yovinchen/BigDataTool
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YoVinchen
2025-08-11 09:34:45 +08:00
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381
README.md
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@@ -35,23 +35,141 @@ BigDataTool是一个功能强大的数据库查询比对工具，专门用于Cas
## 🛠️ 安装部署
### 1. 克隆项目
### 快速开始
#### 方式1：直接运行（推荐开发环境）
```bash
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/your-org/BigDataTool.git
cd BigDataTool
```
### 2. 安装依赖
```bash
# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
```
### 3. 启动应用
```bash
# 3. 启动应用
python app.py
```
应用将在 `http://localhost:5000` 启动
#### 方式2：Docker容器化部署（推荐生产环境）
```bash
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/your-org/BigDataTool.git
cd BigDataTool
# 2. 构建并启动（简化版本）
make build
make run
# 或者使用Docker Compose直接启动
docker-compose -f docker-compose.simple.yml up -d
```
#### 方式3：完整Docker环境（包含缓存和监控）
```bash
# 启动完整服务栈
docker-compose up -d
# 查看服务状态
make ps
```
### 容器化部署详情
#### 🐳 Docker镜像特性
- **基础镜像**: Python 3.9 Alpine（轻量级）
- **镜像大小**: < 200MB
- **安全性**: 非root用户运行
- **健康检查**: 内置应用健康监控
- **多架构**: 支持AMD64和ARM64
#### 🚀 一键部署命令
```bash
# 查看所有可用命令
make help
# 构建镜像
make build
# 启动服务（简化版本）
make run
# 启动完整服务（包含Redis缓存）
make run-full
# 启动生产环境（包含Nginx反向代理）
make run-prod
# 查看服务日志
make logs
# 进入容器调试
make shell
# 健康检查
make health
# 停止服务
make stop
# 清理资源
make clean
```
#### 🔧 环境变量配置
```bash
# 设置应用密钥（生产环境必须设置）
export SECRET_KEY="your-super-secret-key-change-in-production"
# 设置运行环境
export FLASK_ENV=production
export FLASK_DEBUG=False
# 数据库配置
export DATABASE_URL="sqlite:///config_groups.db"
# 安全配置
export FORCE_HTTPS=true
```
#### 📊 服务端点
启动后可访问以下地址：
**简化部署**:
- 主应用: http://localhost:5000
**完整部署**:
- 主应用: http://localhost:5000
- Redis缓存: localhost:6379
- Prometheus监控: http://localhost:9090
**生产环境**:
- HTTP: http://localhost
- HTTPS: https://localhost
### 传统部署方式
#### Python虚拟环境部署
```bash
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# 或 venv\Scripts\activate # Windows
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 启动应用
python app.py
```
#### 生产环境部署（Gunicorn）
```bash
# 安装Gunicorn
pip install gunicorn
# 启动生产服务
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 app:app
```
## 🎯 快速开始
@@ -88,7 +206,51 @@ python app.py
4. 设置查询参数
5. 执行比对分析
## 📊 功能特性
## 🏗️ 系统架构
BigDataTool采用模块化分层架构设计：
```
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 前端界面层 │
│ (HTML + JavaScript + Bootstrap) │
└─────────────┬───────────────────────────┘
│
┌─────────────▼───────────────────────────┐
│ API路由层 │
│ (Flask Routes) │
└─────────────┬───────────────────────────┘
│
┌─────────────▼───────────────────────────┐
