创新实训2024.05.26日志：落地基于硬盘的数据库服务

news2024/10/5 16:07:32

1. 需求任务列表

以下描述易学大模型软件的web应用的功能。

  1. 用户注册
    1. 用户邮箱，密码，验证码
    2. 开启官方邮箱，用来发验证码（QQ 网易都支持开启smtp协议，找教程，用邮箱不用手机号是为了省买发短信云服务的钱）
    3. 验证码缓存于redis，5min内有效
    4. 验证密码长度，验证码是否正确
    5. 新用户信息保存于mysql，密码使用md5第三方库进行加密
  2. 用户登录
    1. 用户邮箱与密码登录
    2. 校验身份
    3. 根据用户身份信息（也即邮箱，但不要包含密码）生成token
    4. 将token附带在响应中，发回客户端
  3. 用户完善身份信息
    1. 如姓名、年龄、性别
    2. 对自己的简单介绍等
  4. 用户创建专属知识库
    1. 用户可以创建属于自己的知识库，独立于其他用户的知识库存在
    2. 用户可以批量上传任意格式的文件，并将其加入知识库中
  5. 用户创建新会话
    1. 用户可以舍弃之前的上下文，创建一个全新的会话
    2. 该会话用户自己独立的上下文环境
  6. 用户还原历史会话
    1. 用户可以还原之前的历史会话信息，联系上下文继续与大模型chat
  7. 用户进行文件上传会话
    1. 用户可以上传一个或多个文件，但不添加至向量知识库，仅就这几个文件与大模型对话
  8. 用户创建易学知识博客
    1. 仿照csdn等博客网站，可以创建标题，提供博客标签，选择博客封面等进行博客撰写
    2. 支持markdown富文本编辑器
    3. 以markdown格式在网页端显示
  9. 易学贴吧/论坛
    1. 按时间分页显示近期的博客
    2. 用户可以收藏某一篇易学博客
    3. 用户可以在一篇易学博客下进行评论
  10. 管理员后台
    1. 可以查看任意用户的知识库、博客、与大模型的历史会话
    2. 可以封禁某用户及其邮箱，并以邮件的方式通知该用户
    3. 可以解禁某用户及其邮箱，并以邮件的方式通知该用户

2. 硬盘数据库选型

Sqlite（轻量级嵌入式数据库）+SqlAlchemy（Python的orm框架）

Sqlite官网：SQLite Home Page

SqlAlchemy官网：SQLAlchemy - The Database Toolkit for Python

2.1. Sqlite

作为一个嵌入式数据库，Sqlite不以服务进程的方式存在，而是作为文件嵌入在应用进程中。

这里的db文件就是Sqlite的嵌入式数据库文件，每次需要操作数据库时，打开该文件进行curd，操作数据库的会话提交一个事务时（commit），保存修改到该文件。

2.2. SqlAlchemy

SqlAlchemy是Python的一个orm框架，支持多种数据库驱动程序。官方统一地将连接数据库的函数封装了起来（对于所有驱动，都是同一个函数）：

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("sqlite://", echo=True)

例如sqlite的连接方式就是”sqlite://{你的sqlite的db文件的路径}”。当然，其他数据库也可以，比如通过mysqlconnector进行Mysql数据库的连接。

值得一提的是，SqlAlchemy支持了两种非常强大的机制：类型映射以及依赖管理。此外，他还提供了相当多的语法糖。

类型映射

ORM Mapped Class Configuration — SQLAlchemy 2.0 Documentation

可以将python中的数据类型映射到对应数据库支持的数据类型，采用一个关键词叫做Mapped：

id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
name: Mapped[str]
fullname: Mapped[str] = mapped_column(String(30))
nickname: Mapped[Optional[str]]

例如，也许你不知道字符串类型在Sqlite数据库中的具体形式，那么你就可以用Mapped[str]来将python的字符串类型自动映射到Sqlite的字符串类型上，同样的，int,bool,byte等等都可以进行映射。

依赖管理

可以说是关系型数据库外键（Foreign Key）的一个重要机制。

假设现在一个用户（User）有多个与大模型的会话（Conversation），那么显然Conversation表中应该包含对应于用户表主键的外键（例如，User.id）。依赖管理机制可以显式地管理这种一对一、一对多、多对一、多对多的依赖。

在User表的python DDL中：

conversations: Mapped[List["Conversation"]] = relationship(back_populates='owner')  # 拥有的会话集合

List[”Conversation”]意味着一个用户可以有多个会话。

在Conversation的python DDL中：

owner: Mapped["User"] = relationship(back_populates='conversations')

“User”意味着一个会话只能属于一个用户。

CURD语法糖

这种有很多，比如增：

session.add(Conversation(id=conv_id, conv_name=nc.conv_name, create_time=datetime.datetime.utcnow(),
                         user_id=nc.user_id))
session.commit()

这里可以通过对象类型反解析出在哪个表插入数据。

查：

result = session.query(Record).filter(Record.conv_id == conv_id).all()

filter过滤器将充当where的条件，all返回所有满足条件的记录的列表。

其他功能，自查官方文档即可。

3. 数据库表设计

基于目前的需求，设计数据库表共七张：

  1. User：用户信息
  2. Conversation：用户与大模型会话信息
  3. Blog：用户博客信息
  4. KnowledgeBase：用户知识库metaData
  5. Comment：用户博客评论信息
  6. Record：用户与大模型对话记录信息
  7. Administrator：管理员信息

