| 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162 | -- Schema Tools生成的主题元数据-- 业务背景: 高速公路服务区管理系统-- 生成时间: 2025-06-27 10:17:45-- 数据库: highway_db-- 创建表(如果不存在)CREATE TABLE IF NOT EXISTS metadata (    id SERIAL PRIMARY KEY,    -- 主键    topic_name VARCHAR(100) NOT NULL,  -- 业务主题名称    description TEXT,                  -- 业务主体说明    related_tables TEXT[],			  -- 相关表名    biz_entities TEXT[],               -- 主要业务实体名称    biz_metrics TEXT[],                -- 主要业务指标名称    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP    -- 插入时间);-- 插入主题数据INSERT INTO metadata(topic_name, description, related_tables, biz_entities, biz_metrics) VALUES(  '日营业数据分析',  '分析各服务区/档口每日营收、订单量及支付方式占比,评估经营效率与用户支付偏好',  'bss_business_day_data,bss_service_area',  '服务区,档口,支付方式,日期',  '收入趋势,服务区对比,支付方式分布');INSERT INTO metadata(topic_name, description, related_tables, biz_entities, biz_metrics) VALUES(  '车流类型分析',  '统计各服务区不同车辆类型日流量分布,为设施配置与交通疏导提供数据支撑',  'bss_car_day_count,bss_service_area',  '服务区,车辆类型,日期,路段',  '车流趋势,车型占比,高峰时段识别');INSERT INTO metadata(topic_name, description, related_tables, biz_entities, biz_metrics) VALUES(  '企业运营对比',  '对比不同企业下属服务区的营收能力与车流规模,评估企业运营管理效能',  'bss_company,bss_service_area,bss_business_day_data,bss_car_day_count',  '企业,服务区,路段,日期',  '单车流收益,企业服务区覆盖率,车流转化率');INSERT INTO metadata(topic_name, description, related_tables, biz_entities, biz_metrics) VALUES(  '路段引流效果',  '分析不同路段关联服务区的车流与消费数据,评估路段对服务区业务的带动能力',  'bss_section_route,bss_section_route_area_link,bss_car_day_count,bss_business_day_data',  '路段,路线,服务区,日期',  '路段车流贡献度,单车道收益,路段-服务区关联度');INSERT INTO metadata(topic_name, description, related_tables, biz_entities, biz_metrics) VALUES(  '支付方式演化',  '追踪支付方式随时间变化趋势及区域差异,指导支付渠道优化与营销策略调整',  'bss_business_day_data,bss_service_area,bss_section_route',  '支付类型,服务区,路段,季度',  '支付渗透率变化,区域支付偏好,新支付方式增长率');
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