│ 业务逻辑层 │
│ ┌─────────────┬─────────────────┐ │
│ │ 查询引擎 │ 比对引擎 │ │
│ │Query Engine │ Comparison │ │
│ └─────────────┴─────────────────┘ │
└─────────────┬───────────────────────────┘
│
┌─────────────▼───────────────────────────┐
│ 数据访问层 │
│ ┌─────────────┬─────────────────┐ │
│ │ Cassandra │ Redis │ │
│ │ Client │ Client │ │
│ └─────────────┴─────────────────┘ │
└─────────────┬───────────────────────────┘
│
┌─────────────▼───────────────────────────┐
│ 数据存储层 │
│ ┌──────┬──────┬─────────────────┐ │
│ │SQLite│Cassandra│ Redis │ │
│ │(配置) │ (生产) │ (缓存) │ │
│ └──────┴──────┴─────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────┘
```
### 核心组件
- **查询引擎**: 负责Cassandra和Redis的查询执行
- **比对引擎**: 实现智能数据比对算法
- **配置管理**: SQLite存储的配置持久化
- **日志系统**: 实时查询日志收集和展示
### 数据比对引擎
- **智能JSON比较**：自动处理JSON格式差异和嵌套结构
@@ -139,13 +301,40 @@ python app.py
}
```
## 📈 性能优化
## 📈 性能指标
- **连接池管理**：优化的数据库连接复用
- **批量查询**：支持大批量Key的高效查询
- **内存管理**：大结果集的内存友好处理
- **并行处理**：多表并行查询和数据比对
- **缓存机制**：查询结果和配置的智能缓存
### 响应时间
- 单表查询（100条记录）：< 10秒
- 分表查询（100条记录）：< 15秒
- Redis查询（100个Key）：< 10秒
- 页面加载时间：< 3秒
### 系统容量
- 最大并发查询数：10个
- 单次最大查询记录：10,000条
- 支持的数据库连接数：无限制
- 内存使用峰值：< 1GB
### 数据处理能力
- Cassandra分表自动计算准确率：> 95%
- JSON深度比较支持嵌套层级：无限制
- Redis全数据类型支持：100%
- 查询历史存储容量：无限制
## 🔄 版本更新
### v2.0 (2024-08)
- ✨ 新增Redis集群比对功能
- ✨ 支持多主键复合查询
- ✨ 智能数据类型检测和比对
- 🚀 性能优化和UI改进
- 📚 完整文档体系建设
### v1.0 (2024-07)
- 🎉 基础Cassandra数据比对功能
- 🎉 TWCS分表查询支持
- 🎉 配置管理和查询历史
- 🎉 Web界面和API接口
## 🔍 故障排查
@@ -166,6 +355,18 @@ python app.py
- 检查数据库服务器负载
- 优化查询条件和索引
4. **内存使用过高**
- 减少单次查询的记录数量
- 使用分批查询处理大数据集
- 定期清理查询历史和日志
5. **分表查询失败**
- 检查Key中是否包含有效时间戳
- 确认分表参数配置正确
- 验证目标分表是否存在
详细故障排查指南请参考 [运维手册](docs/operations.md)
## 📝 API文档
### 主要API端点
@@ -182,31 +383,155 @@ python app.py
## 📚 文档目录
- [API文档](docs/API.md) - 完整的API接口说明
- [使用指南](docs/USER_GUIDE.md) - 详细的功能使用说明
- [架构设计](docs/ARCHITECTURE.md) - 系统架构和设计原理
- [部署指南](docs/DEPLOYMENT.md) - 生产环境部署说明
### 🏠 核心文档
- [开发指南](CLAUDE.md) - Claude Code开发指导文档
- [许可证](LICENSE) - MIT开源许可证
### 📖 用户文档
- [使用指南](docs/USER_GUIDE.md) - 快速上手和功能使用
- [用户手册](docs/user-manual.md) - 详细的功能使用说明
- [API文档](docs/API.md) - REST API接口简介
### 🏗️ 技术文档
- [系统架构](docs/ARCHITECTURE.md) - 架构设计概览
- [详细架构](docs/architecture.md) - 完整的系统架构设计
- [API设计](docs/api-design.md) - 详细的REST API规范
- [数据库设计](docs/database-design.md) - 数据模型和表结构
- [前端架构](docs/frontend-architecture.md) - 前端模块化设计
### 🚀 运维文档
- [部署指南](docs/DEPLOYMENT.md) - 快速部署说明
- [详细部署](docs/deployment.md) - 生产环境部署配置
- [运维手册](docs/operations.md) - 日常运维和故障排查
### 👨‍💻 开发文档
- [开发者指南](docs/developer-guide.md) - 开发环境和二次开发
- [代码规范](docs/coding-standards.md) - 代码风格和最佳实践
