【AI驱动 TDSQL-C Serverless 数据库技术实战营】AI赋能电商数据管理

    随着大数据时代的到来，数据量的激增对数据库系统提出了更高的要求。传统的数据库管理方式已经难以满足现代企业对于灵活性、可扩展性以及成本控制的需求。在此背景下，Serverless架构因其按需分配资源、自动扩展等特性而受到广泛关注。本文将探讨如何利用TDSQL-C Serverless数据库，在电商场景下实现数据的高效管理和智能分析，并通过可视化手段展示数据分析结果，为企业决策提供有力支持。

    AI技术的应用极大地提升了运营效率，并为电商行业带来了个性化推荐、用户行为分析、库存管理和市场趋势预测等关键领域的数据分析能力，在这种背景下，构建一个高效、可靠的AI电商数据分析系统显得尤为关键。本文旨在详细指导开发者如何利用腾讯云的高性能应用服务HAI和TDSQL-C MySQL Serverless版构建AI电商数据分析系统。HAI作为一个面向AI和科学计算的GPU应用服务产品，提供了强大的计算能力，使得复杂AI模型如大型语言模型（LLM）的快速部署和运行成为可能，进而支持自然语言处理和图像生成等高级任务。与此同时，TDSQL-C MySQL版作为一款云原生关系型数据库，其100%的MySQL兼容性，以及极致的弹性、高性能和高可用性，使其成为电商业务中处理海量数据存储和查询的理想选择。

    本文将通过Python编程语言和基于Langchain的框架，逐步引导开发者完成系统的构建和部署，具体涵盖从数据采集、预处理、分析到最终结果的可视化展示等各个环节，帮助读者深入理解如何在电商环境中运用AI技术和Serverless数据库实现数据驱动的业务增长。

