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【AI驱动 TDSQL-C Serverless 数据库技术实战营】AI赋能电商数据管理

news 来源：原创 2024/9/27 17:12:14

        随着大数据时代的到来，数据量的激增对数据库系统提出了更高的要求。传统的数据库管理方式已经难以满足现代企业对于灵活性、可扩展性以及成本控制的需求。在此背景下，Serverless架构因其按需分配资源、自动扩展等特性而受到广泛关注。本文将探讨如何利用TDSQL-C Serverless数据库，在电商场景下实现数据的高效管理和智能分析，并通过可视化手段展示数据分析结果，为企业决策提供有力支持。

        AI技术的应用极大地提升了运营效率，并为电商行业带来了个性化推荐、用户行为分析、库存管理和市场趋势预测等关键领域的数据分析能力，在这种背景下，构建一个高效、可靠的AI电商数据分析系统显得尤为关键。本文旨在详细指导开发者如何利用腾讯云的高性能应用服务HAI和TDSQL-C MySQL Serverless版构建AI电商数据分析系统。HAI作为一个面向AI和科学计算的GPU应用服务产品，提供了强大的计算能力，使得复杂AI模型如大型语言模型（LLM）的快速部署和运行成为可能，进而支持自然语言处理和图像生成等高级任务。与此同时，TDSQL-C MySQL版作为一款云原生关系型数据库，其100%的MySQL兼容性，以及极致的弹性、高性能和高可用性，使其成为电商业务中处理海量数据存储和查询的理想选择。

        本文将通过Python编程语言和基于Langchain的框架，逐步引导开发者完成系统的构建和部署，具体涵盖从数据采集、预处理、分析到最终结果的可视化展示等各个环节，帮助读者深入理解如何在电商环境中运用AI技术和Serverless数据库实现数据驱动的业务增长。

