schema2dwh

️ ملاحظة هامة!

يتم تشغيل schema2dwh بواسطة الذكاء الاصطناعي - Gemini من Google - يرجى التأكد من التحقق من جميع مخرجات التعليمات البرمجية قبل تسجيل هذا في الإنتاج. يرجى العلم أيضًا أن المعالجة عبر هذا البرنامج النصي ستستخدم واجهة برمجة تطبيقات Gemini حيث تتم معالجة البيانات بواسطة Google.

schema2dwh [مخطط قاعدة البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى البرنامج النصي لإنشاء مخطط DWH]

schema2dwh هو إطار عمل مفتوح المصدر مصمم لتبسيط وإنتاج نموذج بيانات تلقائيًا بناءً على قاعدة البيانات الخاصة بك باستخدام مخطط المعلومات الخاص به، والاستفادة من الذكاء الاصطناعي، وبعض الأسئلة حول مدخلاتك، وسينتج لك بسرعة ملف SQL DDL، جاهزًا لإنشاء هيكل عظمي خلف مستودع البيانات المبني حديثًا.

سمات

• جمع المدخلات الضرورية من المستخدم بشكل تفاعلي
• استخدم Google Geneative AI لإنشاء مخطط STAR/SNOWFLAKE
• يدعم برامج قواعد البيانات المختلفة (MySQL، SQL Server، PostgreSQL، إلخ.)
• إخراج بيانات SQL DDL المتوافقة مع برنامج قاعدة البيانات المحدد
• يضيف التعليقات إلى جميع الأعمدة للإشارة إلى مستخدمي قاعدة البيانات الخاصة بك
• يحفظ المخطط الذي تم إنشاؤه في ملف إخراج محدد

معاينة:

يرجى الاطلاع أدناه للحصول على مثال لكيفية عمله.

الإدخال (تشغيل البرنامج النصي باستخدام my_schema.csv :

إخراج DDL ( output_schema.sql :

المتطلبات الأساسية

• بايثون 3.x
• حزمة Google Geneative AI Python ( google-generativeai )
• مفتاح Google Geneative AI API - https://aistudio.google.com/app/apikey

تثبيت

1. استنساخ المستودع:

   git clone https://github.com/cqllum/schema2dwh.git
   cd schema2dwh

2. تثبيت الحزم المطلوبة:

   pip install google-generativeai

3. قم بإعداد مفتاح Google Geneative AI API الخاص بك: استبدل العنصر النائب your-api-key في البرنامج النصي بمفتاح Google Geneative AI API الفعلي. أنشئ مفتاحًا هنا: https://aistudio.google.com/app/apikey

4. استبدال مثال لملف مخطط الإدخال (my_schema.csv): يرجى ملاحظة أنه لكي يكون هذا دقيقًا قدر الإمكان، ستحتاج إلى جلب مخطط المعلومات من قاعدة البيانات الخاصة بك. في معظم الحالات، يكون الأمر بسيطًا مثل SELECT * FROM information_schema.columns - وإلا، فاحضر وثائق برامج قاعدة البيانات الخاصة بك.

الاستخدام

1. قم بتشغيل البرنامج النصي:

   python schema2dwh.py

2. اتبع المطالبات: سيطالبك البرنامج النصي بالمعلومات التالية:

   • برامج قواعد البيانات (مثل MySQL وSQL Server وPostgreSQL)
   • اسم قاعدة البيانات/المخطط
   • الصناعة المرتبطة بقاعدة بياناتك (مثل التجارة الإلكترونية والبناء والتأمين)
   • اصطلاح التسمية للجداول/الأعمدة (على سبيل المثال،nake_case،PascalCase،camelCase)
   • مسار الملف إلى مخطط المعلومات بتنسيق CSV
   • نقاط بيانات مهمة لإعداد التقارير

3. الإخراج: سيقوم البرنامج النصي بإنشاء عبارات DDL SQL وحفظها في output_schema.sql . إذا تعذر إنشاء المخطط، فسيطالبك بتوفير مخطط معلومات مناسب.

هيكل البرنامج النصي

• configure_genai(api_key) : يقوم بتكوين نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام مفتاح واجهة برمجة التطبيقات المقدم.
• create_model() : إنشاء وتكوين نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي بالإعدادات المحددة.
• start_chat_session(model) : يبدأ جلسة محادثة مع النموذج باستخدام تعليمات محددة مسبقًا.
• gather_user_input() : يجمع المدخلات الضرورية من المستخدم بشكل تفاعلي.
• format_response(db_software, db_name, industry, case_type, input_schema, additional_value) : يقوم بتنسيق مدخلات المستخدم في استجابة لجلسة الدردشة.
• save_schema_to_file(output_file, schema_output) : يحفظ إخراج المخطط الذي تم إنشاؤه في الملف المحدد.
• main() : الوظيفة الرئيسية التي تحرك البرنامج النصي.