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技术文档

深入了解 DatomsDBS 的技术架构、实现原理和系统设计。

📚 核心技术文档​

DatomsDBS 技术文档​

完整的技术文档，包含：

  • 系统架构详解
  • 安装配置指南
  • 核心功能说明
  • API 参考
  • 开发指南
  • 部署方案
  • 故障排除

系统架构概览​

系统整体架构文档：

  • 高层架构图
  • 组件关系
  • 数据流向
  • 技术选型
  • 设计原则

🤖 AI 技术实现​

AI Agent 实现总结​

AI 功能的技术实现：

  • Agent 架构设计
  • 自然语言处理
  • 查询转换机制
  • 模型集成方案
  • 性能优化

🔐 权限管理​

RBAC 实现总结​

基于角色的访问控制：

  • 权限模型设计
  • 角色管理机制
  • 访问控制实现
  • 安全策略
  • 权限验证流程

🏗️ 系统架构​

技术栈​

前端层:     HTML5 + CSS3 + JavaScript (ES6+)
API 层:     Node.js + Express.js
业务层:     数据源管理 + 数据资产管理 + AI Agent
数据层:     DatomsDB v0.2.3 + 文件存储
连接层:     MySQL + PostgreSQL + MongoDB + 文件系统
AI 层:      Ollama + LLM 模型

核心组件​

数据库引擎​

  • DatomsDB: EAV 数据模型
  • Datalog: 声明式查询语言
  • 事务处理: ACID 保证
  • 历史追溯: 时间旅行查询

连接器系统​

  • 关系型数据库: MySQL, PostgreSQL
  • NoSQL 数据库: MongoDB
  • 文件系统: CSV, JSON, Excel
  • 云存储: AWS S3

AI 引擎​

  • 自然语言处理: 查询意图识别
  • 查询生成: 自然语言转 Datalog/SQL
  • 结果解释: 智能分析和洞察
  • 模型管理: Ollama 本地部署

🔧 核心算法​

数据转换算法​

// 数据格式标准化
const transformData = (rawData, schema) => {
  return rawData.map(record => {
    return Object.keys(schema).reduce((acc, key) => {
      acc[key] = convertType(record[key], schema[key]);
      return acc;
    }, {});
  });
};

查询优化​

;; Datalog 查询优化
[:find ?user ?count
 :where 
 [?user :user/active true]
 [?order :order/user ?user]
 [(count ?order) ?count]]

AI 查询转换​

// 自然语言转查询
const nlToQuery = async (userInput, context) => {
  const intent = await parseIntent(userInput);
  const query = await generateQuery(intent, context);
  return optimizeQuery(query);
};

📊 性能指标​

系统性能​

  • 查询响应时间: < 100ms (简单查询)
  • 并发处理: 1000+ 并发用户
  • 数据吞吐: 10K+ 记录/秒
  • 可用性: 99.9% 正常运行时间

资源使用​

  • 内存使用: 2-8GB (取决于数据量)
  • CPU 使用: 平均 < 50%
  • 存储效率: 压缩率 > 70%
  • 网络带宽: 自适应优化

🔍 监控指标​

应用监控​

// 健康检查指标
{
  "status": "healthy",
  "uptime": 3600,
  "memory": {
    "used": "125MB",
    "total": "512MB"
  },
  "database": {
    "connections": 8,
    "queries_per_second": 45
  }
}

业务监控​

  • 数据源状态: 连接健康度
  • 查询性能: 响应时间分布
  • 用户活跃度: 活跃用户统计
  • 错误率: 系统错误监控

🧪 测试策略​

测试金字塔​

E2E Tests (10%)    - 端到端功能测试
Integration (20%)   - 组件集成测试  
Unit Tests (70%)   - 单元功能测试

测试覆盖​

  • 单元测试: > 80% 代码覆盖率
  • 集成测试: 核心业务流程
  • 性能测试: 负载和压力测试
  • 安全测试: 漏洞扫描和渗透测试

🔮 技术展望​

近期计划​

  • 性能优化: 查询引擎优化
  • 功能扩展: 新数据源支持
  • AI 增强: 更智能的查询理解
  • 安全加固: 高级安全机制

长期规划​

  • 分布式架构: 微服务化
  • 云原生: Kubernetes 支持
  • 机器学习: 智能数据分析
  • 实时处理: 流式数据处理

📖 延伸阅读​

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最后由 jerry zhang 于 更新