1、环境搭建

1.1、购买 TDSQL-C Mysql Serverless 实例

    访问腾讯云官网申请 

TDSQL-C Mysql

服务器，点击立即选购。

根据图表选择特定服务器，选定的服务器为

serverless

的服务器，其他信息参考下图选择，网络下拉框如果为空的话，可以点击下面的新建私有网络链接创建。

在新建私有网络页面，点击新建。

新建网络时，填入两个名称和选择可用区即可，其他可以保持默认，配置完毕后，回到购买页面，根据需求选择计费方式。

选好计费方式后，点击下一步，进入数据库配置页面。

此页面配置数据库的root口令和端口，大小写选择不敏感，勾选协议条款，点击立即购买。

费用明细提示，点击立即购买。

购买后提示集群创建成功，点击前往管理页面。

在管理页面上方，选择区域，选择后面有数字的区域。

选好后开启外网。

点击授权并创建。

开启成功后，会显示主机域名和端口号，点击页面右上方的登录按钮，登录数据库。

在登录页面中，输入数据库的账号口令。

登录成功后，点击新建数据库，数据库名称填入shop，点击确定。

从左上角的数据库列表中，选择刚创建的shop数据库。

从页面上方的菜单中，选择SQL，打开SQL执行窗口，将准备好的SQL粘贴进去，点击执行，完成数据库初始化，SQL如下：

CREATE TABLE `ecommerce_sales_stats` (
  `category_id` int NOT NULL COMMENT '分类ID（主键）',
  `category_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '分类名称',
  `total_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '总销售额',
  `steam_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT 'Steam平台销售额',
  `offline_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '线下实体销售额',
  `official_online_sales` decimal(15,2) NOT NULL COMMENT '官方在线销售额',
  PRIMARY KEY (`category_id`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 AUTO_INCREMENT=1 COMMENT='电商分类销售统计表';
INSERT INTO `ecommerce_sales_stats` VALUES (1,'电子产品',150000.00,80000.00,30000.00,40000.00),(2,'服装',120000.00,20000.00,60000.00,40000.00),(3,'家居用品',90000.00,10000.00,50000.00,30000.00),(4,'玩具',60000.00,5000.00,30000.00,25000.00),(5,'书籍',45000.00,2000.00,20000.00,23000.00),(6,'运动器材',70000.00,15000.00,25000.00,30000.00),(7,'美容护肤',80000.00,10000.00,30000.00,40000.00),(8,'食品',50000.00,5000.00,25000.00,20000.00),(9,'珠宝首饰',30000.00,2000.00,10000.00,18000.00),(10,'汽车配件',40000.00,10000.00,15000.00,25000.00),(11,'手机配件',75000.00,30000.00,20000.00,25000.00),(12,'电脑配件',85000.00,50000.00,15000.00,20000.00),(13,'摄影器材',50000.00,20000.00,15000.00,15000.00),(14,'家电',120000.00,60000.00,30000.00,30000.00),(15,'宠物用品',30000.00,3000.00,12000.00,16800.00),(16,'母婴用品',70000.00,10000.00,30000.00,30000.00),(17,'旅行用品',40000.00,5000.00,15000.00,20000.00),(18,'艺术品',25000.00,1000.00,10000.00,14000.00),(19,'健康产品',60000.00,8000.00,25000.00,27000.00),(20,'办公用品',55000.00,2000.00,20000.00,33000.00);
CREATE TABLE `users` (
  `user_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID（主键，自增）',
  `full_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '用户全名',
  `username` varchar(50) NOT NULL COMMENT '用户名',
  `email` varchar(100) NOT NULL COMMENT '用户邮箱',
  `password_hash` varchar(255) NOT NULL COMMENT '用户密码的哈希值',
  `created_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `updated_at` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
  `is_active` tinyint(1) DEFAULT '1' COMMENT '是否激活',
  PRIMARY KEY (`user_id`),
  UNIQUE KEY `email` (`email`)
) ENGINE=INNODB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4  COMMENT='用户表';
INSERT INTO `users` VALUES (1,'张伟','zhangwei','[email protected]','hashed_password_1','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(2,'李娜','lina','[email protected]','hashed_password_2','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(3,'王芳','wangfang','[email protected]','hashed_password_3','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(4,'刘洋','liuyang','[email protected]','hashed_password_4','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(5,'陈杰','chenjie','[email protected]','hashed_password_5','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(6,'杨静','yangjing','[email protected]','hashed_password_6','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(7,'赵强','zhaoqiang','[email protected]','hashed_password_7','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(8,'黄丽','huangli','[email protected]','hashed_password_8','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(9,'周杰','zhoujie','[email