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https://github.com/ThearchyHelios/AgentLab.git
synced 2026-11-15 03:51:58 +00:00
ThearchyHelios
491 lines
24 KiB
Python
491 lines
24 KiB
Python
"""探查数据库结构。
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产出两种粒度，对应两种消费者：
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- `summary()`：表名 + 一句话，几百 token。常驻 Copilot 的 system prompt，
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让它知道"有哪些库、每个库大概有什么"。
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- `describe_table()`：某张表的完整字段。按需取，Copilot 决定要查某张表时才拉。
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分两种粒度是因为 token 预算：一个中等业务库几百张表、每表几十个字段，
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全量塞进 prompt 轻松几万 token，既贵又会把真正的需求淹掉。
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用 SQLAlchemy 的 Inspector 而不是手写各家的 information_schema 查询——
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方言差异它已经处理过了，我们不必再趟一遍。
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"""
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from __future__ import annotations
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from collections.abc import Mapping
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from datetime import datetime, timezone
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from typing import Any
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from sqlalchemy import inspect as sa_inspect
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from sqlalchemy.engine.reflection import ObjectKind
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from app.core.errors import describe_exception, first_line
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from app.data.engine import engines
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# 一次探查最多带回多少张表。生产库动辄上千张，全拉回来既慢又没人看得完。
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_MAX_TABLES = 200
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# summary 里每张表列几个代表字段。够 Copilot 判断"这表是不是我要的"即可。
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_PREVIEW_COLUMNS = 6
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# 批量反射失败、逐个对象重试时，开头连着这么多个都取不到就不再试了
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_GIVE_UP_AFTER = 5
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# 各家的系统 schema，发现可用 schema 时要排掉——否则用户面对的是一屏
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# MDSYS / CTXSYS / XDB 这类内部对象，真正的业务库反而埋在里面。
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_SYSTEM_SCHEMAS = frozenset({
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# Oracle
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"sys", "system", "sysaux", "mdsys", "ctxsys", "xdb", "olapsys", "wmsys",
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"lbacsys", "ordsys", "orddata", "outln", "dbsnmp", "appqossys", "audsys",
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"gsmadmin_internal", "dvsys", "ojvmsys", "dbsfwuser", "remote_scheduler_agent",
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# PostgreSQL / MySQL
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"information_schema", "pg_catalog", "pg_toast", "performance_schema", "mysql", "sys",
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})
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# 统计每个 schema 下有多少对象。两条路径覆盖全部支持的库：
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# information_schema 是 SQL 标准（MySQL / PostgreSQL / SQL Server 都有），
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# Oracle 不遵循这条标准，用它自己的 all_tables / all_views 数据字典。
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#
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# 不用"逐个 schema 调 get_table_names"的通用写法：这个库有 94 个 schema，
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# 那样是 94 次往返，几十秒起步。
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_SCHEMA_STATS_SQL = {
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"oracle": """
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SELECT owner AS s, COUNT(*) AS n FROM (
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SELECT owner FROM all_tables
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UNION ALL SELECT owner FROM all_views
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) GROUP BY owner ORDER BY COUNT(*) DESC
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""",
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"_standard": """
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SELECT table_schema AS s, COUNT(*) AS n
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FROM information_schema.tables
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GROUP BY table_schema ORDER BY COUNT(*) DESC
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""",
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}
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async def schema_stats(source: Any) -> list[tuple[str, int]]:
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"""每个 schema 有多少表/视图，多的在前。拿不到就返回空表让调用方降级。"""
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from sqlalchemy import text as _text
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kind = (source.kind or "").lower()
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if kind == "sqlite":
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return [] # SQLite 只有 main，没有可选项
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sql = _SCHEMA_STATS_SQL.get(kind, _SCHEMA_STATS_SQL["_standard"])
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engine = await engines.get(source)
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try:
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async with engine.connect() as conn:
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rows = (await conn.execute(_text(sql))).fetchall()
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return [(str(r[0]), int(r[1])) for r in rows if r[0]]
