DBMS设计 之2 从数据中台到三种中台

Q7.  注意：在数据中台中 对数据的管理 是一个事务性的， 数据元素的结论 （数据挖掘--检索）数据因子的 结果（数据处理 -查找select） 到数据actor的 结束（完成 --导航）。它们是根据使用者请求得出 ， 需要同时为被封装的 DBMS 和 将DBMS的能力暴露给外部使用者 两者 分别 给出 封装的 事务 嵌入到 数据库 和 事务闭包 作为 程序接入点（给开发者）

以下是在之前设计基础上，进一步考虑事务性管理，为被封装的 DBMS 和外部使用者分别实现封装的事务嵌入到数据库以及事务闭包作为程序接入点的详细方案及代码实现：

### 整体思路
1. **事务管理**：在数据中台的操作中引入事务概念，确保数据操作的一致性和完整性。
2. **封装事务嵌入数据库**：在 DBMS 内部实现事务的封装，保证数据库操作在事务控制下进行。
3. **事务闭包作为程序接入点**：为外部开发者提供事务闭包接口，方便他们在程序中使用事务。

### 代码实现

```python
import sqlite3
import networkx as nx
import pickle
import pandas as pd
import time
import random

# 数据接入层
class DataIngestion:
def __init__(self):
pass

def ingest_actor_data(self):
# 模拟从传感器或其他系统获取 actor 数据
actor_data = [("actor1", "type1"), ("actor2", "type2")]
return actor_data

def ingest_factor_data(self):
# 模拟获取 factor 数据
factor_data = [("factor1", 0.5), ("factor2", 0.8)]
return factor_data

def ingest_element_data(self):
# 模拟获取 element 数据
element_data = [("element1", "category1"), ("element2", "category2")]
return element_data

# 数据存储层
class DataStorage:
def __init__(self):
self.relational_conn = sqlite3.connect('relational_database.db')
self.relational_cursor = self.relational_conn.cursor()
self.network_graph = nx.Graph()
self.object_storage = []

def begin_transaction(self):
self.relational_conn.execute('BEGIN')

def commit_transaction(self):
self.relational_conn.commit()

def rollback_transaction(self):
self.relational_conn.rollback()

def store_actor_data(self, actor_data):
self.relational_cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS actor_data (
actor_name TEXT,
actor_type TEXT
)
''')
for actor in actor_data:
self.relational_cursor.execute('INSERT INTO actor_data VALUES (?, ?)', actor)

def store_factor_data(self, factor_data):
self.relational_cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS factor_data (
factor_name TEXT,
factor_value REAL
)
''')
for factor in factor_data:
self.relational_cursor.execute('INSERT INTO factor_data VALUES (?, ?)', factor)

def store_element_data(self, element_data):
self.relational_cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS element_data (
element_name TEXT,
element_category TEXT
)
''')
for element in element_data:
self.relational_cursor.execute('INSERT INTO element_data VALUES (?, ?)', element)

def get_actor_data(self):
self.relational_cursor.execute('SELECT * FROM actor_data')
return self.relational_cursor.fetchall()

def get_factor_data(self):
self.relational_cursor.execute('SELECT * FROM factor_data')
return self.relational_cursor.fetchall()

def get_element_data(self):
self.relational_cursor.execute('SELECT * FROM element_data')
return self.relational_cursor.fetchall()

# 数据处理层（FOL 程序语句句式，供开发者内部使用）
class DataProcessing:
def __init__(self):
pass

# 实体的权限来源的假设数学程序
def procedure_permission_assumption(self, actor_data):
# 简单示例：假设权限与 actor 类型有关
permission_dict = {}
for actor in actor_data:
if actor[1] == "type1":
permission_dict[actor[0]] = "high"
else:
permission_dict[actor[0]] = "low"
return permission_dict

# 本体的承诺兑现的定义数学程序
def procedure_commitment_fulfillment(self, factor_data):
# 简单示例：承诺兑现与 factor 值有关
fulfillment_dict = {}
for factor in factor_data:
if factor[1] > 0.7:
fulfillment_dict[factor[0]] = True
else:
fulfillment_dict[factor[0]] = False
return fulfillment_dict

# 社会责任承担的定理数学程序
def procedure_social_responsibility(self, element_data):
# 简单示例：社会责任与 element 类别有关
responsibility_dict = {}
for element in element_data:
if element[1] == "category1":
responsibility_dict[element[0]] = "major"
else:
responsibility_dict[element[0]] = "minor"
return responsibility_dict

# 数据操作层（拼装 SQL 语句，为外部提供数据库操作）
class DataOperation:
def __init__(self, storage):
self.storage = storage

def insert_actor_data(self, actor_name, actor_type):
sql = f"INSERT INTO actor_data VALUES ('{actor_name}', '{actor_type}')"
self.storage.relational_cursor.execute(sql)

def update_factor_data(self, factor_name, new_value):
sql = f"UPDATE factor_data SET factor_value = {new_value} WHERE factor_name = '{factor_name}'"
self.storage.relational_cursor.execute(sql)

def delete_element_data(self, element_name):
sql = f"DELETE FROM element_data WHERE element_name = '{element_name}'"
self.storage.relational_cursor.execute(sql)

# 数据挖掘层（为数据处理补充所需“原料”）
class DataMining:
def __init__(self, storage):
self.storage = storage

def generate_additional_actor_data(self):
# 模拟数据挖掘生成额外的 actor 数据
new_actor_name = f"actor{random.randint(3, 10)}"
new_actor_type = random.choice(["type1", "type2"])
return [(new_actor_name, new_actor_type)]

def generate_additional_factor_data(self):
# 模拟数据挖掘生成额外的 factor 数据
new_factor_name = f"factor{random.randint(3, 10)}"
new_factor_value = random.uniform(0, 1)
return [(new_factor_name, new_factor_value)]

def generate_additional_element_data(self):
# 模拟数据挖掘生成额外的 element 数据
new_element_name = f"element{random.randint(3, 10)}"
new_element_category = random.choice(["category1", "category2"])
return [(new_element_name, new_element_category)]

# 事务闭包类，作为程序接入点
class TransactionClosure:
def __init__(self, storage, operation):
self.storage = storage
self.operation = operation

def run_transaction(self, transaction_function):
try:
self.storage.begin_transaction()
transaction_function(self.operation)
self.storage.commit_transaction()
print("Transaction committed successfully.")
except Exception as e:
self.storage.rollback_transaction()
print(f"Transaction rolled back due to: {e}")

# 数据服务层
class DataService:
def __init__(self, storage, operation, closure):
self.storage = storage
self.operation = operation
self.closure = closure

def get_actor_data(self):
return self.storage.get_actor_data()

def get_factor_data(self):
return self.storage.get_factor_data()

def get_element_data(self):
return self.storage.get_element_data()

def insert_actor(self, actor_name, actor_type):
self.operation.insert_actor_data(actor_name, actor_type)

def update_factor(self, factor_name, new_value):
self.operation.update_factor_data(factor_name, new_value)

def delete_element(self, element_name):
self.operation.delete_element_data(element_name)

def run_custom_transaction(self, transaction_function):
self.closure.run_transaction(transaction_function)

# 数据中台主类
class DataMiddlePlatform:
def __init__(self):
self.ingestion = DataIngestion()
self.storage = DataStorage()
self.processing = DataProcessing()
self.operation = DataOperation(self.storage)
self.mining = DataMining(self.storage)
self.closure = TransactionClosure(self.storage, self.operation)
self.service = DataService(self.storage, self.operation, self.closure)

def run(self):
# 数据接入
actor_data = self.ingestion.ingest_actor_data()
factor_data = self.ingestion.ingest_factor_data()
element_data = self.ingestion.ingest_element_data()

# 数据存储
self.storage.begin_transaction()
try:
self.storage.store_actor_data(actor_data)
self.storage.store_factor_data(factor_data)
self.storage.store_element_data(element_data)
self.storage.commit_transaction()
except Exception as e:
self.storage.rollback_transaction()
print(f"Transaction rolled back during data storage: {e}")

# 数据挖掘生成额外数据
additional_actor_data = self.mining.generate_additional_actor_data()
additional_factor_data = self.mining.generate_additional_factor_data()
additional_element_data = self.mining.generate_additional_element_data()

# 存储额外数据
self.storage.begin_transaction()
try:
self.storage.store_actor_data(additional_actor_data)
self.storage.store_factor_data(additional_factor_data)
self.storage.store_element_data(additional_element_data)
self.storage.commit_transaction()
except Exception as e:
self.storage.rollback_transaction()
print(f"Transaction rolled back during additional data storage: {e}")

# 重新获取数据
actor_data = self.storage.get_actor_data()
factor_data = self.storage.get_factor_data()
element_data = self.storage.get_element_data()

# 数据处理
permission_dict = self.processing.procedure_permission_assumption(actor_data)
fulfillment_dict = self.processing.procedure_commitment_fulfillment(factor_data)
responsibility_dict = self.processing.procedure_social_responsibility(element_data)

# 数据服务
actor_result = self.service.get_actor_data()
factor_result = self.service.get_factor_data()
element_result = self.service.get_element_data()

print("Actor data:", actor_result)
print("Factor data:", factor_result)
print("Element data:", element_result)
print("Permission assumption:", permission_dict)
print("Commitment fulfillment:", fulfillment_dict)
print("Social responsibility:", responsibility_dict)


if __name__ == "__main__":
platform = DataMiddlePlatform()
platform.run()

# 示例：外部开发者使用事务闭包
def custom_transaction(operation):
operation.insert_actor_data("new_actor", "type1")
operation.update_factor_data("factor1", 0.9)

platform.service.run_custom_transaction(custom_transaction)