1、环境搭建

1.1、购买 TDSQL-C Mysql Serverless 实例

访问腾讯云官网申请 TDSQL-C Mysql 服务器

点击链接：https://cloud.tencent.com/product/tdsqlc

根据图表选择选定服务器

选定的服务器为 serverless 的服务器

网络下拉框如果为空的话，可以点击下面的新建私有网络创建

新建网络时，填入两个名称和选择可用区即可，其他可以保持默认，配置完毕后，回到购买页面，根据需求选择计费方式

选好计费方式后，点击下一步，进入数据库配置页面

此页面配置数据库的root口令和端口，往下拉

大小写选择不敏感，勾选协议条款，点击立即购买

费用明细提示，点击立即购买

购买后提示集群创建成功，点击前往管理页面

在管理页面上方，选择区域，选择后面有数字的区域

选好后开启外网

点击授权并创建

开启成功后，会显示主机域名和端口号，点击页面右上方的登录按钮，登录数据库

在登录页面中，输入数据库的账号口令

登录成功后，点击新建数据库，数据库名称填入shop，点击确定

从左上角的数据库列表中，选择刚创建的shop数据库

从页面上方的菜单中，选择SQL，打开SQL执行窗口，将准备好的SQL粘贴进去，点击执行，完成数据库初始化，SQL如下：

CREATE TABLE `ecommerce_sales_stats` (`category_id` int NOT NULL COMMENT '分类ID（主键）',`category_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '分类名称',`total_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '总销售额',`steam_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT 'Steam平台销售额',`offline_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '线下实体销售额',`official_online_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '官方在线销售额',PRIMARY KEY (`category_id`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 AUTO_INCREMENT=1 COMMENT='电商分类销售统计表';
INSERT INTO `ecommerce_sales_stats` VALUES (1,'电子产品',150000.00,80000.00,30000.00,40000.00),(2,'服装',120000.00,20000.00,60000.00,40000.00),(3,'家居用品',90000.00,10000.00,50000.00,30000.00),(4,'玩具',60000.00,5000.00,30000.00,25000.00),(5,'书籍',45000.00,2000.00,20000.00,23000.00),(6,'运动器材',70000.00,15000.00,25000.00,30000.00),(7,'美容护肤',80000.00,10000.00,30000.00,40000.00),(8,'食品',50000.00,5000.00,25000.00,20000.00),(9,'珠宝首饰',30000.00,2000.00,10000.00,18000.00),(10,'汽车配件',40000.00,10000.00,15000.00,25000.00),(11,'手机配件',75000.00,30000.00,20000.00,25000.00),(12,'电脑配件',85000.00,50000.00,15000.00,20000.00),(13,'摄影器材',50000.00,20000.00,15000.00,15000.00),(14,'家电',120000.00,60000.00,30000.00,30000.00),(15,'宠物用品',30000.00,3000.00,12000.00,16800.00),(16,'母婴用品',70000.00,10000.00,30000.00,30000.00),(17,'旅行用品',40000.00,5000.00,15000.00,20000.00),(18,'艺术品',25000.00,1000.00,10000.00,14000.00),(19,'健康产品',60000.00,8000.00,25000.00,27000.00),(20,'办公用品',55000.00,2000.00,20000.00,33000.00);
CREATE TABLE `users` (`user_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID（主键，自增）',`full_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '用户全名',`username` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户名',`email` varchar(100) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',`password_hash` varchar(255) NOT NULL COMMENT '用户密码的哈希值',`created_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',`updated_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',`is_active` tinyint(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否激活',PRIMARY KEY (`user_id`),UNIQUE KEY `email` (`email`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4  COMMENT='用户表';
INSERT INTO `users` VALUES (1,'张伟','zhangwei','zhangwei@example.com','hashed_password_1','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(2,'李娜','lina','lina@example.com','hashed_password_2','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(3,'王芳','wangfang','wangfang@example.com','hashed_password_3','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(4,'刘洋','liuyang','liuyang@example.com','hashed_password_4','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(5,'陈杰','chenjie','chenjie@example.com','hashed_password_5','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(6,'杨静','yangjing','yangjing@example.com','hashed_password_6','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(7,'赵强','zhaoqiang','zhaoqiang@example.com','hashed_password_7','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(8,'黄丽','huangli','huangli@example.com','hashed_password_8','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(9,'周杰','zhoujie','zhoujie@example.com','hashed_password_9','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(10,'吴敏','wumin','wumin@example.com','hashed_password_10','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(11,'郑伟','zhengwei','zhengwei@example.com','hashed_password_11','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(12,'冯婷','fengting','fengting@example.com','hashed_password_12','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(13,'蔡明','caiming','caiming@example.com','hashed_password_13','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(14,'潘雪','panxue','panxue@example.com','hashed_password_14','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(15,'蒋磊','jianglei','jianglei@example.com','hashed_password_15','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(16,'陆佳','lujia','lujia@example.com','hashed_password_16','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(17,'邓超','dengchao','dengchao@example.com','hashed_password_17','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(18,'任丽','renli','renli@example.com','hashed_password_18','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(19,'彭涛','pengtao','pengtao@example.com','hashed_password_19','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(20,'方圆','fangyuan','fangyuan@example.com','hashed_password_20','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(21,'段飞','duanfei','duanfei@example.com','hashed_password_21','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(22,'雷鸣','leiming','leiming@example.com','hashed_password_22','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(23,'贾玲','jialing','jialing@example.com','hashed_password_23','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1);
CREATE TABLE `orders` (`order_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,`user_id` int DEFAULT NULL,`order_amount` decimal(10,2) DEFAULT NULL,`order_status` varchar(20) DEFAULT NULL,`order_time` datetime DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`order_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ;
INSERT INTO `orders` VALUES (1,3,150.50,'已支付','2024-08-23 10:01:00'),(2,7,89.20,'待支付','2024-08-23 10:03:15'),(3,12,230.00,'已支付','2024-08-23 10:05:30'),(4,2,99.90,'已发货','2024-08-23 10:07:45'),(5,15,120.00,'待发货','2024-08-23 10:10:00'),(6,21,180.50,'已支付','2024-08-23 10:12:15'),(7,4,105.80,'待支付','2024-08-23 10:14:30'),(8,18,210.00,'已支付','2024-08-23 10:16:45'),(9,6,135.20,'已发货','2024-08-23 10:19:00'),(10,10,160.00,'待发货','2024-08-23 10:21:15'),(11,1,110.50,'已支付','2024-08-23 10:23:30'),(12,22,170.80,'待支付','2024-08-23 10:25:45'),(13,8,145.20,'已发货','2024-08-23 10:28:00'),(14,16,190.00,'待发货','2024-08-23 10:30:15'),(15,11,125.50,'已支付','2024-08-23 10:32:30'),(16,19,165.20,'待支付','2024-08-23 10:34:45'),(17,5,130.00,'已发货','2024-08-23 10:37:00'),(18,20,175.80,'待发货','2024-08-23 10:39:15'),(19,13,140.50,'已支付','2024-08-23 10:41:30'),(20,14,155.20,'待支付','2024-08-23 10:43:45'),(21,9,135.50,'已发货','2024-08-23 10:46:00'),(22,23,185.80,'待发货','2024-08-23 10:48:15'),(23,17,160.50,'已支付','2024-08-23 10:50:30'),(24,12,145.20,'待支付','2024-08-23 10:52:45'),(25,3,130.00,'已发货','2024-08-23 10:55:00'),(26,8,115.50,'已支付','2024-08-23 10:57:15'),(27,19,120.20,'待支付','2024-08-23 10:59:30'),(28,6,145.50,'已发货','2024-08-23 11:01:45'),(29,14,130.20,'待支付','2024-08-23 11:04:00'),(30,5,125.50,'已支付','2024-08-23 11:06:15'),(31,21,135.20,'待支付','2024-08-23 11:08:30'),(32,7,140.50,'已发货','2024-08-23 11:10:45'),(33,16,120.20,'待支付','2024-08-23 11:13:00'),(34,10,135.50,'已支付','2024-08-23 11:15:15'),(35,2,140.20,'待支付','2024-08-23 11:17:30'),(36,12,145.20,'待支付','2024-08-23 12:00:00'),(37,15,130.20,'已支付','2024-08-23 12:02:15'),(38,20,125.50,'待发货','2024-08-23 12:04:30'),(39,17,135.20,'已支付','2024-08-23 12:06:45'),(40,4,140.50,'待支付','2024-08-23 12:09:00'),(41,10,120.20,'已发货','2024-08-23 12:11:15'),(42,13,135.50,'已支付','2024-08-23 12:13:30'),(43,18,145.20,'待支付','2024-08-23 12:15:45'),(44,6,130.20,'已发货','2024-08-23 12:18:00'),(45,11,125.50,'已支付','2024-08-23 12:20:15'),(46,19,135.20,'待支付','2024-08-23 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18:25:45'),(204,6,145.20,'待支付','2024-08-23 18:28:00'),(205,11,130.20,'已发货','2024-08-23 18:30:15'),(206,19,125.50,'已支付','2024-08-23 18:32:30'),(207,5,135.20,'待支付','2024-08-23 18:34:45'),(208,20,140.50,'已发货','2024-08-23 18:37:00'),(209,17,120.20,'待支付','2024-08-23 18:39:15'),(210,4,135.50,'已支付','2024-08-23 18:41:30'),(211,10,145.20,'待支付','2024-08-23 18:43:45');