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except Exception: # noqa: BLE001 - 方言不认就算了，降级到纯名字列表
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return []
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async def list_schemas(source: Any) -> list[str]:
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"""列出**可能装着业务数据**的 schema，最有可能的排在最前。
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企业环境里只读账号名下往往一张表都没有——数据在别的 schema，靠跨库授权或
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synonym 访问。直接返回"0 张表"等于把人晾在那儿。
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但光列出名字也不够用：实测一个 Oracle 实例有 94 个用户，靠黑名单过滤完
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还剩 75 个（anonymous、C##OGGADMIN、xs$null…），人在里面找不到那两个
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业务 schema。所以主要依据不是"猜哪些是系统的"，而是"哪些里面真有东西"——
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黑名单只用来排掉已知的系统 schema（它们对象数往往还很多，光靠排序压不下去）。
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"""
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engine = await engines.get(source)
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def _names(sync_conn: Any) -> list[str]:
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try:
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return list(sa_inspect(sync_conn).get_schema_names())
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except Exception: # noqa: BLE001 - 有些方言不支持
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return []
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stats = await schema_stats(source)
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if stats:
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# 有统计就只留真有对象的，并按对象数降序——业务库自然浮到前面
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return [s for s, n in stats if n > 0 and s.lower() not in _SYSTEM_SCHEMAS]
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async with engine.connect() as conn:
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names = await conn.run_sync(_names)
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return [n for n in names if n.lower() not in _SYSTEM_SCHEMAS]
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def _target_schema(source: Any, explicit: str | None) -> str | None:
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"""探查哪个 schema：显式参数 > 数据源配置 > 当前用户默认。"""
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if explicit:
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return explicit
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configured = (source.options or {}).get("schema")
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return str(configured) if configured else None
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def _foreign_keys(raw: list[dict[str, Any]], target_schema: str | None,
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default_schema: str | None) -> list[dict[str, Any]]:
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"""反射出来的外键 → [{columns, to_table, to_columns}]。
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to_table 和 schema_cache["tables"] 的键同一个口径：指向同一个 schema 的只写表名；跨 schema 的写
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「schema.表名」（那张表不在这次探查的结果里，关系照记，图里是一个悬空的端点）。to_columns 可能为空
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（SQLite 的 REFERENCES t 省略了列），由数据目录按被指向表的主键补。
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"""
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home = {s for s in (target_schema, default_schema) if s}
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out: list[dict[str, Any]] = []
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for fk in raw:
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cols = [c for c in fk.get("constrained_columns") or [] if c]
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to_table = fk.get("referred_table")
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if not cols or not to_table:
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continue
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ref_schema = fk.get("referred_schema")
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out.append({
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"columns": cols,
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"to_table": to_table if not ref_schema or ref_schema in home else f"{ref_schema}.{to_table}",
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"to_columns": [c for c in fk.get("referred_columns") or [] if c],
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})
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return out
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def _unique_groups(constraints: list[dict[str, Any]], indexes: list[dict[str, Any]],
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pk: list[str]) -> list[list[str]]:
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"""唯一约束和唯一索引的列组，去重，不含和主键相同的那组。
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同一组唯一列在各家可能出现两次：MySQL 的 UNIQUE 约束本身就是唯一索引，PostgreSQL 的唯一约束背后也有
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一个索引，Oracle 的主键背后还有一个唯一索引。表达式索引（列名里有 None）不算。
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"""
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seen = {tuple(c.lower() for c in pk)} if pk else set()
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groups: list[list[str]] = []
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candidates = [u.get("column_names") for u in constraints]
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candidates += [ix.get("column_names") for ix in indexes if ix.get("unique")]
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for cols in candidates:
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if not cols or any(c is None for c in cols):