```

### 代码解释

#### 数据存储层（`DataStorage` 类）
- 新增了 `begin_transaction`、`commit_transaction` 和 `rollback_transaction` 方法，用于控制事务的开始、提交和回滚。在数据存储操作时，使用事务确保数据的一致性。

#### 事务闭包类（`TransactionClosure` 类）
- 作为程序接入点，为外部开发者提供了 `run_transaction` 方法。该方法接受一个事务处理函数作为参数，在事务控制下执行该函数。如果执行过程中出现异常，会进行事务回滚。

#### 数据服务层（`DataService` 类）
- 新增了 `run_custom_transaction` 方法，调用事务闭包的 `run_transaction` 方法，方便外部开发者使用事务。

#### 数据中台主类（`DataMiddlePlatform` 类）
- 在数据存储和额外数据存储操作中使用事务控制，确保数据操作的一致性。

### 注意事项
- 代码中的事务处理基于 SQLite 数据库，不同的数据库系统可能有不同的事务实现方式，需要根据实际情况进行调整。
- 事务闭包中的异常处理只是简单的打印错误信息，实际应用中可以根据需求进行更详细的日志记录和错误处理。
- 数据挖掘、处理和操作部分的逻辑仍可根据具体业务需求进行进一步优化和扩展。

Q8.  前面我提到了数据中台相关的三个主机,您在程序中必须显式的表示出来（我在你的程序中好像没有看到）。请思考一下 三个主机在数据中台中的地位、作用和机会以及该 如何完善

### 三个主机在数据中台的地位、作用和机会分析

#### 1. 宿主机（host）
- **地位**：是需求分析师做笔记使用的应用程序的运行载体，在数据中台里是最基础的数据收集和初步整理的起点。它与前端的数据采集设备或系统直接交互，是数据进入中台的第一道关卡。
- **作用**：负责接收从各类传感器、业务系统等源头产生的数据，对这些数据进行初步的格式化和校验，确保数据的基本完整性和准确性，为后续的数据处理流程提供相对规范的数据输入。
- **机会**：可以通过优化数据采集的效率和质量，为整个数据中台的性能提升奠定基础。例如，采用更高效的数据采集算法，减少数据采集的延迟，提高数据采集的准确性，从而为后续的数据处理和分析提供更优质的数据。

