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核心数据指标模块

简介

核心数据指标模块(app.core.data_metric)包含与数据指标相关的所有核心业务逻辑，负责实现数据指标的管理、查询、图谱生成等功能的核心算法和数据处理逻辑。该模块不直接处理HTTP请求，而是由API层调用，实现业务与接口的分离。

主要功能

数据指标管理：创建、更新、查询数据指标的核心逻辑
数据指标列表：实现数据指标列表的查询和过滤功能
图谱生成：计算和生成不同类型的数据指标关系图谱，包括：
- 血缘关系图谱（Kinship Graph）
- 影响关系图谱（Impact Graph）
- 完整关系图谱（All Relationships Graph）
关系处理：管理数据指标与其他实体（数据模型、其他指标、元数据、标签）之间的关系

核心函数列表

函数名	描述
`metric_list()`	获取数据指标列表，支持多种过滤条件
`handle_metric_relation()`	处理数据指标血缘关系
`id_mertic_graph()`	生成数据指标关系图谱
`handle_data_metric()`	创建或更新数据指标节点
`handle_meta_data_metric()`	处理数据指标与其他节点的关系
`handle_id_metric()`	获取数据指标详情
`metric_kinship_graph()`	生成数据指标血缘关系图谱
`metric_impact_graph()`	生成数据指标影响关系图谱
`metric_all_graph()`	生成数据指标所有关系图谱
`data_metric_edit()`	编辑数据指标

数据模型

数据指标（data_metric）

数据指标是对数据的测量和计算规则，主要属性包括：

name: 指标名称（中文）
en_name: 指标英文名称
category: 指标分类
describe: 指标描述
time: 创建/更新时间
tag: 关联的标签ID
code: 计算代码
id_list: 关联的数据模型或其他指标ID列表

指标关系

数据指标与其他实体之间的主要关系类型：

origin: 指标来源（指标→模型或指标→指标）
connection: 指标与元数据的连接
label: 指标与标签的连接
child: 指标的下级关系

使用示例

1. 获取数据指标列表

from app.core.data_metric.metric_interface import metric_list

# 获取第一页，每页10条数据
skip_count = 0
page_size = 10
data, total = metric_list(skip_count, page_size, name_filter="用户")

print(f"共找到 {total} 条记录")
for item in data:
    print(f"指标名称: {item['name']}, 分类: {item['category']}")

2. 生成指标关系图谱

from app.core.data_metric.metric_interface import metric_all_graph

# 生成某个指标的所有关系图谱，包含元数据
graph_data = metric_all_graph(nodeid=123, meta=True)

# 输出图谱数据
print(f"节点数量: {len(graph_data['nodes'])}")
print(f"连线数量: {len(graph_data['lines'])}")

依赖项

本模块主要依赖以下组件：

py2neo: 用于Neo4j图数据库操作
routes.graph_routes: 提供图数据库连接
DataOps_function.common_functions: 提供通用操作函数
DataOps_function.meta_data_function: 提供元数据相关功能
services.package_function: 提供节点和关系操作功能

错误处理

本模块使用Python标准异常处理机制。大多数函数在遇到错误时会抛出相应的异常，由调用者(通常是API层)捕获和处理。模块还使用logging模块记录关键操作和错误，日志文件为metric_interface.log。

性能考虑

数据指标图谱查询可能涉及大量的节点和关系，查询性能可能受到影响。为优化性能，本模块:

使用MATCH查询时，尽量添加适当的WHERE条件减少结果集
使用SKIP和LIMIT进行分页查询
合理使用OPTIONAL MATCH减少查询失败
对图谱节点和关系进行过滤，只返回有效的数据

代码结构

init.py: 导入模块接口
metric_interface.py: 包含所有核心功能实现

维护者

数据平台开发团队

README.md