govio 0.2.11

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Govio

✅ 核心构词：Gov（Governance，数据治理核心）+ io（Data IO，数据交互 / 数据流转，数据治理的核心载体） ✅ 深层内涵：以「数据治理」为核心内核，以「数据交互」为落地链路，一站式承载元数据管理、数据标准统一、数据质量校验全能力，赋能数据全生命周期的合规治理与高效流转。

基于 NetworkX 的数据治理知识图谱项目，提供元数据查询、表字段比较、SQL 生成、数据标准推荐、指标血缘分析等数据治理支持功能。

功能特性

• 元数据查询：查询数据资产的名称、描述、来源、状态等元数据信息
• 表字段比较：比较不同表之间的字段差异（字段名称、数据类型、是否必填等）
• SQL 生成：根据需求描述自动生成符合要求的 SQL 语句
• 数据标准推荐：基于协同过滤算法，为未贯标列推荐合适的数据标准
• 指标管理：将业务指标纳入知识图谱，支持指标血缘溯源、影响分析、数据溯源和维度发现
• 图数据库集成：使用 NetworkX 构建本地知识图谱，通过 Python 脚本执行查询

安装

# 安装 uv (如果尚未安装)
# https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/

# 一键安装 govio-cli（持久化工具）
./start.sh

# 初始化配置
govio-cli onboard

开发模式：

# 安装项目依赖
uv sync

# 安装开发依赖
uv sync --group dev

从元数据到知识图谱

Govio 将企业元数据（图结构）转化为知识图谱，支持两种图数据库后端：

┌─────────────────┐                        ┌─────────────────┐
│   企业数据库      │                        │   CSV 文件       │
│ (KunDB/MySQL)   │                        │ (节点 + 边)     │
└────────┬────────┘                        └────────┬────────┘
         │                                          │
         │   govio-cli onboard                     │
         │   (交互式引导配置)                         │
         ▼                                          ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    onboard 向导                               │
│  • 配置元数据连接 (KunDB, app_list, app_map, relationship, metric)  │
│  • 选择后端 (NetworkX / FalkorDB)                           │
│  • 生成 GML 或连接 FalkorDB                                 │
│  • 生成 schema.md、metrics_index.md 和 names/               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
                ┌─────────────────┐                        ┌─────────────────┐
                │   NetworkX       │                        │   FalkorDB      │
                │   GML 文件        │                        │   图数据库       │
                └────────┬─────────┘                        └────────┬────────┘
                         │                                          ▲
                         │                                          │
                         ▼                                          │
┌──────────────────────────────────────────┐   govio-cli onboard --new-falkordb ./csv_dir
│                 govio-cli std-recommend   │   (跳过 CSV 生成，直接导入已有 CSV)
│  • 批量推荐未贯标列的数据标准              │
│  • 输出 COMPLIES_WITH.csv                │
└──────────────────────────────────────────┘

快速开始

Govio 提供交互式 CLI 工具 govio-cli，支持两个主命令：

第一步：安装 govio-cli

./start.sh

检查 uv 环境并安装 govio-cli 为持久化工具（通过 uv tool install）。

第二步：运行 Onboard 向导初始化

govio-cli onboard

向导会引导你完成以下步骤：

1. 配置元数据连接

   • 输入元数据库 URL (KunDB)
   • 输入应用清单 Excel 文件路径
   • 输入应用数据库映射 JSON 文件路径
   • 输入表关系 JSON 文件路径（可选）
   • 输入指标定义 JSON 文件路径（可选）
   • 输入 CSV 输出目录
   • 输入工作区 UUID

2. 选择图数据库后端

   • NetworkX: 使用本地 GML 文件
   • FalkorDB: 连接 FalkorDB 图数据库

3. NetworkX 模式

   • 选择是否从 CSV 文件生成新的 GML 文件
   • 如果选择生成，输入 CSV 目录路径
   • 如果不生成，输入已有的 GML 文件路径

4. FalkorDB 模式

   • 输入 FalkorDB 连接信息（host, port, graph name）

5. 自动生成 Assets

   • 配置文件保存到 ~/.govio/config.yaml
   • Assets 生成到 skills/govio/assets/
     • schema.md: 图结构定义
     • metrics_index.md: 指标索引（原子/派生分组）
     • names/: 节点名称索引

跳过 CSV 生成，直接导入 FalkorDB

如果 CSV 文件已经生成，可以使用 --new-falkordb 参数跳过 CSV 生成步骤，直接将指定目录的 CSV 导入 FalkorDB：

govio-cli onboard --new-falkordb ./output

此模式会：

1. 验证指定目录是否包含必需的 CSV 文件（至少包含 PhysicalTable.csv）
2. 提示输入 FalkorDB 连接信息（host, port, graph name）
3. 将 CSV 数据导入 FalkorDB
4. 保存配置并生成 Assets

