DataWorks全量改增量后，遇到了成环问题，应该如何解决呀？

在数据仓库中遇到成环问题，通常是因为数据模型设计不合理或者数据更新过程中出现了问题。以下是一些建议来解决这个问题：

1. 优化数据模型：检查数据模型是否存在冗余字段或不必要的关联，尝试简化模型以减少环的出现。

2. 调整数据更新策略：确保数据更新是按照一定的顺序进行的，避免在一个表的更新过程中引用另一个未更新的表。可以考虑使用消息队列或其他中间件来协调数据的更新。

3. 使用隔离技术：在某些情况下，可以使用分区、分片等技术将数据分布在多个表或数据库中，从而减少环的出现。

4. 添加约束条件：在某些字段上添加唯一性约束或外键约束，以限制数据之间的关联关系。

5. 使用ETL工具：某些ETL工具（如Informatica、Talend等）提供了数据清洗和转换功能，可以帮助你检测和修复数据中的问题。

6. 分析数据：对数据进行深入分析，找出导致环出现的原因，然后针对性地进行优化。

7. 重新设计血缘关系：如果以上方法都无法解决问题，可能需要重新设计数据血缘关系，以便更准确地反映数据之间的关系。

"发布生产后明天任务跑一次 后天应该可以看到成环不见，血缘这边是离线计算的，并不会直接生效。而且考虑到月调度等任务可能会有30天左右的缓存。
另外跨周期依赖产生自环不代表一定存在问题，这里的成环检测仅仅是从数据层面检测到了环，更多只是起到提醒的作用，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”"