#### 2. 主机（master）
- **地位**：作为程序员编程中的 `main` 角色，在数据中台里处于核心的数据处理和逻辑运算位置。它是数据中台的“大脑”，负责对从宿主机传来的数据进行深度加工和分析。
- **作用**：运用各种数据处理算法和模型，对数据进行清洗、转换、挖掘等操作，提取有价值的信息和知识。同时，根据业务需求，对数据进行整合和关联，为业务决策提供支持。
- **机会**：可以不断引入新的数据处理技术和算法，提高数据处理的效率和精度。例如，采用机器学习和深度学习算法，对数据进行预测和分类，为企业提供更精准的业务决策建议。

#### 3. 服务器（server）
- **地位**：是企业架构师软件架构的目标，在数据中台里承担着数据存储、管理和服务提供的重要职责。它是数据中台的“仓库”和“服务窗口”，负责将处理好的数据进行安全、高效的存储，并为外部系统和用户提供数据访问和服务接口。
- **作用**：管理数据的生命周期，包括数据的存储、备份、恢复等操作，确保数据的安全性和可靠性。同时，为外部系统和用户提供统一的数据服务接口，方便他们获取和使用数据。
- **机会**：可以通过优化数据存储和管理策略，提高数据的访问效率和可用性。例如，采用分布式存储系统和缓存技术，减少数据访问的延迟，提高数据服务的响应速度。

### 代码完善

以下是在之前代码基础上，加入三个主机相关功能的代码实现：

```python
import sqlite3
import networkx as nx
import pickle
import pandas as pd
import time
import random

# 宿主机（host）类
class Host:
def __init__(self):
self.data_buffer = []

def collect_data(self):
# 模拟从传感器或其他系统收集数据
actor_data = [("actor1", "type1"), ("actor2", "type2")]
factor_data = [("factor1", 0.5), ("factor2", 0.8)]
element_data = [("element1", "category1"), ("element2", "category2")]
self.data_buffer.extend(actor_data)
self.data_buffer.extend(factor_data)
self.data_buffer.extend(element_data)
return self.data_buffer

# 主机（master）类
class Master:
def __init__(self):
self.processed_data = []

def process_data(self, data):
# 简单的数据处理示例
processed = []
for item in data:
if isinstance(item[1], str):
processed.append((item[0], item[1].upper()))
else:
processed.append((item[0], item[1] * 2))
self.processed_data = processed
return self.processed_data

# 服务器（server）类
class Server:
def __init__(self):
self.relational_conn = sqlite3.connect('relational_database.db')
self.relational_cursor = self.relational_conn.cursor()

def store_data(self, data):
self.relational_cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS combined_data (
name TEXT,
value TEXT OR REAL
)
''')
for item in data:
self.relational_cursor.execute('INSERT INTO combined_data VALUES (?, ?)', item)
self.relational_conn.commit()

def retrieve_data(self):
self.relational_cursor.execute('SELECT * FROM combined_data')
return self.relational_cursor.fetchall()

# 数据接入层
class DataIngestion:
def __init__(self, host):
self.host = host

def get_data(self):
return self.host.collect_data()

# 数据存储层
class DataStorage:
def __init__(self, server):
self.server = server

def store_data(self, data):
self.server.store_data(data)

def retrieve_data(self):
return self.server.retrieve_data()

# 数据处理层（FOL 程序语句句式，供开发者内部使用）
class DataProcessing:
def __init__(self, master):
self.master = master

def process_data(self, data):
return self.master.process_data(data)

# 数据操作层（拼装 SQL 语句，为外部提供数据库操作）
class DataOperation:
def __init__(self, storage):
self.storage = storage

def insert_data(self, data):
self.storage.store_data(data)

def retrieve_data(self):
return self.storage.retrieve_data()

# 数据挖掘层（为数据处理补充所需“原料”）
class DataMining:
def __init__(self, storage):
self.storage = storage

def generate_additional_data(self):
# 模拟数据挖掘生成额外的数据
new_name = f"new_item{random.randint(1, 10)}"
new_value = random.choice([random.uniform(0, 1), f"type{random.randint(1, 2)}"])
return [(new_name, new_value)]

# 事务闭包类，作为程序接入点
class TransactionClosure:
def __init__(self, storage, operation):
self.storage = storage
self.operation = operation

def run_transaction(self, transaction_function):
try:
self.storage.server.relational_conn.execute('BEGIN')
transaction_function(self.operation)
self.storage.server.relational_conn.commit()
print("Transaction committed successfully.")
except Exception as e:
self.storage.server.relational_conn.rollback()
print(f"Transaction rolled back due to: {e}")

# 数据服务层
class DataService:
def __init__(self, storage, operation, closure):
self.storage = storage
self.operation = operation
self.closure = closure

def get_data(self):
return self.operation.retrieve_data()

def insert_data(self, data):
self.operation.insert_data(data)

def run_custom_transaction(self, transaction_function):
self.closure.run_transaction(transaction_function)

# 数据中台主类
class DataMiddlePlatform:
def __init__(self):
self.host = Host()
self.master = Master()
self.server = Server()
self.ingestion = DataIngestion(self.host)
self.storage = DataStorage(self.server)
self.processing = DataProcessing(self.master)
self.operation = DataOperation(self.storage)
self.mining = DataMining(self.storage)
self.closure = TransactionClosure(self.storage, self.operation)
self.service = DataService(self.storage, self.operation, self.closure)

def run(self):
# 数据接入
raw_data = self.ingestion.get_data()

# 数据处理
processed_data = self.processing.process_data(raw_data)

# 数据挖掘生成额外数据
additional_data = self.mining.generate_additional_data()
combined_data = processed_data + additional_data

# 数据存储
def transaction_func(operation):
operation.insert_data(combined_data)

self.service.run_custom_transaction(transaction_func)

# 数据服务
result = self.service.get_data()
print("Final data in the database:", result)


if __name__ == "__main__":
platform = DataMiddlePlatform()
platform.run()

# 示例：外部开发者使用事务闭包
def custom_transaction(operation):
new_data = [("extra_item", "extra_type")]
operation.insert_data(new_data)

platform.service.run_custom_transaction(custom_transaction)
```