跳过 CSV 生成，直接生成 GML 文件

同样，如果 CSV 文件已经生成，可以使用 --new-networkx 参数跳过 CSV 生成步骤，直接从指定目录的 CSV 生成 GML 文件：

govio-cli onboard --new-networkx ./output

此模式会：

1. 验证指定目录是否包含必需的 CSV 文件（至少包含 PhysicalTable.csv）
2. 从 CSV 文件生成 GML 文件
3. 保存配置并生成 Assets

注意：--new-falkordb 和 --new-networkx 不能同时使用。

第三步：运行数据标准推荐

govio-cli std-recommend

推荐器会基于已有配置和 CSV 文件，为未贯标列推荐合适的数据标准，结果输出到配置的 output_dir。

查询工具 (Skills)

配置完成后，可使用 Skills 工具集进行图数据库查询。配置从 ~/.govio/config.yaml 自动读取。

目录结构：

skills/govio/
├── SKILL.md              # 技能定义（AI Agent 使用）
├── reference.md          # 参考文档
├── assets/               # 资源文件
│   ├── schema.md         # 图数据库模式文件
│   ├── metrics_index.md  # 指标索引（原子/派生分组）
│   ├── ontology.gml      # NetworkX GML 数据文件
│   └── names/
│       └── node_names.md # 节点名称索引
└── scripts/
    ├── query.py          # 统一查询入口（自动根据配置选择后端）
    ├── load_names.py     # 加载标准名称
    └── load_schema.py    # 加载图模式

查询示例：

# FalkorDB 模式（根据 config.yaml 自动选择）
uv run python skills/govio/scripts/query.py "MATCH (n:PhysicalTable) RETURN n.name LIMIT 5"

# 支持 stdin 输入
echo "MATCH (n:Application) RETURN n.name" | uv run python skills/govio/scripts/query.py

# NetworkX 模式（查询代码作为 Python 代码执行，结果赋给 result 变量）
uv run python skills/govio/scripts/query.py "result = [n for n, d in g.nodes(data=True) if d.get('node_type') == 'PhysicalTable'][:5]"

查询规则：

• FalkorDB：使用 Cypher 查询语言，必须以 MATCH 开头
• NetworkX：使用 Python 代码操作 g（NetworkX 图对象），结果赋值给 result

AI Agent 使用：

当 AI Agent 加载 SKILL.md 后，可直接使用自然语言查询，例如：

• "查询 CRM 应用有几张表"
• "查找所有包含 '用户' 的表名"

CSV 文件格式要求

节点文件：

• PhysicalTable.csv: 物理表节点
• Col.csv: 字段节点
• Application.csv: 应用节点
• Standard.csv: 数据标准节点
• Metric.csv: 指标节点（可选，由指标定义 JSON 生成）
• Dimension.csv: 维度节点（可选，由指标定义 JSON 生成）

边文件：

• HAS_COLUMN.csv: 表包含字段的关系
• USE.csv: 应用使用表的关系
• COMPLIES_WITH.csv: 字段贯标的关系
• USES_TABLE.csv: 指标数据来源表的关系（可选）
• REFERS_COLUMN.csv: 指标引用列的关系（可选）
• DERIVED_FROM.csv: 派生指标依赖上游指标的关系（可选）
• DIMENSION_USED.csv: 指标维度关系（可选）
• SUPERSEDES.csv: 指标版本演进关系（可选）

CSV 格式示例：

# PhysicalTable.csv
:ID(PhysicalTable),name,full_table_name
table1,用户表,DB.SCHEMA.TABLE1

# Col.csv
:ID(Col),name,column_name,full_table_name
col1,用户ID,USER_ID,DB.SCHEMA.TABLE1

# HAS_COLUMN.csv
:START_ID(PhysicalTable),:END_ID(Col)
table1,col1

使用图数据库

NetworkX 模式：

from govio import NetworkXGraph

# 加载 NetworkX 图
graph = NetworkXGraph(graph="./output/ontology.gml")

# 查看图模式
print(graph.schema)

# 使用 Python 进行图查询
nodes = list(graph.G.nodes(data=True))
cols = [n for n, data in graph.G.nodes(data=True) if data.get("node_type") == "Col"]

for u, v, data in graph.G.edges(data=True):
    print(f"{u} --[{data.get('edge_type')}]--> {v}")

FalkorDB 模式：

from govio import FalkorDBGraph

# 连接 FalkorDB 图数据库
graph = FalkorDBGraph(host="localhost", port=6379, graph="ontology")

# 查看图模式
print(graph.schema)

# 使用 Cypher 查询
result = graph.query("MATCH (n:Application) RETURN n.name LIMIT 10")

加载元数据

from govio.metadata.application import AppInfoLoader
from govio.metadata.database import DatabaseLoader
from govio.metadata.standard import StandardLoader
from govio.metadata.metric import MetricLoader