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continue
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key = tuple(str(c).lower() for c in cols)
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if key in seen:
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continue
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seen.add(key)
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groups.append([str(c) for c in cols])
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return groups
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async def introspect(source: Any, *, schema: str | None = None) -> dict[str, Any]:
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"""探查整个库的结构，结果直接存进 DataSource.schema_cache。
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每张表：列（名字、类型、可空、注释）、主键、表注释、是不是视图；读得到的话还有外键约束
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（foreign_keys）和唯一约束 / 唯一索引（unique）——读不到的表不写这两个键，探查照常完成。
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"""
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engine = await engines.get(source)
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target = _target_schema(source, schema)
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def _collect(sync_conn: Any) -> dict[str, Any]:
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inspector = sa_inspect(sync_conn)
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target_schema = target
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names = inspector.get_table_names(schema=target_schema)
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views = inspector.get_view_names(schema=target_schema)
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truncated = len(names) + len(views) > _MAX_TABLES
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picked = (names + views)[:_MAX_TABLES]
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# 批量反射接口（SQLAlchemy 2.0）。
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#
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# **别指望它能治超时。** 实测 60 张表：逐表调用 121 次往返、批量 122 次
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# ——SQLAlchemy 的反射缓存本来就把 get_columns / get_pk_constraint 合并
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# 成了同一次底层查询，而 MySQL 方言压根没实现 get_multi_*，落到基类
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# 还是每表一次 SHOW CREATE TABLE。真正能少往返的是 PostgreSQL 这类
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# 原生实现了批量的方言。
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#
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# 换成它是因为这是 2.0 的正经接口、少三层 try/except，不是因为它快。
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# shop 那次 "Lost connection to MySQL server during query"
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# （run 554a0f92）多半是偶发的服务端超时——所以真正的对策不在这里，
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# 在下面：失败要如实记成失败，让工具和界面都说真话。
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#
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# 批量是一锤子买卖：其中一个对象反射出错，整批都拿不到。SQLite 连接关了双引号
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# 字符串兼容以后，老库里一个写着 `"yes" AS flag` 的视图就让 PRAGMA 报错；以前这里
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# 吞掉异常返回空，好好的表跟着一起消失，探查却显示「成功、0 张表」。所以批量失败
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# 时逐个对象再取一遍，只跳过真正取不到的那个，名字和原因记进 skipped。
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failures: dict[str, str] = {}
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def _multi(fn: Any, single: Any, names: list[str], *,
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errors: dict[str, str] | None = None, ok: set[str] | None = None) -> dict[Any, Any]:
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||
"""批量反射，失败时逐个对象重试。ok 给了的话，记下真正读到了的对象名：批量成功时是全部
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||
（没有约束的表批量接口也会给空列表，或者干脆不给），逐个重试时只有没报错的那些。"""
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try:
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got = dict(fn(schema=target_schema, filter_names=names, kind=ObjectKind.ANY))
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||
if ok is not None:
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ok.update(names)
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return got
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except NotImplementedError:
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return {} # 表注释这类不是所有方言都支持
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except Exception: # noqa: BLE001 - 批量取不到，逐个对象再试
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pass
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out: dict[Any, Any] = {}
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for name in names:
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try:
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||
out[(target_schema, name)] = single(name, schema=target_schema)
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||
if ok is not None:
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||
ok.add(name)
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except NotImplementedError:
|
||
break
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except Exception as e: # noqa: BLE001 - 只跳过这一个对象
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if errors is not None:
|
||
errors[name] = first_line(e) or describe_exception(e)
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if not out and len(errors or ()) >= _GIVE_UP_AFTER:
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||
break # 开头几个全取不到，多半是连接本身出了问题，不再挨个耗时间
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return out
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||
columns_by = _multi(inspector.get_multi_columns, inspector.get_columns, picked,
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errors=failures)
