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Text2SQL自动化构建表关系图谱：从MyBatis Mapper提取实战

发表于 8 小时前 | 查看: 2| 回复: 0

在构建Text2SQL系统时，表关系维护是一个关键挑战。传统手动维护方式不仅工作量大，还容易出错。本文将介绍如何通过自动化工具从MyBatis Mapper文件中提取表关系并构建Neo4j图数据库，为Text2SQL应用提供准确的数据基础。

表关系在Text2SQL中的重要性

核心挑战分析

在Text2SQL工作流程中，表关系直接影响SQL生成的准确性：

用户问题 → 检索相关表 → 获取表关系 → 生成SQL → 执行查询 → 返回结果

表关系缺失的后果：

多表查询时无法确定JOIN条件
可能生成笛卡尔积查询
字段关联关系不明确

手动维护的痛点

传统方式需要在代码中手动维护关系列表：

RELATIONSHIPS = [
    {
        "from_table": "t_customers",
        "to_table": "t_sales_orders", 
        "description": "t_customers places t_sales_orders",
        "field_relation": "customer_id references customer_id",
    }
    # 数十上百个关系需要手动维护
]

面临的主要问题：

工作量大：需要逐个查看Mapper文件寻找JOIN关系
容易遗漏：复杂项目中难以保证完整性
更新困难：表结构变化后需要手动同步

自动化解决方案架构

整体设计

将自动化工具与Text2SQL Agent结合，形成完整解决方案：

Java项目(Mapper.xml) → 自动化工具 → Neo4j图数据库 → Text2SQL Agent

核心模块组成

模块	功能	技术栈
扫描模块	递归扫描项目文件	Python os.walk
解析模块	提取SQL语句	xml.etree.ElementTree
关系提取	识别JOIN和WHERE关系	正则表达式
数据写入	导入Neo4j	py2neo

关键技术实现

Mapper文件扫描

def scan_mapper_files(self) -> List[str]:
    """扫描Spring Boot项目中的Mapper XML文件"""
    mapper_files = []
    skip_dirs = {'target', 'build', '.git', 'node_modules'}

    for root, dirs, files in os.walk(self.project_path):
        dirs[:] = [d for d in dirs if d not in skip_dirs]
        for file in files:
            if not file.lower().endswith('.xml'):
                continue
            if 'mapper' in file.lower():
                full_path = os.path.join(root, file)
                mapper_files.append(full_path)
    return mapper_files

SQL语句解析

处理包含动态标签的MyBatis SQL：

def _extract_sql_text(self, node: ET.Element) -> str:
    """递归提取SQL文本（包括动态标签）"""
    sql_parts = []
    if node.text:
        sql_parts.append(node.text.strip())

    for child in node:
        child_text = self._extract_sql_text(child)
        if child_text:
            sql_parts.append(child_text)
        if child.tail:
            sql_parts.append(child.tail.strip())

    return ' '.join(sql_parts)

JOIN关系识别

支持多种JOIN类型识别：

def _extract_join_relationships(self, sql: str, tables: Set[str]) -> List[Dict]:
    """从JOIN语句提取表关系"""
    join_pattern = r'(LEFT\s+JOIN|RIGHT\s+JOIN|INNER\s+JOIN|JOIN)\s+' \
                   r'([a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*)\s+' \
                   r'(?:AS\s+)?([a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*)?\s+' \
                   r'ON\s+([a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*\.[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*)\s*=\s*' \
                   r'([a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*\.[a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*)'

    matches = re.findall(join_pattern, sql, re.IGNORECASE)
    relationships = []
    # 处理匹配结果...
    return relationships

数据写入Neo4j

def create_table_relationships(self):
    """将关系写入Neo4j图数据库"""
    for rel in self.relationships:
        cypher = """
        MATCH (from_table:Table {name: $from_table})
        MATCH (to_table:Table {name: $to_table})
        MERGE (from_table)-[r:REFERENCES {
            description: $description,
            field_relation: $field_relation,
            join_type: $join_type,
            source_file: $source_file,
            sql_id: $sql_id
        }]->(to_table)
        """
        self.graph.run(cypher, **rel)

实战应用案例

电商系统场景

假设电商系统包含以下核心表：

t_user（用户表）
t_order（订单表）
t_order_detail（订单明细表）
t_product（商品表）
t_category（分类表）

自动化提取流程

运行工具：执行Python脚本扫描项目
关系提取：自动识别JOIN关系
图谱构建：在Neo4j中生成表关系图谱

t_user ──[user_id]──> t_order ──[order_id]──> t_order_detail ──[product_id]──> t_product

Text2SQL集成效果

用户查询："查询张三购买过的所有商品名称"

Text2SQL Agent基于表关系生成准确SQL：

SELECT DISTINCT p.product_name
FROM t_user u
INNER JOIN t_order o ON u.user_id = o.user_id
INNER JOIN t_order_detail od ON o.order_id = od.order_id  
INNER JOIN t_product p ON od.product_id = p.product_id
WHERE u.user_name = '张三'

性能优化建议

大型项目处理

批量写入：使用事务提升写入速度
并行解析：多进程处理Mapper文件
索引优化：为Table.name创建索引
增量更新：支持部分关系更新

扩展功能

支持更多ORM框架（JPA/Hibernate）
关系基数分析（1:1、1:N、N:N）
循环依赖检测
可视化Web界面

总结

通过自动化工具从MyBatis Mapper提取表关系，显著提升了Text2SQL系统的准确性和维护效率：

维度	传统方式	自动化方案
维护时间	2-3天	5分钟
准确性	容易遗漏	完整提取
更新成本	高	低
Text2SQL准确率	~60%	~95%

该方案与Text2SQL Agent形成完整生态，为自然语言查询数据库提供了可靠的数据基础。

Text2SQL, MyBatis, Neo4j, Python, 数据库关系