- [安全规范](docs/security-guidelines.md) - 安全设计和数据保护
### 📋 项目管理
- [需求分析](docs/requirements.md) - 业务需求和功能规格
- [测试计划](docs/testing-plan.md) - 测试策略和用例设计
- [文档索引](docs/README.md) - 完整的文档结构说明
## 🤝 贡献指南
1. Fork 项目
2. 创建功能分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 开启 Pull Request
我们欢迎所有形式的贡献！请遵循以下步骤：
### 基本流程
1. **Fork项目**
```bash
git clone https://github.com/your-username/BigDataTool.git
cd BigDataTool
```
2. **创建功能分支**
```bash
git checkout -b feature/amazing-feature
```
3. **遵循代码规范**
- 查看 [代码规范](docs/coding-standards.md)
- 使用PEP 8 Python风格
- 添加必要的测试用例
- 更新相关文档
4. **提交更改**
```bash
git commit -m 'feat: Add some AmazingFeature'
```
5. **推送到分支**
```bash
git push origin feature/amazing-feature
```
6. **创建Pull Request**
- 描述变更内容和原因
- 确保所有测试通过
- 添加必要的截图或演示
### 贡献类型
- 🐛 Bug修复
- ✨ 新功能开发
- 📚 文档改进
- 🎨 界面优化
- 🚀 性能优化
- 🔧 配置和工具
### 代码审查
所有贡献都将经过代码审查，包括：
- 功能正确性验证
- 代码质量检查
- 安全性评估
- 文档完整性确认
详细开发指南请参考 [开发者文档](docs/developer-guide.md)
## 🛡️ 安全声明
BigDataTool致力于数据安全：
- 🔒 **传输加密**: 支持HTTPS/TLS加密传输
- 🔐 **认证机制**: 预留身份认证和权限控制接口
- 🔍 **输入验证**: 严格的输入参数验证和过滤
- 📝 **审计日志**: 完整的操作日志和安全事件记录
- 🛡️ **数据保护**: 敏感信息不明文存储
如发现安全漏洞，请发送邮件至安全团队或创建私密Issue。
详细安全规范请参考 [安全指南](docs/security-guidelines.md)
## 📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情
## 👥 作者
## 👥 项目团队
BigDataTool项目组
### 核心开发者
- **项目负责人**: BigDataTool项目组
- **架构师**: 系统架构设计团队
- **前端开发**: UI/UX开发团队
- **后端开发**: 数据处理引擎团队
- **测试工程师**: 质量保证团队
### 贡献者统计
感谢所有为项目做出贡献的开发者！
## 📞 支持与反馈
### 问题报告
- 🐛 [Bug报告](https://github.com/your-org/BigDataTool/issues/new?template=bug_report.md)
- ✨ [功能请求](https://github.com/your-org/BigDataTool/issues/new?template=feature_request.md)
- ❓ [问题讨论](https://github.com/your-org/BigDataTool/discussions)
### 社区支持
- 📚 查看 [用户手册](docs/user-manual.md) 获取详细使用说明
- 🔧 查看 [故障排查指南](docs/operations.md) 解决常见问题
- 💬 加入社区讨论组获取实时帮助
## 🙏 致谢
感谢所有为这个项目做出贡献的开发者和用户。
感谢以下开源项目和技术社区的支持：
- **[Flask](https://flask.palletsprojects.com/)** - 轻量级Web框架
- **[Cassandra](https://cassandra.apache.org/)** - 分布式NoSQL数据库
- **[Redis](https://redis.io/)** - 高性能键值存储
- **[Bootstrap](https://getbootstrap.com/)** - 前端UI框架
- **[jQuery](https://jquery.com/)** - JavaScript库
特别感谢所有提供反馈、bug报告和功能建议的用户！
---
**注意**：使用前请确保已正确配置数据库连接信息，并在生产环境中谨慎使用。
## 📊 项目状态
![项目状态](https://img.shields.io/badge/status-active-brightgreen.svg)
![维护状态](https://img.shields.io/badge/maintenance-active-brightgreen.svg)
![最后提交](https://img.shields.io/github/last-commit/your-org/BigDataTool.svg)
**最后更新**: 2024年8月6日
**当前版本**: v2.0
**开发状态**: 持续维护中
> ⚠️ **重要提示**: 本工具主要用于开发测试环境的数据比对，生产环境使用请谨慎评估并做好安全防护。建议在使用前详细阅读 [安全指南](docs/security-guidelines.md)。