dolphindb-finance-dbtbcreate

name	dolphindb-finance-dbtbcreate
description	金融数据建库建表 — 自动检测 CSV 结构并在 DolphinDB 中建库建表
user-invocable	true
allowed-tools	["Read","Edit","Write","Bash","AskUserQuestion"]

/dolphindb-finance-dbtbcreate — 金融数据建库建表

适用于：手头有一个 CSV 文件想在 DolphinDB 中建库建表。自动检测 CSV 列结构、修正类型、计算分区方案，通过 .dos 脚本在 DolphinX 平台执行。

本 skill 只负责建库建表，不负责导入数据。数据导入请调用 /dolphindb-finance-dataimport。

分区方案参考

以下是已知数据集的分区方案（AI 助手在 Step 1 用户选择数据集后从此表读取对应方案）：

产品大类	数据集	存储引擎	分区方案	分区列	排序列
股票	Level-2 快照（沪深分表）	TSDB	按天分区 + 按股票代码 HASH25 分区	交易日期 + 股票代码	股票代码 + 交易时间
股票	Level-1 快照（沪深分表）	TSDB	按天分区 + 按股票代码 HASH25 分区	交易日期 + 股票代码	股票代码 + 交易时间
股票	逐笔委托（沪深分表）	TSDB	按天分区 + 按股票代码 HASH25 分区	交易日期 + 股票代码	股票代码 + 交易时间
股票	逐笔成交（沪深分表）	TSDB	按天分区 + 按股票代码 HASH25 分区	交易日期 + 股票代码	股票代码 + 交易时间
股票	Level-2 快照（沪深合并）	TSDB	按天分区 + 按股票代码 HASH50 分区	交易日期 + 股票代码	交易所类型 + 股票代码 + 交易时间
股票	Level-1 快照（沪深合并）	TSDB	按天分区 + 按股票代码 HASH50 分区	交易日期 + 股票代码	交易所类型 + 股票代码 + 交易时间
股票	逐笔委托（沪深合并）	TSDB	按天分区 + 按股票代码 HASH50 分区	交易日期 + 股票代码	交易所类型 + 股票代码 + 交易时间
股票	逐笔成交（沪深合并）	TSDB	按天分区 + 按股票代码 HASH50 分区	交易日期 + 股票代码	交易所类型 + 股票代码 + 交易时间
股票	日 K 线	OLAP	按年分区	交易时间	无
股票	分钟 K 线	OLAP	按天分区	交易时间	无
期权	快照	TSDB	按天分区 + 按期权代码 HASH20 分区	交易日期 + 期权代码	期权代码 + 接收时间
期货	快照	TSDB	按天分区 + 按期货代码 HASH10 分区	交易日期 + 期货代码	期货代码 + 接收时间
期货	日 K 线	OLAP	按年分区	交易时间	无
期货	分钟 K 线	OLAP	按天分区	交易时间	无
银行间债券	X-Bond 报价	TSDB	按天分区	创建日期	债券代码 + 创建时间
银行间债券	X-Bond 成交	TSDB	按天分区	创建日期	债券代码 + 创建时间
银行间债券	ESP 报价	TSDB	按天分区	创建日期	债券代码 + 创建时间
银行间债券	ESP 成交	TSDB	按天分区	创建日期	债券代码 + 创建时间
银行间债券	QB 报价	TSDB	按天分区	市场时间	债券代码 + 市场时间
银行间债券	QB 成交	TSDB	按天分区	市场时间	债券代码 + 市场时间

已知数据集的典型列结构参考

以下是从经验中提炼的各数据集常见列，辅助 Step 2.3 schema 类型修正判断：

快照 (Snapshot)

TradeDate DATE, TradeTime TIME, SecurityID SYMBOL, PreCloPrice DOUBLE, NumTrades LONG, TotalVolumeTrade LONG, TotalValueTrade DOUBLE, LastPrice DOUBLE, OpenPrice DOUBLE, HighPrice DOUBLE, LowPrice DOUBLE, BidPrice DOUBLE[], OfferPrice DOUBLE[], BidOrderQty LONG[], OfferOrderQty LONG[]

逐笔委托 (Entrust)

