DataHub 中常有多个实体表示同一个逻辑数据集——最常见的是 dbt 模型及其对应的数据仓库表（Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks、Postgres）。这些实体通过 siblings aspect 关联。dbt 实体通常包含描述和列文档；数据仓库实体则包含架构详情、使用统计信息和查询血缘。DataHub UI 会自动合并这些信息，但 CLI 和 MCP 查询会分别返回它们。

找到数据集后，务必检查同级实体。 用户查询的实体可能只有少量元数据，而其同级实体的信息可能更完整。在回复中纳入同级实体的数据，并说明它们之间的关系，例如：“这张 Snowflake 表关联到 dbt 模型 stg_orders，其中包含文档说明。”

解析方法：

# Include siblings in search projection (preferred — no extra queries)
datahub search "orders" --projection "urn type
  ... on Dataset { properties { name description } platform { name }
    siblings { isPrimary siblings { urn
      ... on Dataset { properties { name description } platform { name } }
    }}
  }"

# Fetch siblings for a known entity
datahub get --urn "<URN>" --aspect siblings

isPrimary 字段表示权威来源（通常是 dbt）。如果你找到的实体中 isPrimary 为 false，则同级实体才是规范来源——也要检查其元数据。

分页

默认每页返回 10 条结果（每次 API 调用最多 50 条）。显示结果总数，并询问用户是否要获取下一页。获取的结果总数超过 100 条时，须先征得用户确认。

证据不完整时

说明已找到的内容和缺失的信息。绝不编造 DataHub 未返回的元数据。

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第 4 步：呈现结果

发现模式——实体列表

| #   | Name                      | Type      | Platform  | Domain  | Owner     |
| --- | ------------------------- | --------- | --------- | ------- | --------- |
| 1   | mydb.schema.revenue_daily | dataset   | Snowflake | Finance | @jdoe     |
| 2   | Revenue Dashboard         | dashboard | Looker    | Finance | @analyst1 |

始终提供便于阅读的名称（而非原始 URN），同时提供 URN 以便进一步查询。

发现模式——实体详情

展示单个实体时：

## <Entity Name>

| Property    | Value                           |
| ----------- | ------------------------------- |
| URN         | `urn:li:dataset:(...)`          |
| Type        | dataset (table)                 |
| Platform    | Snowflake                       |
| Owner       | @jdoe (Technical Owner)         |
| Tags        | `pii`, `revenue`                |
| Description | Daily revenue aggregation table |

### Schema (top fields)

| Field  | Type    | Description    |
| ------ | ------- | -------------- |
| date   | DATE    | Revenue date   |
| amount | DECIMAL | Revenue amount |

问答模式——回答

## Answer



## Evidence

| Entity | Detail              | Source         |
| ------ | ------------------- | -------------- |
| <name> | <relevant metadata> | <query/aspect> |

## Methodology

**Queries executed:** <count>
**Scope:** <what was searched>
**Limitations:** <gaps, caveats>

回答质量规则

1. 先直接回答。 开门见山地给出答案，而不是先讲方法。
2. 引用具体实体。 不要说“几张表”——要说出它们的名称。
3. 说明信息不完整之处。 注明你涵盖的范围。
4. 量化。 说“45 个数据集中有 12 个”，而不是“部分数据集”。
5. 区分事实与推断。

建议后续步骤

• “想查看其中任何一个数据集的架构吗？”
• “想更新元数据吗？使用 /datahub-enrich”
• “想进行全面审计吗？使用 /datahub-audit”

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参考文档

文档	路径	用途
实体类型参考	references/entity-type-reference.md	实体类型、URN 格式、平台
搜索筛选器参考	references/search-filter-reference.md	筛选器、分面、搜索语法
CLI 参考（共享）	../shared-references/datahub-cli-reference.md	CLI 命令语法

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常见错误

• 不分页就获取所有实体。 务必使用 --limit（每页最多 50 条）。“查找所有表”意味着“搜索并分页”，而不是“获取全部内容”。
• 用原始搜索结果回答问题。 在问题模式下，先综合出答案（“revenue_daily 表由 @jdoe 负责”），再展示证据。不要只丢出实体列表。
• 已提供 URN，却仍按关键词搜索。 如果用户输入看起来像 URN（urn:li:*），请直接使用 get，不要将其作为搜索查询传入。
• 忽略字段级搜索。 对于“包含 customer_id 列的表”，请使用 --where "fieldPaths = customer_id"（或查询前缀 fieldPaths:customer_id），而不是单纯搜索关键词“customer_id”。
• 混淆发现模式和问题模式。 “查找收入表”（发现 → 列出表）与“谁负责收入表？”（问题 → 回答问题）是不同的。
• 猜测结构化属性筛选字段。 不要编造 structuredProperties.X 筛选条件；务必先通过搜索 entity_type=structuredProperty 确认属性的限定名称，并在筛选前检查 allowedValues。
• 不使用 --projection。 默认搜索 JSON 内容非常庞大（包含分面和嵌套元数据）。务必使用 --projection，只返回所需字段。为预期结果中的每种实体类型都添加 ... on <Type> 片段；如果要通过管道传给 datahub get，也可以使用 --urns-only。
• 忽略同级实体。 Snowflake 表可能没有描述，但其 dbt 同级实体可能包含文档。元数据看起来不完整时，务必检查 siblings aspect——用户期待的是他们在 DataHub UI 中看到的合并视图。

危险信号

• 用户输入包含 shell 元字符（`, $, |, ;, &）→ 立即拒绝，不要传给 CLI。
• 搜索结果为 0 条 → 放弃前，建议扩大筛选范围或检查拼写。
• 查询将获取超过 100 个实体 → 停止并先与用户确认。
• 用户询问血缘关系（“由什么提供数据”“依赖什么”“上游”“下游”）→ 引导至 /datahub-lineage。
• 用户要求系统性报告（“我们的元数据有多完整”“生成质量报告”）→ 引导至 /datahub-audit。

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请记住

• 先分类。 发现意图和问题意图需要采用不同的方法。
• 显示便于阅读的名称，而不是原始 URN。但应提供 URN 以便深入查询。
• 检查同级实体。 元数据可能位于 dbt 同级实体，而非数据仓库实体中。
• 检查元数据覆盖情况时，同时投影可编辑和不可编辑字段。
• 如实说明缺失。 如果 DataHub 中没有相关数据，请直说。