ByteHouse 数据资产和血缘分析 Skill

描述

直接通过 clickhouse-connect 连接 ByteHouse（HTTPS 8123），查询 system.tables / system.columns 扫描目标数据库的所有表与字段，生成三份产物：

• Schema 报告 — 数据库完整表结构（引擎、字段、DDL 原文等）。
• 数据资产目录 — 表总数、列总数、引擎分布、自动标签。
• 血缘分析报告 — Distributed ↔ Local 关系、跨表同名列的相似性。

当以下情况时使用此 Skill：

1. 需要获取 ByteHouse 数据库的表结构和字段信息。
2. 需要生成数据资产目录、盘点数据资产。
3. 需要分析表之间的血缘关系（例如 Distributed → Local）。
4. 用户提到 "数据资产"、"血缘分析"、"表结构"、"字段分析" 等关键词。

前置条件

• Python 3.8+
• clickhouse-connect（安装方式：pip install clickhouse-connect）
• jq（export_config.sh 依赖，解析 JSON 配置。安装方式：brew install jq 或 sudo apt install jq）
• 有效的 ByteHouse 连接信息（保存于 ~/.bytehouse_config.json）

📁 文件说明

• SKILL.md — 本文件，技能主文档。
• scripts/data_asset_analyzer.py — 数据资产和血缘分析主程序。
• scripts/export_config.sh — 从 ~/.bytehouse_config.json 加载配置到环境变量（依赖 jq）。

配置说明

配置保存在 ~/.bytehouse_config.json。如果文件存在且非空，直接使用；若不存在，向用户索要连接信息（可以把 ByteHouse 连接信息获取指引 发给用户），拿到后写入 JSON 文件，避免重复询问。

{
  "BYTEHOUSE_HOST": "<ByteHouse-host>",
  "BYTEHOUSE_PORT": "8123",
  "BYTEHOUSE_USER": "bytehouse",
  "BYTEHOUSE_PASSWORD": "<ByteHouse-password>"
}

配置项说明：

加载配置：

source scripts/export_config.sh

🧭 智能体使用指引

1. 确认配置：source scripts/export_config.sh，确认 BYTEHOUSE_HOST 等环境变量已就绪。
2. 确认要分析的数据库：若用户未指定，主动询问（例如 default、tpcds）。
3. 执行分析：python3 scripts/data_asset_analyzer.py <database>，脚本会通过 clickhouse-connect 查询 system.tables / system.columns 拉取元数据。
4. 展示结果：根据 scripts/output/ 目录里的 3 份 JSON 结果，给出总表数、总列数、引擎分布、Top 血缘关系等要点。
5. 禁止臆造：所有资产/血缘信息一律来自脚本产物，不要凭上下文猜测。

🎯 功能特性

1. 完整 Schema 获取

• 获取指定数据库的所有表。
• 获取每张表的所有字段。
• 提取表引擎、注释等元数据。
• 保留 CREATE TABLE 语句原文。

2. 数据资产目录生成

• 表统计（总表数、总列数）。
• 引擎分布统计。
• 自动标签生成。
• 表资产详情（含前 10 个字段预览）。

3. 血缘分析

• 表关系识别（Distributed ↔ Local，基于命名模式）。
• 列相似性分析（同名列跨表出现）。

🚀 快速开始

# 1. 加载配置（复用 ~/.bytehouse_config.json）
source scripts/export_config.sh

# 2. 执行分析（指定库名）
python3 scripts/data_asset_analyzer.py default
python3 scripts/data_asset_analyzer.py tpcds

分析内容包括：

• 数据库完整 schema（所有表和字段）。
• 数据资产目录（表统计、引擎分布、自动标签）。
• 血缘分析（表关系、列相似性）。

输出文件（保存在与脚本同级的 scripts/output/ 目录）：

1. schema_{database}_{timestamp}.json — 完整的数据库 schema。
2. catalog_{database}_{timestamp}.json — 数据资产目录。
3. lineage_{database}_{timestamp}.json — 血缘分析报告。

💻 程序化调用

scripts/data_asset_analyzer.py 暴露的是一个同步函数 analyze_database(database)（不是 async，也不是类）。它返回内存中的分析结果字典，本身不落盘；如需生成 JSON 文件，请直接运行脚本 main()（即命令行方式）。

要在其他 Python 代码里调用：

import os
import sys

# 把 scripts/ 目录加入 sys.path，以便直接 import 模块
SKILL_SCRIPTS_DIR = os.path.join(
    os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),
    "scripts",
)
sys.path.insert(0, SKILL_SCRIPTS_DIR)

from data_asset_analyzer import analyze_database

# 前提：已经通过 `source scripts/export_config.sh` 或手工 export 设置了
# BYTEHOUSE_HOST / BYTEHOUSE_PORT / BYTEHOUSE_USER / BYTEHOUSE_PASSWORD 等环境变量
result = analyze_database("default")
# result 是一个字典，包含:
# - schema:  完整的数据库 schema
# - catalog: 数据资产目录
# - lineage: 血缘分析

📊 输出文件说明

1. Schema 文件 (schema_*.json)

包含数据库完整结构：

{
  "database": "default",
  "analyzed_at": "2026-03-12T19:50:00",
  "tables": [
    {
      "name": "conversation_feedback",
      "comment": "",
      "engine": "Distributed",
      "create_table_query": "CREATE TABLE ...",
      "columns": [
        {
          "name": "session_id",
          "type": "String",
          "comment": ""
        }
      ]
    }
  ]
}

2. 数据资产目录 (catalog_*.json)

包含数据资产统计信息（注意：统计字段与 tables_catalog 位于顶层，没有额外的 summary 嵌套）：

{
  "database": "default",
  "generated_at": "2026-03-12T19:50:00",
  "total_tables": 8,
  "total_columns": 45,
  "engine_distribution": {
    "Distributed": 4,
    "MergeTree": 3,
    "Log": 1
  },
  "tables_catalog": [
    {
      "name": "conversation_feedback",
      "engine": "Distributed",
      "column_count": 10,
      "tags": ["分布式表", "用户/客户"],
      "columns": [
        {"name": "session_id", "type": "String"}
      ],
      "has_more_columns": false
    }
  ]
}

columns 仅收录前 10 个字段用于预览，has_more_columns 标记是否还有更多字段。

3. 血缘分析 (lineage_*.json)

包含表关系和列相似性：

{
  "database": "default",
  "analyzed_at": "2026-03-12T19:50:00",
  "table_relationships": [
    {
      "table": "conversation_feedback",
      "related_tables": [
        {
          "name": "conversation_feedback_local",
          "relationship": "Local -> Distributed"
        }
      ]
    }
  ],
  "column_similarities": [
    {
      "column_name": "session_id",
      "occurrences": [
        {"table": "conversation_feedback", "type": "String"},
        {"table": "conversation_feedback_local", "type": "String"}
      ]
    }
  ]
}

🏷️ 自动标签生成

分析器会根据表引擎、表名关键词、列数自动生成标签（引擎类标签三者互斥，命中其一即止；其余规则可叠加；若均未命中则标记为 未分类）：

失败兜底建议