〔从零搭建〕数据源平台部署指南

🔥🔥 AllData大数据产品是可定义数据中台，以数据平台为底座，以数据中台为桥梁，以机器学习平台为中层框架，以大模型应用为上游产品，提供全链路数字化解决方案。

摘要：

数据源平台基于开源项目Chat2DB建设，实现AI驱动数据管理功能，通过智能模型实现自然语言与SQL的双向转换，支持业务人员直接用自然语言生成复杂查询语句，降低数据库交互门槛。

文章内容主要为以下四部分:

一、在线演示环境

二、功能简介

三、源码编译部署安装

四、访问数据源平台页面

🔹AllData数据中台线上正式环境：http://43.138.156.44:5173/ui_moat/

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一、数据源平台基于开源项目Chat2DB建设 

AllData数据中台商业版集成Chat2DB开源项目，实现AI驱动数据管理功能，通过智能模型实现自然语言与SQL的双向转换，支持业务人员直接用自然语言生成复杂查询语句，降低数据库交互门槛。其核心功能包括：

01 智能SQL生成与优化：

自动补全代码块、智能提示字段、悬浮查看DDL，提升开发效率。

02 数据可视化与分析：

支持自定义报表，集成多数据源生成丰富图表类型，快速洞察数据规律。

03 多数据库兼容：

覆盖MySQL、PostgreSQL、Oracle等主流数据库及达梦、人大金仓、OceanBase等国产数据库，支持数据连接查询与管理。

🔹Chat2DB项目地址：

https://github.com/CodePhiliaX/Chat2DB

🔹Chat2DB官方文档：

https://chat2db-ai.com/resources/docs/start-guide/getting-started

二、数据源平台功能特点：

• 数据源注册登记
• 数据管理工作台
• 仪表盘可视化
• 数据分析

💡部署步骤：

一、环境准备 --构建AI增强的数据管理基础

1.1 操作系统与依赖

• 推荐系统：

CentOS 7.9/Ubuntu 20.04 LTS，需配置静态IP及SSH免密登录。

• Java环境：

JDK 11（必须配置JAVA_HOME，例如exportJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64）

• 数据库：

MySQL 8.0（需初始化数据库并执行install/datacap_mysql.sql脚本，包含表结构及初始数据）

• 构建工具：

Maven 3.8.6（配置阿里云镜像加速依赖下载）、Git 2.30+、Node.js 16.x（用于前端模块编译）

• AI模型服务：

若启用自然语言转SQL功能，需部署LLM服务（如QianWen、ChatGLM），并配置application-prod.yml中的API端点：

1.2 服务资源规划

• 测试环境：

4核8G内存 + 100GB磁盘空间（支持20+并发查询）

• 生产环境：

16核32G内存 + 500GB NVMe SSD（支持100+并发查询及复杂AI推理）

• 网络要求：

开放端口8080（Web服务）、9090（API服务）、3306（MySQL）、6379（Redis，可选）

二、源码编译部署获取安装包 --集成AI能力的数据源管理核心

三、分支策略 

3.1 开发环境：

• 使用dev分支获取最新AI功能(如SQL优化建议）

3.2 生产环境：

• 选择release/v2.x.x标签版本（如v2.8.0），避免未经验证的代码。

四、编译构建 --前后端分离与AI模型集成

4.1 后端服务构建：

• 进入项目目录后，使用Maven安装项目依赖：

4.2 关键输出：

• chat2db-server/target/chat2db-server-2.8.0.jar（主服务JAR包）。
• chat2db-plugins/target/ai-plugins.zip（AI模型插件包，含NLP2SQL引擎）。

4.3 前端模块编译：

4.4 AI插件热部署：

• 解压AI-plugins.zip至/opt/datacap/plugins目录，支持动态加载NLP驱动、SQL优化器等扩展。

五、部署与运行配置 --生成级服务托管 

5.1  Syste服务托管（推荐）

💡启动命令：

5.2 核心配置文件

• 数据库连接：config/application-prod.yml

• AI插件路径：config/plugin.yml

5.3 高可用部署

• 集群模式：通过Nginx负载均衡（配置示例）：

六、可选配置 --性能优化与功能扩展

6.1 AI能力扩展

• 自定义NLP模型：

实现com.chat2db.plugin.nlp.NlpEngine接口，打包为JAR后放入插件目录。

• 示例：添加行业术语支持

6.2 性能调优参数

• JVM优化

• 线程池配置：application-prod.yml

6.3 安全加固措施

• API鉴权：启用JWT令牌验证（修改security.yml）:

• 审计日志：配置logback-spring.xml记录敏感操作：

七、验证与监控

7.1 健康检查接口

7.2 关键指标监控

🔹Prometheus配置：启用/actuator/prometheus端点，监控指标包括：

• chat2db_ai_request_latency_seconds（AI推理延迟）
• chat2db_sql_execution_count（SQL执行次数）

7.3 日志分析

🔹使用ELK栈集中管理日志，关键字段包括：

• requestId（请求唯一标识）
• dataSourceType（数据源类型）
• aiModelVersion（使用的AI模型版本）

八、典型问题处理 

8.1 插件加载失败

🔹现象：日志出现PluginLoadException: Class not found。

🔹解决：检查插件JAR是否包含META-INF/services/com.chat2db.plugin.spi.ServiceLoader文件，并确认模型文件（如.bin、.json）位于/opt/chat2db/plugins/nlp/models目录。

8.2 MySQL连接池耗尽

🔹现象：Too many connections错误

🔹解决：调整max-active参数（默认20）并优化SQL查询：

8.3 跨域问题（前端集成）

🔹现象：浏览器控制台报CORS policy错误。

🔹解决：在application-prod.yml中配置：

 1、数据源 

 2、支持链接多种数据库 

 3、链接MySQL数据库 

• 可安全高效连接MySQL数据库。

 4、链接KingBase数据库 

• 可安全高效链接KingBase数据库。

 5、链接OceanBase数据库 

• 可安全高效链接OceaBase数据库。

 6、导入数据库 

• 支持MySQL等多类型数据库一键导入，实现高效数据集成与统一管理。

 7、工作台 

• Chat2DB工作台支持多数据源管理，提供SQL开发与智能分析一体化操作界面。

 8、格式化-执行 

 9、执行成功，请选择图表配置 

 10、编辑仪表盘 

 11、操作-点击编辑仪表盘 

 12、证劵持仓-仪表盘 

 13、数据中台-仪表盘展示 

 14、团队管理-链接管理-添加链接 

 15、团队管理-链接管理-添加链接-MySQL 

 16、团队管理-用户管理 

 17、用户管理-添加用户 

 18、用户管理-编辑用户 

 19、归属团队 

 20、归属链接

 21、设置-自定义AI 

 22、设置-服务端地址