protected]','hashed_password_9','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(10,'吴敏','wumin','[email protected]','hashed_password_10','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(11,'郑伟','zhengwei','[email protected]','hashed_password_11','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(12,'冯婷','fengting','[email protected]','hashed_password_12','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(13,'蔡明','caiming','[email protected]','hashed_password_13','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(14,'潘雪','panxue','[email protected]','hashed_password_14','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(15,'蒋磊','jianglei','[email protected]','hashed_password_15','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(16,'陆佳','lujia','[email protected]','hashed_password_16','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(17,'邓超','dengchao','[email protected]','hashed_password_17','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(18,'任丽','renli','[email protected]','hashed_password_18','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(19,'彭涛','pengtao','[email protected]','hashed_password_19','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(20,'方圆','fangyuan','[email protected]','hashed_password_20','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(21,'段飞','duanfei','[email protected]','hashed_password_21','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(22,'雷鸣','leiming','[email protected]','hashed_password_22','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1),(23,'贾玲','jialing','[email protected]','hashed_password_23','2024-08-18 04:07:18','2024-08-18 04:07:18',1);
CREATE TABLE `orders` (
  `order_id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int DEFAULT NULL,
  `order_amount` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
  `order_status` varchar(20) DEFAULT NULL,
  `order_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`order_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ;
INSERT INTO `orders` VALUES (1,3,150.50,'已支付','2024-08-23 10:01:00'),(2,7,89.20,'待支付','2024-08-23 10:03:15'),(3,12,230.00,'已支付','2024-08-23 10:05:30'),(4,2,99.90,'已发货','2024-08-23 10:07:45'),(5,15,120.00,'待发货','2024-08-23 10:10:00'),(6,21,180.50,'已支付','2024-08-23 10:12:15'),(7,4,105.80,'待支付','2024-08-23 10:14:30'),(8,18,210.00,'已支付','2024-08-23 10:16:45'),(9,6,135.20,'已发货','2024-08-23 10:19:00'),(10,10,160.00,'待发货','2024-08-23 10:21:15'),(11,1,110.50,'已支付','2024-08-23 10:23:30'),(12,22,170.80,'待支付','2024-08-23 10:25:45'),(13,8,145.20,'已发货','2024-08-23 10:28:00'),(14,16,190.00,'待发货','2024-08-23 10:30:15'),(15,11,125.50,'已支付','2024-08-23 10:32:30'),(16,19,165.20,'待支付','2024-08-23 10:34:45'),(17,5,130.00,'已发货','2024-08-23 10:37:00'),(18,20,175.80,'待发货','2024-08-23 10:39:15'),(19,13,140.50,'已支付','2024-08-23 10:41:30'),(20,14,155.20,'待支付','2024-08-23 10:43:45'),(21,9,135.50,'已发货','2024-08-23 10:46:00'),(22,23,185.80,'待发货','2024-08-23 10:48:15'),(23,17,160.50,'已支付','2024-08-23 10:50:30'),(24,12,145.20,'待支付','2024-08-23 10:52:45'),(25,3,130.00,'已发货','2024-08-23 10:55:00'),(26,8,115.50,'已支付','2024-08-23 10:57:15'),(27,19,120.20,'待支付','2024-08-23 10:59:30'),(28,6,145.50,'已发货','2024-08-23 11:01:45'),(29,14,130.20,'待支付','2024-08-23 11:04:00'),(30,5,125.50,'已支付','2024-08-23 11:06:15'),(31,21,135.20,'待支付','2024-08-23 11:08:30'),(32,7,140.50,'已发货','2024-08-23 11:10:45'),(33,16,120.20,'待支付','2024-08-23 11:13:00'),(34,10,135.50,'已支付','2024-08-23 11:15:15'),(35,2,140.20,'待支付','2024-08-23 11:17:30'),(36,12,145.20,'待支付','2024-08-23 12:00:00'),(37,15,130.20,'已支付','2024-08-23 12:02:15'),(38,20,125.50,'待发货','2024-08-23 12:04:30'),(39,17,135.20,'已支付','2024-08-23 