Great Expectations中期望配置冲突问题的分析与修复

问题背景

在Great Expectations数据质量验证工具中，用户发现无法对同一列同时添加"值唯一性"和"非空值"两种期望验证。这是一个典型的数据验证场景，但在当前版本(1.2.4)中存在实现缺陷。

问题现象

当用户尝试为"sku_id"列同时添加以下两种期望时：

1. ExpectColumnValuesToBeUnique - 验证列值唯一
2. ExpectColumnValuesToNotBeNull - 验证列值非空

系统仅保留了第一个期望配置，第二个期望被错误地视为重复项而忽略。这导致最终生成的期望套件(expectation suite)中只包含唯一性验证，缺失了非空验证。

技术分析

问题的根源在于Great Expectations内部用于比较期望配置是否相等的_expectations_are_equalish方法存在逻辑缺陷。该方法当前仅比较两个期望配置的参数字典，而忽略了期望类型(expectation_type)这一关键属性。

具体表现为：

• 当比较ExpectColumnValuesToBeUnique和ExpectColumnValuesToNotBeNull时
• 尽管它们的expectation_type不同("expect_column_values_to_be_unique" vs "expect_column_values_to_not_be_null")
• 但由于它们应用于同一列("sku_id")
• 方法错误地返回True，认为它们是相同的期望

修复方案

修复的核心思路是在比较期望配置时，必须同时考虑期望类型和配置参数。具体修改为：

@staticmethod
def _expectations_are_equalish(expectation_a: Expectation, expectation_b: Expectation) -> bool:
    exclude_params = {"id", "rendered_content", "notes", "meta"}
    return (
        expectation_a.expectation_type == expectation_b.expectation_type and
        expectation_a.dict(exclude=exclude_params) == expectation_b.dict(exclude=exclude_params)
    )

这一修改确保：

1. 首先检查期望类型是否相同
2. 然后比较排除元数据后的参数字典
3. 只有两者都相同时才认为是相同的期望

影响与意义

该修复解决了以下重要问题：

1. 允许用户对同一列配置多种不同类型的验证规则
2. 保持了期望配置的唯一性判断准确性
3. 提升了Great Expectations在复杂数据质量验证场景下的实用性

对于数据工程师和分析师而言，这意味着可以更灵活地构建全面的数据质量检查体系，确保数据在各个维度上都符合预期要求。

最佳实践建议

在实际使用Great Expectations时，建议：

1. 明确区分不同维度的数据质量要求
2. 对关键字段考虑多重验证（如唯一性+非空+格式验证）
3. 定期检查期望套件配置是否完整覆盖业务需求
4. 在升级版本时验证复杂期望组合是否正常工作

这一修复体现了Great Expectations项目对数据质量验证严谨性的持续追求，也为用户提供了更强大的数据治理工具。