### 代码解释

#### 三个主机类
- **`Host` 类**：模拟宿主机，负责收集原始数据，将收集到的数据存储在 `data_buffer` 中。
- **`Master` 类**：模拟主机，对传入的数据进行处理，这里简单地将字符串转换为大写，数值乘以 2。
- **`Server` 类**：模拟服务器，负责将处理后的数据存储到数据库中，并提供数据检索功能。

#### 数据中台各层的调整
- 在数据接入层、存储层、处理层等模块中，分别与对应的主机类进行交互，实现数据的流动和处理。

#### 事务管理
- 事务闭包类 `TransactionClosure` 仍然提供事务控制功能，确保数据操作的一致性。

### 注意事项
- 三个主机类的功能实现较为简单，实际应用中需要根据具体业务需求进行更复杂的设计和优化。
- 数据库操作部分基于 SQLite，对于大规模数据处理，可能需要考虑更强大的数据库系统。
- 数据挖掘和处理的逻辑可以根据实际业务需求进行进一步扩展和改进。

Q9、 数据中台 为提供用来分类施事行为的框架 -概念 “psyche” 的代理（Agent），为动词“给”的三方的不同“give”： 补给（其余所缺。他（数据中台系统 ）进一步挖掘·你我供需能力的结合点而 发现的新的商机并构造或改造相应的社区运营平台 交付式 、进给（ 其它 所需 - 你（开发者）有能力提供的。期付式） 和 自给（主要 所有-- 我（使用者。现付式）原本就有的） 。--数据中台的设计就是Agent的设计

### 整体设计思路
基于前面的代码实现，进一步将数据中台设计为一个具备 `psyche` 概念的代理（Agent），实现“补给”“进给”“自给”三种不同的“give”行为。这个代理需要能够根据不同角色（数据中台系统、开发者、使用者）的供需情况，进行相应的数据处理和服务提供。

### 代码实现

```python
import sqlite3
import networkx as nx
import pickle
import pandas as pd
import time
import random

# 宿主机（host）类
class Host:
def __init__(self):
self.data_buffer = []

def collect_data(self):
# 模拟从传感器或其他系统收集数据
actor_data = [("actor1", "type1"), ("actor2", "type2")]
factor_data = [("factor1", 0.5), ("factor2", 0.8)]
element_data = [("element1", "category1"), ("element2", "category2")]
self.data_buffer.extend(actor_data)
self.data_buffer.extend(factor_data)
self.data_buffer.extend(element_data)
return self.data_buffer

# 主机（master）类
class Master:
def __init__(self):
self.processed_data = []

def process_data(self, data):
# 简单的数据处理示例
processed = []
for item in data:
if isinstance(item[1], str):
processed.append((item[0], item[1].upper()))
else:
processed.append((item[0], item[1] * 2))
self.processed_data = processed
return self.processed_data

# 服务器（server）类
class Server:
def __init__(self):
self.relational_conn = sqlite3.connect('relational_database.db')
self.relational_cursor = self.relational_conn.cursor()

def store_data(self, data):
self.relational_cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS combined_data (
name TEXT,
value TEXT OR REAL
)
''')
for item in data:
self.relational_cursor.execute('INSERT INTO combined_data VALUES (?, ?)', item)
self.relational_conn.commit()

def retrieve_data(self):
self.relational_cursor.execute('SELECT * FROM combined_data')
return self.relational_cursor.fetchall()

# 数据接入层
class DataIngestion:
def __init__(self, host):
self.host = host

def get_data(self):
return self.host.collect_data()

# 数据存储层
class DataStorage:
def __init__(self, server):
self.server = server

def store_data(self, data):
self.server.store_data(data)

def retrieve_data(self):
return self.server.retrieve_data()

# 数据处理层（FOL 程序语句句式，供开发者内部使用）
class DataProcessing:
def __init__(self, master):
self.master = master

def process_data(self, data):
return self.master.process_data(data)

# 数据操作层（拼装 SQL 语句，为外部提供数据库操作）
class DataOperation:
def __init__(self, storage):
self.storage = storage

def insert_data(self, data):
self.storage.store_data(data)

def retrieve_data(self):
return self.storage.retrieve_data()

# 数据挖掘层（为数据处理补充所需“原料”）
class DataMining:
def __init__(self, storage):
self.storage = storage

def generate_additional_data(self):
# 模拟数据挖掘生成额外的数据
new_name = f"new_item{random.randint(1, 10)}"
new_value = random.choice([random.uniform(0, 1), f"type{random.randint(1, 2)}"])
return [(new_name, new_value)]

# 事务闭包类，作为程序接入点
class TransactionClosure:
def __init__(self, storage, operation):
self.storage = storage
self.operation = operation

def run_transaction(self, transaction_function):
try:
self.storage.server.relational_conn.execute('BEGIN')
transaction_function(self.operation)
self.storage.server.relational_conn.commit()
print("Transaction committed successfully.")
except Exception as e:
self.storage.server.relational_conn.rollback()
print(f"Transaction rolled back due to: {e}")

# 数据中台代理（Agent）类
class DataMiddlePlatformAgent:
def __init__(self):
self.host = Host()
self.master = Master()
self.server = Server()
self.ingestion = DataIngestion(self.host)
self.storage = DataStorage(self.server)
self.processing = DataProcessing(self.master)
self.operation = DataOperation(self.storage)
self.mining = DataMining(self.storage)
self.closure = TransactionClosure(self.storage, self.operation)

# 补给：数据中台系统挖掘新商机并构造或改造社区运营平台交付
def supply(self):
# 模拟数据中台挖掘新商机
new_business_opportunity = [("new_opportunity", "high_value")]
def transaction_func(operation):
operation.insert_data(new_business_opportunity)
self.closure.run_transaction(transaction_func)
print("Supplied new business opportunity to the platform.")

# 进给：开发者有能力提供的，期付式
def feed(self, developer_data):
def transaction_func(operation):
operation.insert_data(developer_data)
self.closure.run_transaction(transaction_func)
print("Fed developer data to the platform.")

# 自给：使用者原本就有的，现付式
def self_supply(self):
raw_data = self.ingestion.get_data()
processed_data = self.processing.process_data(raw_data)
def transaction_func(operation):
operation.insert_data(processed_data)
self.closure.run_transaction(transaction_func)
print("Self - supplied user's original data to the platform.")

def retrieve_data(self):
return self.operation.retrieve_data()


if __name__ == "__main__":
agent = DataMiddlePlatformAgent()

# 自给操作
agent.self_supply()

# 补给操作
agent.supply()

# 进给操作
developer_data = [("developer_contribution", "useful_feature")]
agent.feed(developer_data)

# 查看平台数据
result = agent.retrieve_data()
print("Final data in the platform:", result)