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readable = [n for n in picked if columns_by.get((target_schema, n))]
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||
pk_by = _multi(inspector.get_multi_pk_constraint, inspector.get_pk_constraint, readable)
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comment_by = _multi(inspector.get_multi_table_comment, inspector.get_table_comment, readable)
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||
# 外键和唯一约束给数据目录起草关系用（data/catalog.py）。放在列、主键、注释之后读：PostgreSQL 上一条
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# 语句报错会让整个事务作废，先读的那几样不能被它连累。读不到的表不写这两个键（ok 集合里没有它），
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# 下游据此分得清「读过、没有」和「不知道」——升级前探查的缓存里也没有这两个键。
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||
fk_ok: set[str] = set()
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||
uq_ok: set[str] = set()
|
||
ix_ok: set[str] = set()
|
||
fk_by = _multi(inspector.get_multi_foreign_keys, inspector.get_foreign_keys, readable, errors={}, ok=fk_ok)
|
||
uq_by = _multi(inspector.get_multi_unique_constraints, inspector.get_unique_constraints, readable,
|
||
errors={}, ok=uq_ok)
|
||
ix_by = _multi(inspector.get_multi_indexes, inspector.get_indexes, readable, errors={}, ok=ix_ok)
|
||
try:
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||
default_schema = inspector.default_schema_name
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||
except Exception: # noqa: BLE001 - 只用来判断外键是不是指向别的 schema
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default_schema = None
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tables: dict[str, Any] = {}
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skipped: dict[str, str] = {}
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for name in picked:
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key = (target_schema, name)
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columns = columns_by.get(key)
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if not columns:
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# 这个对象反射不出来，跳过，别毁掉整次探查；但要留下名字和原因
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skipped[name] = failures.get(name) or "读不到列"
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continue
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pk = (pk_by.get(key) or {}).get("constrained_columns") or []
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comment = (comment_by.get(key) or {}).get("text")
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||
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tables[name] = {
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# 写 SQL 要用的全名。没有 schema 前缀时 Oracle 直接 ORA-00942——
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# 只读账号名下没有这些对象，全靠跨 schema 授权
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"qualified": f"{target_schema}.{name}" if target_schema else name,
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"schema": target_schema,
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"columns": [
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{
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"name": c["name"],
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"type": str(c.get("type") or ""),
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"nullable": bool(c.get("nullable", True)),
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"comment": c.get("comment") or None,
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||
}
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for c in columns
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],
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"primary_key": pk,
|
||
"comment": comment,
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"is_view": name in views,
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||
}
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if name in fk_ok:
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tables[name]["foreign_keys"] = _foreign_keys(fk_by.get(key) or [], target_schema, default_schema)
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if name in uq_ok:
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tables[name]["unique"] = _unique_groups(uq_by.get(key) or [],
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||
(ix_by.get(key) or []) if name in ix_ok else [], pk)
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payload: dict[str, Any] = {"tables": tables, "truncated": truncated,
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"total": len(names) + len(views)}
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if failures and not tables:
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# 一个对象也取不到、而且确实出了错：如实记成失败，不能显示成「已同步、0 张表」
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payload.update(failed=True, error=next(iter(failures.values())))
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elif skipped:
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payload["skipped"] = skipped
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return payload
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try:
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async with engine.connect() as conn:
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payload = await conn.run_sync(_collect)
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except Exception as exc: # noqa: BLE001
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# schema 名填错是高频事故（大小写、拼写、或者根本不知道该填什么），
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||
# 直接把驱动异常抛出去等于让人自己去猜。先看看连接本身好不好：
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# 能列出候选说明只是 schema 不对，这种情况给出可选项比报错有用得多。
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||
#
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||
# 但**这里回来的是一次失败，不是"还没探查"**。以前两者存成了一模一样
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||