12:06:45'),(40,4,140.50,'待支付','2024-08-23 12:09:00'),(41,10,120.20,'已发货','2024-08-23 12:11:15'),(42,13,135.50,'已支付','2024-08-23 12:13:30'),(43,18,145.20,'待支付','2024-08-23 12:15:45'),(44,6,130.20,'已发货','2024-08-23 12:18:00'),(45,11,125.50,'已支付','2024-08-23 12:20:15'),(46,19,135.20,'待支付','2024-08-23 12:22:30'),(47,5,140.50,'已发货','2024-08-23 12:24:45'),(48,20,120.20,'待支付','2024-08-23 12:27:00'),(49,17,135.50,'已支付','2024-08-23 12:29:15'),(50,4,145.20,'待支付','2024-08-23 12:31:30'),(51,10,130.20,'已发货','2024-08-23 12:33:45'),(52,13,125.50,'已支付','2024-08-23 12:36:00'),(53,18,135.20,'待支付','2024-08-23 12:38:15'),(54,6,140.50,'已发货','2024-08-23 12:40:30'),(55,11,120.20,'待支付','2024-08-23 12:42:45'),(56,19,135.50,'已支付','2024-08-23 12:45:00'),(57,5,145.20,'待支付','2024-08-23 12:47:15'),(58,20,130.20,'已发货','2024-08-23 12:49:30'),(59,17,125.50,'已支付','2024-08-23 13:01:45'),(60,4,135.20,'待支付','2024-08-23 13:04:00'),(61,10,140.50,'已发货','2024-08-23 13:06:15'),(62,13,120.20,'待支付','2024-08-23 13:08:30'),(63,18,135.50,'已支付','2024-08-23 13:10:45'),(64,6,145.20,'待支付','2024-08-23 13:13:00'),(65,11,130.20,'已发货','2024-08-23 13:15:15'),(66,19,125.50,'已支付','2024-08-23 13:17:30'),(67,5,135.20,'待支付','2024-08-23 13:19:45'),(68,20,140.50,'已发货','2024-08-23 13:22:00'),(69,17,120.20,'待支付','2024-08-23 13:24:15'),(70,4,135.50,'已支付','2024-08-23 13:26:30'),(71,10,145.20,'待支付','2024-08-23 13:28:45'),(72,13,130.20,'已发货','2024-08-23 13:31:00'),(73,18,125.50,'已支付','2024-08-23 13:33:15'),(74,6,135.20,'待支付','2024-08-23 13:35:30'),(75,11,140.50,'已发货','2024-08-23 13:37:45'),(76,19,120.20,'待支付','2024-08-23 13:40:00'),(77,5,135.50,'已支付','2024-08-23 13:42:15'),(78,20,145.20,'待支付','2024-08-23 13:44:30'),(79,17,130.20,'已发货','2024-08-23 13:46:45'),(80,4,125.50,'已支付','2024-08-23 13:49:00'),(81,10,135.20,'待支付','2024-08-23 13:51:15'),(82,13,140.50,'已发货','2024-08-23 13:53:30'),(83,18,120.20,'待支付','2024-08-23 13:55:45'),(84,6,135.50,'已支付','2024-08-23 13:58:00'),(85,11,145.20,'待支付','2024-08-23 14:00:15'),(86,19,130.20,'已发货','2024-08-23 14:02:30'),(87,5,125.50,'已支付','2024-08-23 14:04:45'),(88,20,135.20,'待支付','2024-08-23 14:07:00'),(89,17,140.50,'已发货','2024-08-23 14:09:15'),(90,4,120.20,'待支付','2024-08-23 14:11:30'),(91,10,135.50,'已支付','2024-08-23 14:13:45'),(92,13,145.20,'待支付','2024-08-23 14:16:00'),(93,18,130.20,'已发货','2024-08-23 14:18:15'),(94,6,125.50,'已支付','2024-08-23 14:20:30'),(95,11,135.20,'待支付','2024-08-23 14:22:45'),(96,19,140.50,'已发货','2024-08-23 14:25:00'),(97,5,120.20,'待支付','2024-08-23 14:27:15'),(98,20,135.50,'已支付','2024-08-23 14:29:30'),(99,17,145.20,'待支付','2024-08-23 14:31:45'),(100,4,130.20,'已发货','2024-08-23 14:34:00'),(101,10,125.50,'已支付','2024-08-23 14:36:15'),(102,13,135.20,'待支付','2024-08-23 14:38:30'),(103,18,140.50,'已发货','2024-08-23 14:40:45'),(104,16,120.20,'待支付','2024-08-23 14:43:00'),(105,12,135.50,'已支付','2024-08-23 14:45:15'),(106,3,145.20,'待支付','2024-08-23 14:47:30'),(107,8,130.20,'已发货','2024-08-23 14:49:45'),(108,19,125.50,'已支付','2024-08-23 14:52:00'),(109,6,135.20,'待支付','2024-08-23 14:54:15'),(110,14,140.50,'已发货','2024-08-23 14:56:30'),(111,10,120.20,'待支付','2024-08-23 14:58:45'),(112,13,135.50,'已支付','2024-08-23 15:01:00'),(113,18,145.20,'待支付','2024-08-23 15:03:15'),(114,6,130.20,'已发货','2024-08-23 15:05:30'),(115,11,125.50,'已支付','2024-08-23 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18:25:45'),(204,6,145.20,'待支付','2024-08-23 18:28:00'),(205,11,130.20,'已发货','2024-08-23 18:30:15'),(206,19,125.50,'已支付','2024-08-23 18:32:30'),(207,5,135.20,'待支付','2024-08-23 18:34:45'),(208,20,140.50,'已发货','2024-08-23 18:37:00'),(209,17,120.20,'待支付','2024-08-23 18:39:15'),(210,4,135.50,'已支付','2024-08-23 18:41:30'),(211,10,145.20,'待支付','2024-08-23 18:43:45');