```

### 代码解释

#### 数据中台代理（Agent）类
- **`supply` 方法**：模拟数据中台系统挖掘新的商机，将新商机数据插入到数据库中，以实现“补给”行为。
- **`feed` 方法**：接收开发者提供的数据，并将其插入到数据库中，实现“进给”行为。
- **`self_supply` 方法**：获取使用者原本就有的数据，进行处理后插入到数据库中，实现“自给”行为。

#### 事务管理
- 仍然使用 `TransactionClosure` 类来确保数据操作的一致性，无论是哪种“give”行为，都在事务控制下进行。

### 注意事项
- 三种“give”行为的实现目前较为简单，实际应用中需要根据具体的业务场景和需求进行更复杂的设计和实现。
- 数据挖掘和商机发现的逻辑可以进一步优化，使用更高级的算法和技术来提高准确性和有效性。
- 代码中的数据存储和操作基于 SQLite 数据库，对于大规模数据处理和高并发场景，可能需要考虑更强大的数据库系统和分布式架构。

通过这样的设计，数据中台作为一个代理（Agent），能够根据不同角色的供需情况，提供相应的数据服务和支持，实现“psyche”概念下的分类施事行为。

Q10、现在我尝试着 补齐三种中台（技术中台/数据中台 /业务中台） 各自的概念词 （概念图式schema -论理）及 存在（存在图表 diagram -办事）的组合词组 ： “eager” 事件，“”give ”事务， “easy” 事情。 前者需要理解（文档 -需要设计文档模板） 后者则可以直接翻译（为 程序 --需要设计程序模块）

### 三种中台的概念及对应组合词组分析

#### 技术中台
- **概念**：技术中台是企业级的技术能力平台，它将企业内通用的技术能力进行沉淀和封装，为业务中台和数据中台提供底层的技术支持，包括分布式架构、微服务框架、容器化技术、中间件等，以提高开发效率、降低技术成本、增强系统的可扩展性和稳定性。
- **“eager” 事件**：在技术中台的语境下，“eager” 事件可以理解为对新技术的积极探索和快速应用。例如，当出现新的编程语言、框架或算法时，技术中台团队积极开展研究和试验，将其引入到企业的技术体系中。对应的设计文档模板可以包括新技术的调研背景、技术特点、应用场景分析、试验计划和预期效果等。
- **“give” 事务**：技术中台为业务中台和数据中台提供技术能力的支持，这可以看作是一种 “give” 事务。例如，提供统一的 API 网关、分布式缓存服务、消息队列服务等。对应的程序模块可以是 API 网关的实现代码、缓存服务的封装类、消息队列的生产者和消费者代码等。
- **“easy” 事情**：技术中台通过标准化和自动化的工具和流程，让开发和运维工作变得更加简单和高效。例如，提供代码生成工具、自动化部署脚本、监控和报警系统等。对应的程序模块可以是代码生成器的实现代码、自动化部署脚本的编写、监控系统的数据采集和分析代码等。

#### 数据中台
- **概念**：数据中台是企业级的数据能力平台，它将分散在各个业务系统中的数据进行整合、治理和加工，为业务中台和其他业务部门提供统一的数据服务，包括数据采集、存储、处理、分析和挖掘等，以实现数据的价值最大化。
- **“eager” 事件**：在数据中台的语境下，“eager” 事件可以理解为对新的数据来源和数据处理技术的积极探索。例如，当出现新的数据源（如物联网设备、社交媒体数据）或新的数据处理算法（如深度学习、区块链）时，数据中台团队积极开展研究和试验，将其应用到企业的数据处理流程中。对应的设计文档模板可以包括新数据源的调研背景、数据特点、采集和处理方案、试验计划和预期效果等。
- **“give” 事务**：数据中台为业务中台和其他业务部门提供数据服务，这可以看作是一种 “give” 事务。例如，提供数据查询接口、数据分析报告、数据挖掘模型等。对应的程序模块可以是数据查询接口的实现代码、数据分析报告的生成脚本、数据挖掘模型的训练和预测代码等。
- **“easy” 事情**：数据中台通过数据治理和标准化，让数据的使用变得更加简单和高效。例如，提供数据字典、数据质量监控工具、数据自助分析平台等。对应的程序模块可以是数据字典的管理系统、数据质量监控的脚本、数据自助分析平台的前端和后端代码等。

#### 业务中台
- **概念**：业务中台是企业级的业务能力平台，它将企业内通用的业务能力进行沉淀和封装，为前端业务系统提供统一的业务服务，包括订单管理、客户管理、商品管理、营销活动管理等，以实现业务的快速创新和迭代。
- **“eager” 事件**：在业务中台的语境下，“eager” 事件可以理解为对新的业务模式和业务需求的积极响应。例如，当市场出现新的业务模式（如共享经济、直播电商）或客户提出新的业务需求时，业务中台团队积极开展研究和开发，将其转化为可复用的业务能力。对应的设计文档模板可以包括新业务模式的调研背景、业务流程分析、功能需求定义、开发计划和预期效果等。
- **“give” 事务**：业务中台为前端业务系统提供业务服务，这可以看作是一种 “give” 事务。例如，提供订单创建、客户查询、商品上架、营销活动发布等服务。对应的程序模块可以是订单管理系统的实现代码、客户管理系统的接口、商品管理系统的业务逻辑、营销活动管理系统的规则引擎等。
- **“easy” 事情**：业务中台通过业务组件化和配置化，让业务的定制和扩展变得更加简单和高效。例如，提供业务组件的配置工具、业务流程的编排工具、业务规则的管理系统等。对应的程序模块可以是业务组件的配置界面代码、业务流程的编排引擎代码、业务规则的解析和执行代码等。