刷新数据库，查看导入的数据

1.2、部署HAI高算力服务器

官网地址：https://cloud.tencent.com/product/hai，点击立即使用

在算力管理中，点击新建

根据图中所示进行选择，区域选择就近的即可

选择合适自己的算力方案，输入实例名称，勾选协议，点击立即购买

需要等待几分钟，才能完成服务器创建，创建完成后点击实例名称

点击端口配置

在端口列表中，确认6399处于开启状态

从此处获得公网IP

浏览器地址栏中输入“公网IP:6399”,打开页面如下图所示，表示正常

1.3、本地python环境搭建

访问python官网，下载地址：https://www.python.org/downloads/release/python-31011/，根据自己的操作系统选择对应的下载包，我的是windows11-64位，因此选择如下图

下载完成后，双击安装，如下图所示，安装完成后自动加入环境变量

python安装完成后，打开命令行窗口，依次使用如下命令，安装依赖包

pip install openai 
pip install langchain 
pip install langchain-core 
pip install langchain-community 
pip install mysql-connector-python 
pip install streamlit 
pip install plotly 
pip install numpy
pip install pandas
pip install watchdog
pip install matplotlib
pip install kaleido


2、应用构建

2.1、搭建项目框架

在自己的windows电脑上，新创建一个workspace目录，打开vscode开发工具，如果没有安装请自行下载安装，打开vscode后，在vscode中打开创建的workspace文件夹

2.2、TDSQL-C 数据库&HAI云算力配置

新创建配置文件config.yaml，文件内容如下：

database: db_user: rootdb_password: tencent_TDSQLdb_host: sh-cynosdbmysql-grp-9d8prc9o.sql.tencentcdb.comdb_port: 21919db_name: shophai:model: llama3.1:8bbase_url: http://82.156.229.112:6399