# 的形状（tables 空 + 一个没人读的 error 字段），于是工具对 agent 说
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||
# "还没有探查过结构，请在设置页里执行一次"——而用户明明执行过，是超时了。
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||
# run 554a0f92 里 agent 因此花了 6 次调用、29 秒自己重建 schema。
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||
# failed 这个标记就是为了让下游分得清。
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candidates = await list_schemas(source)
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if not candidates:
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raise
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# error 原样画在数据源卡片上、也交给 agent 看：驱动的异常类名和文档链接去掉，只留它自己的说明
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payload = {"tables": {}, "truncated": False, "total": 0,
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||
"failed": True, "error": first_line(exc) or describe_exception(exc)}
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||
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||
payload["synced_at"] = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
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||
payload["schema"] = target
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||
|
||
# 一张表都没探到时，别只回一个空壳——多半是数据在别的 schema 里，
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||
# 把候选列出来，用户才知道下一步该填什么
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if not payload["tables"]:
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||
payload.setdefault("available_schemas", await list_schemas(source))
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||
return payload
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||
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||
def summary(source: Any, *, max_tables: int = 40, detail: bool = True) -> str:
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"""结构摘要。detail=False 只给对象名，不列字段——库多了要靠它压 token。
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||
|
||
实测一个 53 对象的库：带字段 2715 token，只给名字 956 token（35%）。
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||
接三五个库的差别就是 15k 和 4.5k，后者才塞得进 system prompt。
|
||
"""
|
||
if not detail:
|
||
cache = source.schema_cache or {}
|
||
names = table_names(source)
|
||
if not names:
|
||
return _empty_summary(source, cache)
|
||
head = (
|
||
f"- {source.name}（{source.kind}，{'只读' if source.readonly else '可写'}）："
|
||
f"{source.description or '未填说明'}"
|
||
)
|
||
return head + "\n 对象：" + "、".join(names)
|
||
return _detailed_summary(source, max_tables=max_tables)
|
||
|
||
|
||
def why_empty(cache: dict[str, Any]) -> str:
|
||
"""结构为什么是空的。一句话，给 agent 和用户看的是同一句。
|
||
|
||
分清"还没探查"和"探查失败了"：前者该去点一下按钮，后者点了也没用，
|
||
要先解决超时或换 schema。以前两者说的是同一句话。
|
||
"""
|
||
if not cache.get("failed"):
|
||
return "尚未探查结构"
|
||
err = str(cache.get("error") or "").strip()
|
||
return f"结构探查失败：{err[:200]}" if err else "结构探查失败"
|
||
|
||
|
||
def _empty_summary(source: Any, cache: dict[str, Any]) -> str:
|
||
hint = ""
|
||
candidates = cache.get("available_schemas") or []
|
||
if candidates:
|
||
hint = f"｜该账号名下没有对象，数据可能在这些 schema：{'、'.join(candidates[:8])}"
|
||
return (
|
||
f"- {source.name}（{source.kind}）：{source.description or '未填说明'}"
|
||
f"｜{why_empty(cache)}{hint}"
|
||
)
|
||
|
||
|
||
def _detailed_summary(source: Any, *, max_tables: int = 40) -> str:
|
||
"""给 Copilot 的紧凑摘要。没探查过就明说，别让它对着空气编表名。"""
|
||
cache = source.schema_cache or {}
|
||
tables = cache.get("tables") or {}
|
||
if not tables:
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||
return _empty_summary(source, cache)
|
||
|
||
schema = cache.get("schema")
|
||
lines = [
|
||
f"- {source.name}（{source.kind}，{'只读' if source.readonly else '可写'}）："
|
||
f"{source.description or '未填说明'}"
|
||
+ (f"｜schema：{schema}" if schema else "")
|
||
]
|
||
for name, meta in list(tables.items())[:max_tables]:
|
||
cols = meta.get("columns") or []
|
||
preview = "、".join(c["name"] for c in cols[:_PREVIEW_COLUMNS])
|
||
more = f" 等 {len(cols)} 字段" if len(cols) > _PREVIEW_COLUMNS else ""
|
||
note = f"（{meta['comment']}）" if meta.get("comment") else ""
|
||
kind = "视图" if meta.get("is_view") else "表"
|
||
# 用全名：模型照着写 SQL 时少了 schema 前缀在 Oracle 上直接报 ORA-00942
|
||
lines.append(f" · {meta.get('qualified', name)}[{kind}]{note}: {preview}{more}")
|
||
if len(tables) > max_tables:
|
||
lines.append(f" · …另有 {len(tables) - max_tables} 个对象，用 db_schema 工具查看")
|
||
return "\n".join(lines)
|
||
|
||
|
||
def find_table(source: Any, table: str) -> dict[str, Any] | None:
|
||
"""在缓存里找一张表。全名、只有表名、大小写不一致都认——模型和人都可能这么写。"""
|
||
tables = (source.schema_cache or {}).get("tables") or {}
|
||
meta = tables.get(table)
|
||
if meta is None and "." in table:
|
||
meta = tables.get(table.rsplit(".", 1)[-1])
|
||
if meta is None:
|
||
lowered = table.rsplit(".", 1)[-1].lower()
|
||
meta = next((m for n, m in tables.items() if n.lower() == lowered), None)
|
||
return meta or None
|
||
|
||
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def table_columns(meta: dict[str, Any]) -> list[dict[str, Any]]:
|
||
"""结构化的列：{name, type, pk, not_null, comment}。
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||
界面要画表格，以前只能去解析 describe_table 那段给模型看的文本，文本格式
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一改就全乱。两份出自同一份缓存，说法一致。
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"""
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pk = set(meta.get("primary_key") or [])
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return [
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{
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"name": col["name"],
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"type": col.get("type") or "",
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"pk": col["name"] in pk,
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"not_null": not col.get("nullable", True),