### 设计文档模板示例

#### 新技术调研文档模板
- **文档标题**：[新技术名称] 调研文档
- **调研背景**：介绍新技术出现的背景和行业趋势，说明为什么要对该技术进行调研。
- **技术特点**：详细描述新技术的特点和优势，包括技术原理、性能指标、适用场景等。
- **应用场景分析**：分析新技术在企业内的应用场景和潜在价值，提出具体的应用方案和建议。
- **试验计划**：制定新技术的试验计划，包括试验环境的搭建、试验数据的准备、试验步骤和时间安排等。
- **预期效果**：预测新技术应用后的预期效果，包括技术指标的提升、业务效率的提高、成本的降低等。

#### 数据采集和处理方案文档模板
- **文档标题**：[新数据源名称] 数据采集和处理方案文档
- **调研背景**：介绍新数据源的来源和特点，说明为什么要采集和处理该数据源的数据。
- **数据特点**：详细描述新数据源的数据结构、数据格式、数据量等特点。
- **采集和处理方案**：提出数据采集和处理的具体方案，包括采集工具的选择、数据传输方式、数据清洗和转换规则等。
- **试验计划**：制定数据采集和处理的试验计划，包括试验环境的搭建、试验数据的准备、试验步骤和时间安排等。
- **预期效果**：预测数据采集和处理后的预期效果，包括数据质量的提升、数据分析的准确性提高等。

#### 新业务模式开发文档模板
- **文档标题**：[新业务模式名称] 开发文档
- **调研背景**：介绍新业务模式的市场背景和行业趋势，说明为什么要开发该业务模式。
- **业务流程分析**：详细分析新业务模式的业务流程，包括业务环节、业务规则、业务角色等。
- **功能需求定义**：明确新业务模式的功能需求，包括功能模块、功能描述、输入输出要求等。
- **开发计划**：制定新业务模式的开发计划，包括开发团队的组建、开发进度安排、测试计划等。
- **预期效果**：预测新业务模式开发后的预期效果，包括业务收入的增长、客户满意度的提高等。

### 程序模块示例

#### API 网关实现代码（Python + Flask）
```python
from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

# 模拟路由规则
ROUTE_RULES = {
"/api/service1": "http://service1.example.com",
"/api/service2": "http://service2.example.com"
}

@app.route('/<path:path>', methods=['GET', 'POST'])
def gateway(path):
target_url = ROUTE_RULES.get(f"/{path}")
if target_url:
# 这里可以实现请求转发逻辑
return f"Forwarding request to {target_url}"
return "No matching route found", 404

if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
```

#### 数据查询接口实现代码（Python + SQLite）
```python
import sqlite3

def query_data(table_name, condition=None):
conn = sqlite3.connect('data.db')
cursor = conn.cursor()
if condition:
sql = f'SELECT * FROM {table_name} WHERE {condition}'
else:
sql = f'SELECT * FROM {table_name}'
cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchall()
conn.close()
return result
```

#### 订单管理系统实现代码（Python）
```python
class Order:
def __init__(self, order_id, customer_id, products):
self.order_id = order_id
self.customer_id = customer_id
self.products = products

def create_order(self):
# 这里可以实现订单创建的业务逻辑，如写入数据库等
print(f"Order {self.order_id} created for customer {self.customer_id} with products {self.products}")


if __name__ == '__main__':
order = Order(1, 1001, ["product1", "product2"])
order.create_order()
```

通过以上设计文档模板和程序模块示例，可以更好地理解和实现三种中台对应的 “eager” 事件、“give” 事务和 “easy” 事情。在实际应用中，需要根据具体的业务需求和技术环境进行调

Q11、需要明确的是，三个中台 专门承接 对应位置上的词组 ，并将两外两个 作为 入 和出。分别 适合 强调逻辑或拒绝逻辑的不同的三种推理： 演绎（已知肯定的大前提 - 肯定真实性 if -then return ）、归纳（前提未知  需判断： try-catch continue ）和反绎（已知否定的小前提- 否定可行性 case-swith break）

### 设计思路
为了让三个中台（技术中台、数据中台、业务中台）专门承接对应位置上的词组（“eager” 事件、“give” 事务、“easy” 事情），并将另外两个作为入和出，同时结合演绎、归纳和反绎三种推理，我们需要为每个中台设计特定的逻辑流程。

