数仓安全问题：同名Schema导致的数据混淆

在大数据时代，数据仓库（Data Warehouse）扮演着关键的角色，用于存储和管理企业的大规模数据。然而，当多个团队同时使用同一个数据库时，同名Schema可能会导致数据混淆和安全问题。本文将详细介绍这个问题，并提供相应的源代码示例。

首先，让我们了解一下Schema的概念。在关系型数据库中，Schema可以理解为数据库对象（例如表、视图、函数等）的集合。不同的Schema可以用于隔离不同的用户、应用程序或团队的数据。然而，当多个团队使用同一个数据库时，并且这些团队之间没有明确定义的Schema命名规范，就可能出现同名Schema的情况。

同名Schema可能导致的问题之一是数据混淆。当不同团队的数据位于同一个同名Schema下时，可能会发生数据冲突、重复或覆盖的情况。这可能导致数据错误、数据丢失或不正确的分析结果。

为了解决这个问题，一种常见的做法是为每个团队创建独立的Schema，并根据团队名称或其他标识进行命名。这样可以明确区分不同团队的数据，避免数据混淆。下面是一个示例的SQL代码，演示了如何创建和使用不同的Schema：

-- 创建Schema
CREATE SCHEMA team1;
CREATE SCHEMA</