推荐一个基于SpringBoot开发的全平台数据(数据库管理工具)功能比较完善，建议下载使用: github.com/EdurtIO/datacap 目前已经支持30多种数据源. 国内首个应用ChatGPT到数据管理系统中项目。

在DataCap v1.7.0中我们增加了多种重磅功能。核心抢先看：

• 集成Apache Seatunnel构建数据集成功能
• 集成ChatGPT帮助用户更好理解SQL
• 集成自定义SQL语法，支持多种非SQL数据源

接下来我们一步一步的来体验以上新核心功能：

集成Apache Seatunnel构建数据集成功能

我们通过一个示例来演示datacap系统整合Apache Seatunnel。

首先在datacap中拥有配置的数据源，比如我们有两个数据源：

• ClickHouse （ID：1）
• ClickHouse （ID：2）

我们要实现ClickHouse数据摄取到另一个ClickHouse中，在datacap系统中使用一下JSON配置

{
    "from": {
        "id": 1,
        "configures": {
            "database": "default"
        }
    },
    "to":  {
        "id": 2,
        "configures": {
            "database": "default"
        }
    },
    "content": "select database from system.tables",
    "executor": "Seatunnel"
}

此时datacap会根据我们提供数据源的ID进行后台封装组合成Seatunnel中可以解析的配置文件：

{
  "env" : { },
  "source" : {
    "Clickhouse" : {
      "database" : "default",
      "password" : "",
      "host" : "127.0.0.1:8123",
      "sql" : "select database from system.tables",
      "username" : "default"
    }
  },
  "sink" : {
    "ClickHouse" : {
      "database" : "default",
      "password" : "",
      "host" : "127.0.0.1:8124",
      "fields" : ["database"],
      "table" : "test",
      "username" : "default"
    }
  }
}

构建以上JSON配置后，datacap会拉起一个本地shell进程，进行任务执行，可以是本地模式，或者是集群模式。

这是一个简单的示例，比较复杂的示例需要用户各种自定义配置，这里我们只做一个简单示例的演示，复杂示例用户可以自行下载dev分支代码或者下载发版后的1.7.0版本使用

集成ChatGPT帮助用户更好理解SQL

对于集成ChatGPT模块我们提供两种使用方式：

• 对话模式
• SQL场景模式

对话模式

在对话模式中，我们不限制用户输入内容，用户可以自行与AI进行各种交互。

SQL场景模式

对于该模式，我们限制用户在查询界面使用，用户可以进行SQL输入后使用ChatGPT进行以下场景分析：

• 优化SQL

• 分析SQL

目前我们只提供两种模式，后续会增加更多相关SQL场景 (解放双手，减少SQL编写过程😁😁)

集成自定义SQL语法，支持多种非SQL数据源

datacap系统预设部分SQL语法（目前不是很全面，后续我们会增加更多语法），目前已经支持Zookeeper和Kafka对接，我们使用Kafka来作为一个查询示例：

SHOW TOPICS

通过以上SQL可以看出改语句是列出所有Kafka消息主题，那么它转换为后台代码

client.listTopics()
    .listings()
    .get()
    .forEach(v -> array.add(v.name()));

我们通过SQL语法树解析，然后转换为底层API调用引擎以便获取更多详细数据。

以上就是v1.7.0版本(开发收尾中😂)的一些核心功能点，当然也有其他的功能，如果您想抢先体验，可以克隆源码到本地编译尝试使用。

如果您对我们的项目感兴趣，欢迎贡献源码或fork源码

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感谢大家支持。