SecurityID SYMBOL, TradeDate DATE, TradeTime TIME, Price DOUBLE, OrderQty LONG, Side SYMBOL, OrderType SYMBOL, ApplSeqNum LONG

逐笔成交 (Trade)

SecurityID SYMBOL, TradeDate DATE, TradeTime TIME, TradePrice DOUBLE, TradeQty LONG, ExecType SYMBOL, BidApplSeqNum LONG, OfferApplSeqNum LONG

K 线

TradeDate DATE, TradeTime TIME, OpenPrice DOUBLE, HighPrice DOUBLE, LowPrice DOUBLE, ClosePrice DOUBLE, Volume LONG, Amount DOUBLE

执行流程

Step 1: 收集用户输入

用 AskUserQuestion 收集以下参数。注意：纯文本输入的问题不要设置 options，用户通过"Other"填写；分区类型用 options 做多选。

问题 1 — CSV 文件路径（必填）

• 直接提问："请输入 CSV 文件在 DDB 服务器上的绝对路径"
• 不设 options，用户通过"Other"填写路径

问题 2 — 数据库名（可选，可回车跳过）

• 直接提问："请输入数据库名（默认建议：dfs://DB_{表名}，直接回车使用默认值）"
• 不设 options，用户通过"Other"填写或留空

问题 3 — 表名（可选，可回车跳过）

• 直接提问："请输入表名（默认建议：TB_{CSV 文件名}，直接回车使用默认值）"
• 不设 options，用户通过"Other"填写或留空

问题 4a — 数据源大类（必选）

• 选择题，options 如下：
  • 股票
  • 期货
  • 期权
  • 银行间债券
  • 未知/都不是（自动计算分区方案）

问题 4b — 具体数据集（必选，根据 4a 从分区方案参考表中过滤对应选项）

• 如果 4a = 股票，options：
  • Level-2 快照（沪深分表） / Level-1 快照（沪深分表） / 逐笔委托（沪深分表） / 逐笔成交（沪深分表）
  • Level-2 快照（沪深合并） / Level-1 快照（沪深合并） / 逐笔委托（沪深合并） / 逐笔成交（沪深合并）
  • 日 K 线 / 分钟 K 线
• 如果 4a = 期货，options：快照 / 日 K 线 / 分钟 K 线
• 如果 4a = 期权，options：快照
• 如果 4a = 银行间债券，options：X-Bond 报价 / X-Bond 成交 / ESP 报价 / ESP 成交 / QB 报价 / QB 成交
• 如果 4a = 未知/都不是，跳过 4b，进入 Step 3 Case B

注意：沪深分表的 SZ/SH 分区方案相同，不需要单独询问交易所。用户在问题 2（数据库名）和问题 3（表名）中自行指定具体名称（如 dfs://DB_split_SZ / TB_split_SH_entrust）。

选择完成后，从分区方案参考表中读取该行的存储引擎、分区方案、分区列、排序列，带入后续步骤。

Step 2: 分析 CSV 结构

2.1 分析 CSV 结构

直接提交以下代码给 DolphinX 平台执行：

schema = extractTextSchema("{CSV路径}");
print("=== COLUMNS ===");
print(schema);
t = loadText("{CSV路径}");
print("=== PREVIEW ===");
select top 3 * from t;

2.2 提取分析结果

读取 === COLUMNS === 和 === PREVIEW === 后的输出，解析列名+类型和前 3 行数据样例。

2.3 Schema 类型修正

AI 助手根据列名关键词和数据预览，对 DDB 自动推断的类型做智能修正：

自动推断类型	列名关键词	建议修正
INT/LONG	id/code/证券/SecurityID/ApplSeqNum	→ SYMBOL
INT（形如 20230201）	date/日/trade_date	→ DATE
INT（形如 093000）	time/time	→ TIME
STRING（形如 2023.02.01）	date/日	→ DATE
DOUBLE（全为 NULL）	任意	提示用户确认

2.4 向用户展示确认

用 AskUserQuestion 向用户展示修正后的 schema：

解析后的 schema 如下（含自动修正建议）：
  trade_date  →  DATE（原推断 INT，建议修正）
  SecurityID  →  SYMBOL（原推断 INT，建议修正）
  last_price  →  DOUBLE ✓
  trade_qty   →  LONG ✓
  trade_time  →  TIME（原推断 INT，建议修正）