3.1. User表

class User(Base):
    __tablename__ = 'User'

    id: Mapped[str] = mapped_column(primary_key=True)
    email: Mapped[str] = mapped_column()  # 一个邮箱只能注册一个账号
    password: Mapped[str] = mapped_column()
    name: Mapped[str] = mapped_column()
    is_active: Mapped[bool] = mapped_column(default=True)  # 是否被封禁
    age: Mapped[int] = mapped_column()
    sex: Mapped[str] = mapped_column()
    description: Mapped[str] = mapped_column()

    conversations: Mapped[List["Conversation"]] = relationship(back_populates='owner')  # 拥有的会话集合
    blogs: Mapped[List["Blog"]] = relationship(back_populates='owner')  # 拥有的博客集合
    comments: Mapped[List["Comment"]] = relationship(back_populates='owner')  # 拥有的评论集合
    knowledge_bases: Mapped[List["KnowledgeBase"]] = relationship(back_populates='owner')  # 拥有的知识库集合

    def __repr__(self):
        return f'<User(id={self.id}, email={self.email}, name={self.name})>'

3.2. Conversation表

class Conversation(Base):
    __tablename__ = 'Conversation'

    id: Mapped[str] = mapped_column(primary_key=True)
    conv_name: Mapped[str] = mapped_column()
    create_time: Mapped[datetime.datetime] = mapped_column(default=datetime.datetime.utcnow())
    user_id: Mapped[str] = mapped_column(ForeignKey('User.id'))

    owner: Mapped["User"] = relationship(back_populates='conversations')
    records: Mapped[List["Record"]] = relationship(back_populates='conversation')

    def __repr__(self):
        return f'<Conversation(id={self.id}, conv_name={self.conv_name})>'

3.3. Blog表

class Blog(Base):
    __tablename__ = "Blog"

    id: Mapped[str] = mapped_column(primary_key=True)
    title: Mapped[str] = mapped_column()
    content: Mapped[Text] = Column(Text)
    create_time: Mapped[datetime.datetime] = mapped_column(default=datetime.datetime.utcnow())
    user_id: Mapped[str] = mapped_column(ForeignKey('User.id'))

    owner: Mapped["User"] = relationship(back_populates='blogs')
    comments: Mapped[List["Comment"]] = relationship(back_populates='blog')

    def __repr__(self):
        return f'<Blog(id={self.id}, title={self.title})>'

3.4. Comment表

class Comment(Base):
    __tablename__ = "Comment"

    id: Mapped[str] = mapped_column(primary_key=True)
    content: Mapped[str] = mapped_column()
    create_time: Mapped[datetime.datetime] = mapped_column(default=datetime.datetime.utcnow())
    user_id: Mapped[str] = mapped_column(ForeignKey('User.id'))
    blog_id: Mapped[str] = mapped_column(ForeignKey('Blog.id'))

    owner: Mapped["User"] = relationship(back_populates='comments')
    blog: Mapped["Blog"] = relationship(back_populates='comments')

    def __repr__(self):
        return f'<Comment(id={self.id}, content={self.content})>'

3.5. KnowledgeBase表

class KnowledgeBase(Base):
    __tablename__ = "KnowledgeBase"

    id: Mapped[str] = mapped_column(primary_key=True)
    name: Mapped[str] = mapped_column()
    description: Mapped[str] = mapped_column()
    create_time: Mapped[datetime.datetime] = mapped_column(default=datetime.datetime.utcnow())
    user_id: Mapped[str] = mapped_column(ForeignKey('User.id'))

    owner: Mapped["User"] = relationship(back_populates='knowledge_bases')

    def __repr__(self):
        return f'<KnowledgeBase(id={self.id}, name={self.name})>'

3.6. Administrator表

class Administrator(Base):
    __tablename__ = "Administrator"

    id: Mapped[str] = mapped_column(primary_key=True)
    name: Mapped[str] = mapped_column()
    password: Mapped[str] = mapped_column()

    def __repr__(self):
        return f'<Administrator(id={self.id}, name={self.name})>'

3.7. Record表

class Record(Base):
    __tablename__ = "Record"

    id: Mapped[str] = mapped_column(primary_key=True)
    content: Mapped[str] = mapped_column()
    is_ai: Mapped[bool] = mapped_column()
    conv_id: Mapped[str] = mapped_column(ForeignKey('Conversation.id'))

    conversation: Mapped["Conversation"] = relationship(back_populates='records')

    def __repr__(self):
        return f'<Record(id={self.id}, content={self.content})>'

4. ER图

5. 依赖倒置原则下的数据库连接

仿照Spring的容器机制，我们希望一个组件的生命周期是伴随web应用的启动而创建，伴随web应用的结束而销毁。其中数据库连接就是这样的一个组件。

所有这样的组件，均在component包下，数据库连接引擎只是其中一个：

# DB_engine.py

db_lock = Lock()
engine = None

def init_db_conn():
    global engine, db_lock
    db_lock.acquire()
    engine = create_engine(f'sqlite:///{SQLITE_CONNECTION["location"]}')

    # 注册连接监听 连接时开启外键约束(默认不开启)
    @event.listens_for(engine, "connect")
    def enable_foreign_keys(dbapi_connection, connection_record):
        cursor = dbapi_connection.cursor()
        cursor.execute("PRAGMA foreign_keys=ON;")
        logging.info("Sqlite数据库已开启外键约束")
        cursor.close()

    db_lock.release()

其中，全局变量engine即为数据库连接引擎。在web应用初始化时，我们调用init_db_conn，随后每次操作数据库，均使用该engine。

这里需要注意的是，Sqlite数据库连接时默认不开启外键约束（例如你可以在User根本不存在的情况下插入一条Conversation），因此我们开启连接时的监听，通过SQL语句打开外键约束选项。

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