# 加载应用信息
app_loader = AppInfoLoader(app_list_file="path/to/app_list.xlsx")
apps = app_loader.Application

# 加载数据库元数据(数据治理平台)
db_loader = DatabaseLoader(
    db="mysql+pymysql://user:pass@host/db",
    workspace_uuid="your-uuid",
    schema_limits=["schema1", "schema2"]
)
tables = db_loader.PhysicalTable
columns = db_loader.Col

# 加载数据库元数据(duckdb)
db_loader = DuckDBLoader(
    db_path="xxx.db",
    schema_limits=["schema1", "schema2"]
)
tables = db_loader.PhysicalTable
columns = db_loader.Col

# 加载数据标准
std_loader = StandardLoader(
    db="mysql+pymysql://user:pass@host/db",
    workspace_uuid="your-uuid"
)
standards = std_loader.Standard
std_compliance = std_loader.StdCompliance

# 加载指标定义
metric_loader = MetricLoader(
    metric_file="path/to/metrics.json",
    df_tables=tables,
    df_columns=columns
)
metrics = metric_loader.Metric          # 指标节点 DataFrame
dimensions = metric_loader.Dimension    # 维度节点 DataFrame

指标定义 JSON 格式

指标定义使用 JSON 文件，通过 JSON Schema 校验：

{
  "version": "1.0",
  "shared_dimensions": [
    { "code": "ym", "name": "年月", "granularity": "月" },
    { "code": "business_unit", "name": "事业部" }
  ],
  "metrics": [
    {
      "code": "bill_income_amt",
      "name": "当月账单收入",
      "business_definition": "当月实际确认的账单收入金额",
      "type": "atomic",
      "unit": "万元",
      "data_type": "decimal(18,2)",
      "source_layer": "DWS",
      "source_tables": [
        {
          "full_table_name": "db.schema.t_bill",
          "columns": [
            { "column_name": "bill_income_amt", "role": "measure" }
          ]
        }
      ],
      "dimensions": [
        { "code": "ym", "usage_type": "group" },
        { "code": "business_unit", "usage_type": "slice" }
      ]
    },
    {
      "code": "burndown_amt",
      "name": "存量消耗额",
      "business_definition": "预计当月产生的账单收入减去危机金额",
      "type": "derived",
      "formula": "forecast_income_amt - risk_amt",
      "unit": "万元",
      "data_type": "decimal(18,2)",
      "source_layer": "DM",
      "derived_from": ["forecast_income_amt", "risk_amt"],
      "dimensions": [
        { "code": "ym", "usage_type": "group" }
      ]
    }
  ]
}

指标查询示例

# FalkorDB: 指标血缘溯源
result = graph.query(
    "MATCH p=(m:Metric {code: 'burndown_amt'})-[:DERIVED_FROM*1..5]->(up:Metric) "
    "RETURN up.code, up.name, up.type"
)

# FalkorDB: 影响分析（某指标变更会影响哪些下游）
result = graph.query(
    "MATCH (m:Metric {code: 'bill_income_amt'})<-[:DERIVED_FROM*1..5]-(dep:Metric) "
    "RETURN dep.code, dep.name, dep.formula"
)

# FalkorDB: 数据溯源（指标的来源表）
result = graph.query(
    "MATCH (m:Metric {code: 'bill_income_amt'})-[:USES_TABLE]->(t:PhysicalTable) "
    "RETURN t.full_table_name, t.name"
)

# FalkorDB: 维度发现（指标可按哪些维度拆分）
result = graph.query(
    "MATCH (m:Metric {code: 'burndown_amt'})-[d:DIMENSION_USED]->(dim:Dimension) "
    "RETURN dim.code, dim.name, d.usage_type"
)

# NetworkX: 指标血缘溯源
import networkx as nx
metric_node = [n for n, d in graph.G.nodes(data=True)
               if d.get('node_type') == 'Metric' and d.get('code') == 'burndown_amt'][0]
ancestors = nx.ancestors(graph.G, metric_node)
lineage = [(n, graph.G.nodes[n].get('code')) for n in ancestors
           if graph.G.nodes[n].get('node_type') == 'Metric']

使用数据标准推荐器

from govio.metadata.recommender import create_recommender

# 加载数据
std_compliance = std_loader.StdCompliance  # 已贯标列

# 创建推荐器
WEIGHTS = {
    'table': 0.25,     # 表名权重（仅使用从 full_table_name 提取的 table_name）
    'name': 0.35,      # 列名权重
    'comment': 0.25,   # 列注释权重
    'type': 0.05,      # 数据类型权重
    'numeric': 0.10    # 数值特征权重
}
recommender = create_recommender(
    std_compliance=std_compliance,
    weights=WEIGHTS,
    k_neighbors=5,  # 使用5个最近邻
    top_n=3  # 返回Top 3推荐
)

# 批量推荐
db_loader = DatabseLoader(db, workspace_uuid, ["schema_name"])
all_columns = db_loader.Col  # 所有列
recommendations = recommender.batch_recommend(all_columns)

许可证

[MIT License]