2.3、应用开发

新创建python文件，文件名为text2sql2plotly.py，将以下代码复制进去

from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models import ChatOllama
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
import yaml
import mysql.connector
from decimal import Decimal
import plotly.graph_objects as go
import plotly
import pkg_resources
import matplotlibyaml_file_path = 'config.yaml'with open(yaml_file_path, 'r') as file:config_data = yaml.safe_load(file)#获取所有的已安装的pip包
def get_piplist(p):return [d.project_name for d in pkg_resources.working_set]#获取llm用于提供AI交互
ollama = ChatOllama(model=config_data['hai']['model'],base_url=config_data['hai']['base_url'])db_user = config_data['database']['db_user']
db_password = config_data['database']['db_password']
db_host = config_data['database']['db_host']
db_port= config_data['database']['db_port']
db_name = config_data['database']['db_name']
# 获得schema
def get_schema(db):schema = mysql_db.get_table_info()return schema
def getResult(content):global mysql_db# 数据库连接mysql_db = SQLDatabase.from_uri(f"mysql+mysqlconnector://{db_user}:{db_password}@{db_host}:{db_port}/{db_name}")# 获得 数据库中表的信息#mysql_db_schema = mysql_db.get_table_info()#print(mysql_db_schema)template = """基于下面提供的数据库schema, 根据用户提供的要求编写sql查询语句,要求尽量使用最优sql,每次查询都是独立的问题，不要收到其他查询的干扰:{schema}Question: {question}只返回sql语句，不要任何其他多余的字符，例如markdown的格式字符等:如果有异常抛出不要显示出来"""prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)text_2_sql_chain = (RunnablePassthrough.assign(schema=get_schema)| prompt| ollama| StrOutputParser())# 执行langchain 获取操作的sql语句sql = text_2_sql_chain.invoke({"question": content})print(sql)#连接数据库进行数据的获取# 配置连接信息conn = mysql.connector.connect(host=db_host,port=db_port,user=db_user,password=db_password,database=db_name)# 创建游标对象cursor = conn.cursor()# 查询数据cursor.execute(sql.strip("```").strip("```sql"))info = cursor.fetchall()# 打印结果#for row in info:#print(row)# 关闭游标和数据库连接cursor.close()conn.close()#根据数据生成对应的图表print(info)template2 = """以下提供当前python环境已经安装的pip包集合:{installed_packages};请根据data提供的信息，生成是一个适合展示数据的plotly的图表的可执行代码,要求如下：1.不要导入没有安装的pip包代码2.如果存在多个数据类别，尽量使用柱状图，循环生成时图表中对不同数据请使用不同颜色区分，3.图表要生成图片格式,保存在当前文件夹下即可，名称固定为：图表.png,4.我需要您生成的代码是没有 Markdown 标记的，纯粹的编程语言代码。5.生成的代码请注意将所有依赖包提前导入， 6.不要使用iplot等需要特定环境的代码7.请注意数据之间是否可以转换，使用正确的代码8.不需要生成注释data:{data}这是查询的sql语句与文本:sql:{sql}question:{question}返回数据要求:仅仅返回python代码，不要有额外的字符"""prompt2 = ChatPromptTemplate.from_template(template2)data_2_code_chain = (RunnablePassthrough.assign(installed_packages=get_piplist)| prompt2| ollama| StrOutputParser())# 执行langchain 获取操作的sql语句code = data_2_code_chain.invoke({"data": info,"sql":sql,'question':content})#删除数据两端可能存在的markdown格式print(code.strip("```").strip("```python"))exec(code.strip("```").strip("```python"))return {"code":code,"SQL":sql,"Query":info}# 构建展示页面
import streamlit
# 设置页面标题
streamlit.title('AI驱动的数据库TDSQL-C 电商可视化分析小助手')
# 设置对话框
content = streamlit.text_area('请输入想查询的信息', value='', max_chars=None)
# 提问按钮 # 设置点击操作
if streamlit.button('提问'):#开始ai及langchain操作if content:#进行结果获取result = getResult(content)#显示操作结果streamlit.write('AI生成的SQL语句:')streamlit.write(result['SQL'])streamlit.write('SQL语句的查询结果:')streamlit.write(result['Query'])streamlit.write('plotly图表代码:')streamlit.write(result['code'])# 显示图表内容（生成在getResult中）streamlit.image('./图表.png', width=800) 

2.3、运行测试

打开终端执行以下命令

streamlit run text2sql2plotly.py

运行成功后，控制台会有以下提示

此时会自动打开浏览器页面

可以在输入框中输入自己想要查看的结果，比如：

  • 查询每个用户账号的名称和长度
  • 查询一下每类商品的名称和对应的销售总额
  • 查询出用户赵强的已支付订单的总额和未支付订单的总额数据

系统会自动进行分析汇总，并生成对应的SQL，将结果展示到浏览器中

并且最后会对数据进行图表展示

3、总结

        遥望当年，想对电商数据进行分析时，需要购买服务器、设计开发数据分析系统、绞尽脑汁编写SQL，这是需要一个团队才能完成的工作，现在有了AI和云的技术，一个普通开发人员半天时间就可以搞定，极大的节约了成本，极大的提高了开发效率。

        AI驱动的TDSQL-C Serverless数据库技术在电商数据分析中的应用，不仅克服了传统方法中的许多局限性，还为电商企业带来了新的发展机遇。未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信，更多创新性的解决方案将会涌现出来，进一步推动电商行业的数字化转型与发展。

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