universal_database_inspector

MySQL 데이터베이스의 스키마를 자동으로 분석하고, AI를 활용하여 컬럼 라벨링과 테이블 설명을 생성하는 Python 패키지입니다.

Features

• 스키마 추출 — 데이터베이스의 전체 테이블·컬럼 구조를 JSON으로 저장
• AI 컬럼 라벨링 — OpenAI 모델을 활용하여 각 컬럼의 한국어 라벨을 자동 생성
• AI 테이블 설명 — 테이블의 목적과 용도를 한국어로 요약
• 테이블 통계 — 행 수, 컬럼 수, 날짜 범위 자동 수집
• Table 객체 — 테이블별 구조·라벨·설명·데이터를 하나의 인터페이스로 접근

Installation

pip install universal-database-inspector

Setup

.env.example을 참고하여 .env 파일을 생성합니다.

# MySQL Database Connection
DB_HOST=your_host
DB_PORT=3306
DB_USER=your_user
DB_PASSWORD=your_password
DB_NAME=your_database

# OpenAI API Key
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

Quick Start

from universal_database_inspector import init_structure, inspect_all, describe_all_tables, Table

1. 출력 폴더 초기화

init_structure()

database_structure/
├── labels/
└── description/

2. 데이터베이스 구조 추출

structure = inspect_all()
list(structure.keys())
# ['bond', 'currency', 'daily_price', 'index', 'index_membership', 'stock_info']

database_structure/structure.json에 전체 테이블-컬럼 매핑이 저장됩니다.

3. 테이블 설명 생성

describe_all_tables()

각 테이블에 대해 AI 라벨링과 설명 파일을 일괄 생성합니다.

[1/6] describing: bond
[2/6] describing: currency
...
done: 6 created, 0 skipped (total 6)

4. Table 객체로 접근

table = Table('bond')

table.columns       # ['code', 'date', 'open', 'high', 'low', 'close']
table.labels        # {'code': '채권 코드', 'date': '거래일자', 'open': '시가', ...}
table.description   # {'description': '...', 'first_date': '1962-01-02', 'last_date': '2026-02-20', ...}
table.df            # 원본 데이터 DataFrame
table.labeled       # 한국어 라벨이 적용된 DataFrame

Output Structure

database_structure/
├── structure.json              # 전체 테이블-컬럼 구조
├── labels/
│   ├── bond.json               # {"code": "채권 코드", "date": "거래일자", ...}
│   ├── currency.json
│   └── ...
└── description/
    ├── bond.json               # {"description": "...", "row_count": 85376, ...}
    ├── currency.json
    └── ...

CLI

python -m universal_database_inspector
python -m universal_database_inspector --overwrite

Dependencies

• mysql-connector-python — MySQL 연결
• sqlalchemy — ORM 엔진
• pandas — 데이터 처리
• python-dotenv — 환경변수 로딩
• openai — OpenAI API 호출