数据口径

【背景】 做了 15 年技术文档，后来一头扎进指标体系搭建，踩得最多的坑不是算法，而是「口径」。举个真实到不能再真实的场景：同一套订单服务，同一个 P99，三个团队算出三个数—— - 网关侧按请求维度算，窗口 5 分钟，P99 = 86ms

«站在指标体系落地的视角，讲一次把「散落在 Wiki 和群聊里的指标口径」收敛成结构化定义、用 git 版本化、并在 CI 里做口径冲突检测的完整落地。重点是「口径 = 五要素」这个模型，以及一套可复现的 YAML schema + 校验脚

«结论先行：同名指标在不同报表里跑出 3~5 个不同的数，90% 不是 SQL 写错，而是「口径」没对齐。本文以一个真实的电商 App DAU 案例，给出 4 类根因、一份 30 行指标字典模板，以及 3 段可直接复用的 SQL。» 一、现