#### 演绎推理（已知肯定的大前提 - 肯定真实性 if - then return）
这种推理基于明确的前提条件，通过逻辑推导得出必然的结论。在中台设计中，适用于有明确规则和流程的场景。

#### 归纳推理（前提未知 判断 try - catch continue）
在前提条件不明确的情况下，通过尝试和错误来探索可能的结果。在中台设计中，适用于需要从大量数据或实践中总结规律的场景。

#### 反绎推理（已知否定的小前提 - 否定可行性 case - switch - break）
基于已知的否定条件，排除不可行的方案。在中台设计中，适用于需要筛选和排除不符合要求的选项的场景。

### 代码实现

```python
# 技术中台类
class TechnologyMiddlePlatform:
def __init__(self):
pass

# 演绎推理：处理 “eager” 事件
def deductive_eager_event(self, new_technology):
# 已知肯定的大前提：如果是新技术，就进行评估
if new_technology:
# 模拟评估过程
evaluation_result = self.evaluate_technology(new_technology)
if evaluation_result:
return f"Adopt new technology: {new_technology}"
else:
return f"Reject new technology: {new_technology}"
return "No new technology provided"

def evaluate_technology(self, technology):
# 模拟评估逻辑
return random.choice([True, False])

# 归纳推理：处理 “give” 事务
def inductive_give_transaction(self, technology_list):
useful_technologies = []
for technology in technology_list:
try:
# 模拟使用技术并判断是否有用
if self.use_technology(technology):
useful_technologies.append(technology)
except Exception as e:
print(f"Error using technology {technology}: {e}")
continue
return useful_technologies

def use_technology(self, technology):
# 模拟使用技术的逻辑
return random.choice([True, False])

# 反绎推理：处理 “easy” 事情
def abductive_easy_thing(self, technology_options):
for option in technology_options:
if not self.is_feasible(option):
continue
return f"Choose technology option: {option}"
return "No feasible technology option found"

def is_feasible(self, option):
# 模拟判断可行性的逻辑
return random.choice([True, False])


# 数据中台类
class DataMiddlePlatform:
def __init__(self):
pass

# 演绎推理：处理 “give” 事务
def deductive_give_transaction(self, data_source):
# 已知肯定的大前提：如果是有效的数据源，就进行数据处理
if self.is_valid_data_source(data_source):
processed_data = self.process_data(data_source)
return f"Processed data from {data_source}: {processed_data}"
return f"Invalid data source: {data_source}"

def is_valid_data_source(self, source):
# 模拟判断数据源有效性的逻辑
return random.choice([True, False])

def process_data(self, source):
# 模拟数据处理逻辑
return f"Processed {source} data"

# 归纳推理：处理 “easy” 事情
def inductive_easy_thing(self, data_list):
clean_data = []
for data in data_list:
try:
if self.is_clean_data(data):
clean_data.append(data)
except Exception as e:
print(f"Error checking data {data}: {e}")
continue
return clean_data

def is_clean_data(self, data):
# 模拟判断数据是否干净的逻辑
return random.choice([True, False])

# 反绎推理：处理 “eager” 事件
def abductive_eager_event(self, new_data_event):
for event in new_data_event:
if not self.is_promising_event(event):
continue
return f"Explore new data event: {event}"
return "No promising new data event found"

def is_promising_event(self, event):
# 模拟判断事件是否有前景的逻辑
return random.choice([True, False])


# 业务中台类
class BusinessMiddlePlatform:
def __init__(self):
pass

# 演绎推理：处理 “easy” 事情
def deductive_easy_thing(self, business_process):
# 已知肯定的大前提：如果是有效的业务流程，就执行
if self.is_valid_business_process(business_process):
result = self.execute_business_process(business_process)
return f"Executed business process {business_process}: {result}"
return f"Invalid business process: {business_process}"

def is_valid_business_process(self, process):
# 模拟判断业务流程有效性的逻辑
return random.choice([True, False])

def execute_business_process(self, process):
# 模拟执行业务流程的逻辑
return f"Process {process} executed successfully"

# 归纳推理：处理 “eager” 事件
def inductive_eager_event(self, business_opportunities):
valuable_opportunities = []
for opportunity in business_opportunities:
try:
if self.is_valuable_opportunity(opportunity):
valuable_opportunities.append(opportunity)
except Exception as e:
print(f"Error evaluating business opportunity {opportunity}: {e}")
continue
return valuable_opportunities

def is_valuable_opportunity(self, opportunity):
# 模拟判断业务机会是否有价值的逻辑
return random.choice([True, False])

# 反绎推理：处理 “give” 事务
def abductive_give_transaction(self, business_services):
for service in business_services:
if not self.is_feasible_service(service):
continue
return f"Provide business service: {service}"
return "No feasible business service found"

def is_feasible_service(self, service):
# 模拟判断业务服务是否可行的逻辑
return random.choice([True, False])


import random

# 测试代码
if __name__ == "__main__":
tech_platform = TechnologyMiddlePlatform()
data_platform = DataMiddlePlatform()
business_platform = BusinessMiddlePlatform()

# 技术中台测试
new_technology = "New AI Framework"
tech_eager_result = tech_platform.deductive_eager_event(new_technology)
print("Technology Middle Platform - Deductive Eager Event:", tech_eager_result)

technology_list = ["Tech1", "Tech2", "Tech3"]
tech_give_result = tech_platform.inductive_give_transaction(technology_list)
print("Technology Middle Platform - Inductive Give Transaction:", tech_give_result)

technology_options = ["Option1", "Option2", "Option3"]
tech_easy_result = tech_platform.abductive_easy_thing(technology_options)
print("Technology Middle Platform - Abductive Easy Thing:", tech_easy_result)

# 数据中台测试
data_source = "New Sensor Data"
data_give_result = data_platform.deductive_give_transaction(data_source)
print("Data Middle Platform - Deductive Give Transaction:", data_give_result)

data_list = ["Data1", "Data2", "Data3"]
data_easy_result = data_platform.inductive_easy_thing(data_list)
print("Data Middle Platform - Inductive Easy Thing:", data_easy_result)

new_data_event = ["Event1", "Event2", "Event3"]
data_eager_result = data_platform.abductive_eager_event(new_data_event)
print("Data Middle Platform - Abductive Eager Event:", data_eager_result)

# 业务中台测试
business_process = "Order Fulfillment"
business_easy_result = business_platform.deductive_easy_thing(business_process)
print("Business Middle Platform - Deductive Easy Thing:", business_easy_result)

business_opportunities = ["Opportunity1", "Opportunity2", "Opportunity3"]
business_eager_result = business_platform.inductive_eager_event(business_opportunities)
print("Business Middle Platform - Inductive Eager Event:", business_eager_result)

business_services = ["Service1", "Service2", "Service3"]
business_give_result = business_platform.abductive_give_transaction(business_services)
print("Business Middle Platform - Abductive Give Transaction:", business_give_result)


```

### 代码解释

#### 技术中台
- **演绎推理（“eager” 事件）**：根据已知的新技术评估规则，判断是否采用新技术。
- **归纳推理（“give” 事务）**：尝试使用一系列技术，筛选出有用的技术。
- **反绎推理（“easy” 事情）**：从技术选项中排除不可行的选项，选择可行的技术。

#### 数据中台
- **演绎推理（“give” 事务）**：根据数据源的有效性，对有效数据源进行数据处理。
- **归纳推理（“easy” 事情）**：尝试检查一系列数据，筛选出干净的数据。
- **反绎推理（“eager” 事件）**：从新的数据事件中排除没有前景的事件，选择有前景的事件。