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"comment": col.get("comment") or None,
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}
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for col in meta.get("columns") or []
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]
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def describe_table(source: Any, table: str, *, catalog: Mapping[str, Mapping[str, Any]] | None = None) -> str:
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"""单表的完整字段说明。agent 调 db_schema 工具时返回这个。
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catalog 是这个源的数据目录 {表名: notes}（data/catalog.py），给了且这张表有可给模型看的内容时，在字段
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清单后面附上目录：中文名、粒度、业务主键、业务日期、有效记录条件、每列的含义 / 单位 / 度量类型 / 码值、
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关联关系，推断的项标出来。导入表格的源，表和列的说明是系统按核对结果生成的：说明照旧拼在表名和列后面，
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目录只追加说明没有覆盖的、或人工确认过的项（catalog.render_table_notes）。不给 catalog 时输出和以前一样。
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"""
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cache = source.schema_cache or {}
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tables = cache.get("tables") or {}
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# 模型可能传全名（ANALYTICS.V_TRIP_FACT），也可能只传表名，两种都认
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meta = find_table(source, table)
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if not meta:
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if not tables:
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# 缓存是空的，说"里面没有这张表"就是在误导——真相是我们什么都不知道。
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# run 554a0f92 里 agent 一次问了 7 个表名，收到 7 条一模一样的
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# "没有 X。现有的对象：（还没探查过结构）"，白花一整步
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return (
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f"数据源「{source.name}」的结构信息不可用（{why_empty(cache)}），"
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"因此无法判断是否存在这张表。请直接查询数据字典"
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"（information_schema.tables / columns，SQLite 用 sqlite_master）。"
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)
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available = "、".join(
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m.get("qualified", n) for n, m in list(tables.items())[:30]
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)
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if cache.get("truncated"):
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# 只探查了一部分表：没探查到不等于没有。以前照样回「中没有 X」，模型据此换了别的表或者编答案
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total = cache.get("total")
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of = f"共 {total} 个对象，" if isinstance(total, int) else ""
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return (
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f"数据源「{source.name}」{of}只探查了其中 {len(tables)} 个，{table} 不在已探查的范围内，"
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"无法判断是否存在。请直接查询数据字典（information_schema.tables / columns，SQLite 用 "
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f"sqlite_master）确认它的结构。已探查的对象包括：{available}"
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)
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return f"数据源「{source.name}」中没有 {table}。现有的对象：{available}"
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head = f"{'视图' if meta.get('is_view') else '表'} {meta.get('qualified', table)}"
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if meta.get("comment"):
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head += f"（{meta['comment']}）"
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lines = [head]
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pk = set(meta.get("primary_key") or [])
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for col in meta.get("columns") or []:
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marks = []
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if col["name"] in pk:
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marks.append("主键")
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if not col.get("nullable", True):
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marks.append("非空")
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if col.get("comment"):
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marks.append(col["comment"])
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suffix = f" {'、'.join(marks)}" if marks else ""
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lines.append(f" {col['name']} {col['type']}{suffix}")
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if catalog:
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from app.data import catalog as catalog_mod
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key = catalog_mod.resolve_table_name(cache, table)
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block = catalog_mod.render_table_notes(catalog.get(key) if key else None, meta=meta,
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system_notes=catalog_mod.system_notes_source(source))
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if block:
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lines.append(block)
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return "\n".join(lines)
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def table_names(source: Any) -> list[str]:
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"""带 schema 前缀的对象全名。模型照着这个写 SQL 才不会漏掉前缀。"""
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tables = (source.schema_cache or {}).get("tables") or {}
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return [meta.get("qualified", name) for name, meta in tables.items()]
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