刷新数据库，查看导入的数据。

1.2、部署HAI高算力服务器

打开官网地址

，点击立即使用。

在算力管理中，点击新建。

根据图中所示进行选择，区域选择就近的即可。

选择合适自己的算力方案，输入实例名称，勾选协议，点击立即购买。

需要等待几分钟，才能完成服务器创建，创建完成后点击实例名称。

点击端口配置。

在端口列表中，确认6399处于开启状态。

从此处获得公网IP。

浏览器地址栏中输入“公网IP:6399”,打开页面如下图所示，表示正常。

1.3、本地python环境搭建

访问python官网

，根据自己的操作系统选择对应的下载包，我的是windows11-64位，因此选择如下图。

下载完成后，双击安装，如下图所示，安装完成后自动加入环境变量。

python安装完成后，打开命令行窗口，依次使用如下命令，安装依赖包。

pip install openai 
pip install langchain 
pip install langchain-core 
pip install langchain-community 
pip install mysql-connector-python 
pip install streamlit 
pip install plotly 
pip install numpy
pip install pandas
pip install watchdog
pip install matplotlib
pip install kaleido

2、应用构建

2.1、搭建项目框架

在自己的windows电脑上，新创建一个workspace目录，打开vscode开发工具，如果没有安装请自行下载安装，打开vscode后，在vscode中打开创建的workspace文件夹。

2.2、TDSQL-C 数据库&HAI云算力配置

新创建配置文件config.yaml，文件内容如下：

database: 
  db_user: root
  db_password: tencent_TDSQL
  db_host: sh-cynosdbmysql-grp-9d8prc9o.sql.tencentcdb.com
  db_port: 21919
  db_name: shop

hai:
  model: llama3.1:8b
  base_url: http://82.156.229.112:6399

2.3、应用开发

新创建python文件，文件名为text2sql2plotly.py，将以下代码复制进去。

from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models import ChatOllama
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
import yaml
import mysql.connector
from decimal import Decimal
import plotly.graph_objects as go
import plotly
import pkg_resources
import matplotlib

yaml_file_path = 'config.yaml'

with open(yaml_file_path, 'r') as file:
    config_data = yaml.safe_load(file)

#获取所有的已安装的pip包
def get_piplist(p):
    return [d.project_name for d in pkg_resources.working_set]

#获取llm用于提供AI交互
ollama = ChatOllama(model=config_data['hai']['model'],base_url=config_data['hai']['base_url'])

db_user = config_data['database']['db_user']
db_password = config_data['database']['db_password']
db_host = config_data['database']['db_host']
db_port= config_data['database']['db_port']
db_name = config_data['database']['db_name']
# 获得schema
def get_schema(db):
    
    schema = mysql_db.get_table_info()
    return schema
def getResult(content):
    global mysql_db
    # 数据库连接
    mysql_db = SQLDatabase.from_uri(f"mysql+mysqlconnector://{db_user}:{db_password}@{db_host}:{db_port}/{db_name}")
    # 获得 数据库中表的信息
    #mysql_db_schema = mysql_db.get_table_info()
    #print(mysql_db_schema)
    template = """基于下面提供的数据库schema, 根据用户提供的要求编写sql查询语句,要求尽量使用最优sql,每次查询都是独立的问题，不要收到其他查询的干扰:
    {schema}
    Question: {question}
    只返回sql语句，不要任何其他多余的字符，例如markdown的格式字符等:
    如果有异常抛出不要显示出来
    """
    prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
    text_2_sql_chain = (
                RunnablePassthrough.assign(schema=get_schema)
                | prompt
                | ollama
                | StrOutputParser()
        )
    