#### 业务中台
- **演绎推理（“easy” 事情）**：根据业务流程的有效性，执行有效的业务流程。
- **归纳推理（“eager” 事件）**：尝试评估一系列业务机会，筛选出有价值的机会。
- **反绎推理（“give” 事务）**：从业务服务中排除不可行的服务，选择可行的服务。

### 注意事项
- 代码中的模拟逻辑（如判断有效性、可行性等）使用了随机选择，实际应用中需要根据具体业务规则进行实现。
- 可以根据实际需求扩展和优化每个中台的功能和推理逻辑。

Q12、回顾一下，我们从DBMS 开始，为了完成DBMS的设计，我们谈到了 数据中台，在数据中台的设计基本差不都是，我们又扩展到三种中台。每一次扩展都是为了钱前面的设计 换顶一个边界确定一个定位。这是广/狭义相对论 的思想方法。但设计到哪里是“头呢”：或者说，DBMS 的设计 根据 和设计内容 如何确定呢？简单问，就是 DBMS的设计 算完成了吗？

### DBMS 设计是否完成的判断及相关依据

#### 设计的阶段性与完整性考量
从目前的讨论来看，DBMS 的设计尚未完全完成，但已经取得了显著进展。每一次从 DBMS 扩展到数据中台，再到三种中台（技术中台、数据中台、业务中台）的讨论，都是在不断丰富和完善 DBMS 设计的边界与定位，使其能够更好地适应复杂的业务需求和技术环境。

#### DBMS 设计的关键依据

##### 功能需求
- **基本数据管理功能**：DBMS 最基础的功能是对数据进行存储、检索、更新和删除操作。目前的设计中，已经涉及到了部分数据操作，如数据的插入、查询等，但还可以进一步完善和优化。例如，在数据存储方面，虽然使用了 SQLite 数据库，但对于大规模数据的存储和管理，可能需要考虑更强大的分布式数据库系统。
- **数据安全性和完整性**：DBMS 需要确保数据的安全性和完整性，防止数据泄露和损坏。在目前的设计中，尚未充分考虑数据安全和完整性的问题，如用户认证、授权管理、数据备份和恢复等功能。
- **并发控制和事务管理**：在多用户环境下，DBMS 需要支持并发控制和事务管理，确保多个用户对数据的操作不会相互干扰。目前的设计中，已经实现了简单的事务管理，但对于高并发场景下的性能优化和并发冲突处理，还需要进一步研究和实现。

##### 性能需求
- **数据访问速度**：DBMS 需要提供快速的数据访问速度，以满足用户的实时查询和分析需求。在目前的设计中，尚未对数据访问速度进行优化，如索引的设计和使用、查询优化等。
- **系统可扩展性**：随着业务的发展，DBMS 需要具备良好的可扩展性，能够处理不断增长的数据量和用户请求。目前的设计中，尚未充分考虑系统的可扩展性，如分布式架构的设计和实现。

##### 业务需求
- **与业务系统的集成**：DBMS 需要与企业的业务系统进行紧密集成，为业务系统提供数据支持。在目前的设计中，尚未考虑与业务系统的集成问题，如数据接口的设计和实现、数据同步和共享等。
- **业务规则和逻辑的支持**：DBMS 需要支持企业的业务规则和逻辑，如业务流程的自动化处理、业务决策的支持等。在目前的设计中，尚未涉及业务规则和逻辑的支持，需要进一步结合业务需求进行设计。

#### 设计内容的确定

##### 数据模型设计
- **关系模型、网络模型和面向对象模型**：根据不同的业务需求，选择合适的数据模型进行设计。目前的设计中，已经涉及到了关系模型，但对于网络模型和面向对象模型的支持还需要进一步完善。
- **数据结构和表设计**：设计合理的数据结构和表结构，确保数据的存储和管理效率。在目前的设计中，已经设计了一些数据表，但还需要进一步优化表结构和字段设计。

##### 架构设计
- **分层架构设计**：采用分层架构设计，将 DBMS 分为数据接入层、数据存储层、数据处理层、数据服务层等多个层次，提高系统的可维护性和可扩展性。在目前的设计中，已经体现了部分分层架构的思想，但还需要进一步完善和优化。
- **分布式架构设计**：对于大规模数据处理和高并发场景，考虑采用分布式架构设计，提高系统的性能和可靠性。在目前的设计中，尚未涉及分布式架构的设计，需要进一步研究和实现。

##### 功能模块设计
- **数据操作模块**：实现数据的插入、查询、更新和删除等基本操作功能。在目前的设计中，已经实现了部分数据操作功能，但还需要进一步完善和优化。
- **数据管理模块**：实现数据的安全性和完整性管理、并发控制和事务管理等功能。在目前的设计中，尚未充分考虑数据管理模块的设计，需要进一步完善。
- **数据服务模块**：为业务系统提供数据服务，如数据接口的设计和实现、数据同步和共享等。在目前的设计中，尚未涉及数据服务模块的设计，需要进一步结合业务需求进行设计。

### 总结
综上所述，DBMS 的设计尚未完成，需要进一步结合功能需求、性能需求和业务需求，完善数据模型设计、架构设计和功能模块设计等方面的内容。同时，还需要考虑数据的安全性、完整性、并发控制和事务管理等问题，确保 DBMS 能够满足企业的实际需求。

在数据中台中 对数据的管理 是一个事务性的， 数据元素的结论 ，数据因子的 结果 到数据actor的 结束。它们是根据使用者请求得出 ， 需要同时为被封装的 DBMS 和 将DBMS的能力暴露给外部使用者 两者 分别 给出 封装的 事务 嵌入到 数据库 和 事务闭包 作为开发者的 程序接入点

数据中台 为提供用来分类施事行为的框架 -概念 “psyche” 的代理，为动词“给”的三方的不同“give”： 补给 、进给和 自给 。这就是Agent的设计

补齐三种中台（技术/数据 /业务） 各自的概念词 及 存在 的组合词组 ：eager 事件，give事务， easy 事情。 前者需要理解（文档 -需要设计文档模板） 后者则可以直接翻译（为 程序 --需要设计程序模块）