    # 执行langchain 获取操作的sql语句
    sql = text_2_sql_chain.invoke({"question": content})

    print(sql)
    #连接数据库进行数据的获取
    # 配置连接信息
    conn = mysql.connector.connect(
    
        host=db_host,
        port=db_port,
        user=db_user,
        password=db_password,
        database=db_name
    )
    # 创建游标对象
    cursor = conn.cursor()
    # 查询数据
    cursor.execute(sql.strip("```").strip("```sql"))
    info = cursor.fetchall()
    # 打印结果
    #for row in info:
        #print(row)
    # 关闭游标和数据库连接
    cursor.close()
    conn.close()
    #根据数据生成对应的图表
    print(info)
    template2 = """
    以下提供当前python环境已经安装的pip包集合:
    {installed_packages};
    请根据data提供的信息，生成是一个适合展示数据的plotly的图表的可执行代码,要求如下：
        1.不要导入没有安装的pip包代码
        2.如果存在多个数据类别，尽量使用柱状图，循环生成时图表中对不同数据请使用不同颜色区分，
        3.图表要生成图片格式,保存在当前文件夹下即可，名称固定为：图表.png,
        4.我需要您生成的代码是没有 Markdown 标记的，纯粹的编程语言代码。
        5.生成的代码请注意将所有依赖包提前导入， 
        6.不要使用iplot等需要特定环境的代码
        7.请注意数据之间是否可以转换，使用正确的代码
        8.不需要生成注释
    data:{data}

    这是查询的sql语句与文本:

    sql:{sql}
    question:{question}
    返回数据要求:
    仅仅返回python代码，不要有额外的字符
    """
    prompt2 = ChatPromptTemplate.from_template(template2)
    data_2_code_chain = (
                RunnablePassthrough.assign(installed_packages=get_piplist)
                | prompt2
                | ollama
                | StrOutputParser()
        )
    
    # 执行langchain 获取操作的sql语句
    code = data_2_code_chain.invoke({"data": info,"sql":sql,'question':content})
    
    #删除数据两端可能存在的markdown格式
    print(code.strip("```").strip("```python"))
    exec(code.strip("```").strip("```python"))
    return {"code":code,"SQL":sql,"Query":info}

# 构建展示页面
import streamlit
# 设置页面标题
streamlit.title('AI驱动的数据库TDSQL-C 电商可视化分析小助手')
# 设置对话框
content = streamlit.text_area('请输入想查询的信息', value='', max_chars=None)
# 提问按钮 # 设置点击操作
if streamlit.button('提问'):
    #开始ai及langchain操作
    if content:
        #进行结果获取
        result = getResult(content)
        #显示操作结果
        streamlit.write('AI生成的SQL语句:')
        streamlit.write(result['SQL'])
        streamlit.write('SQL语句的查询结果:')
        streamlit.write(result['Query'])
        streamlit.write('plotly图表代码:')
        streamlit.write(result['code'])
        # 显示图表内容（生成在getResult中）
    streamlit.image('./图表.png', width=800) 

2.3、运行测试

打开终端执行以下命令。

streamlit run text2sql2plotly.py

运行成功后，控制台会有以下提示。

此时会自动打开浏览器页面。

可以在输入框中输入自己想要查看的结果，比如：

• 查询每个用户账号的名称和长度；
• 查询一下每类商品的名称和对应的销售总额；
• 查询出用户赵强的已支付订单的总额和未支付订单的总额数据。

系统会自动进行分析汇总，并生成对应的SQL，将结果展示到浏览器中。

并且最后会对数据进行图表展示。

3、总结

    遥望当年，想对电商数据进行分析时，需要购买服务器、设计开发数据分析系统、绞尽脑汁编写SQL，这是需要一个团队才能完成的工作，现在有了AI和云的技术，一个普通开发人员半天时间就可以搞定，极大的节约了成本，极大的提高了开发效率。

    AI驱动的TDSQL-C Serverless数据库技术在电商数据分析中的应用，不仅克服了传统方法中的许多局限性，还为电商企业带来了新的发展机遇。未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信，更多创新性的解决方案将会涌现出来，进一步推动电商行业的数字化转型与发展。