请确认以上 schema 是否正确，或逐列说明需要修改的地方。

用户确认后进入下一步。

2.5 确认分区日期列

用 AskUserQuestion 向用户确认用于分区的日期列（不设 options，用户通过"Other"填写）：

从确认后的 schema 中检测到以下时间相关列：
  {列名1}  {类型}
  {列名2}  {类型}

请回答以下问题（一行一个）：
1. 哪一列是日期分区列？例如 trade_date
2. 该列的日期格式是什么？例如 INT 类型 20230201，或 DATE 类型 2023.02.01
3. 数据覆盖的日期范围是什么？例如 2023.02.01..2023.02.28（如果未知可留空）

用户的回答将用于 Step 3 的 VALUE 分区子句和 Step 4 的建表 DDL。

Step 3: 确定分区方案

Case A — 已知分区类型

从分区方案参考表中已选数据集所在行读取存储引擎、分区方案、分区列、排序列，按以下规则生成 DDL：

映射规则 1 — 存储引擎： CSV 中的存储引擎值直接传递：engine='{存储引擎}'

映射规则 2 — 分区方案 → partition_clause：

分区方案	生成的 partition_clause
按天分区	VALUE({起始日期}..{结束日期})
按年分区	VALUE({起始年份}.01M..{结束年份}.12M)
按天分区 + 按{某代码} HASH{N} 分区	VALUE({起始日期}..{结束日期}), HASH([SYMBOL, {N}])

其中 {起始日期}/{结束日期} 格式为 yyyy.MM.dd，来自 Step 2.5 用户确认；{N} 从分区方案 HASH 中提取数字；{起始年份}/{结束年份} 从日期范围计算。

映射规则 3 — 分区列（中文 → 实际列名）：

按 + 分割分区列，逐段映射到 schema 中的实际列名：

中文片段	查找优先级
交易日期	Step 2.5 用户确认的日期分区列
股票代码	SecurityID → code → 证券代码
期权代码	OptionID → 期权代码
期货代码	查找含 Future/期货 的列
创建日期	CreateDate → 创建日期
市场时间	MarketTime → 市场时间
交易所类型	Market → Exchange → 交易所
债券代码	BondCode → 债券代码
接收时间	ReceiveTime → 接收时间

映射后的顺序成为 partition_cols 列表。映射不到的列通过 AskUserQuestion 请用户确认。

映射规则 4 — 排序列：

将排序列按 + 分割，逐段映射（规则同规则 3）。特殊值 无 表示空列表 []（OLAP 表用）。

结果顺序成为 sort_cols 列表。

注意： 当前规则使用 TradeDate 作为日期列名占位符，如果 Step 2.5 用户确认的实际列名不同，生成 DDL 时以用户确认为准。

Case B — 新数据源

1. 直接提交以下代码给 DolphinX 平台执行：

t = loadText("{CSV路径}");
bytes = memSize(t);
print("=== MEM_MB ===");
print(string(bytes / 1024.0 / 1024.0));

2. 读取 === MEM_MB === 后的值获取内存占用（MB）

3. 计算辅助指标：

   总内存MB = MEM_MB  （从脚本读取）
   覆盖天数 = 用户确认的日期范围天数
   日均     = 总内存MB / 覆盖天数
   按月     = 总内存MB / ceil(覆盖天数 / 30)
   

4. 按规则计算分区方案（目标：每个分区 100~500MB）：

   条件	时间分区	Hash 桶数
   总内存 < 500MB	VALUE(日期范围·整个区间)	0
   日均 >= 100MB	VALUE(日期范围·按日)	ceil(总内存MB/300)
   日均 < 100MB 且 按月 > 500MB	VALUE(日期范围·按日)	0
   日均 < 100MB 且 按月 100~500MB	VALUE(月份范围·按月)	0
   日均 < 100MB 且 按月 < 100MB	VALUE(年份范围·按年)	0

5. HASH 列取 Step 2.5 用户确认的日期分区列或股票代码列（如有 SecurityID/code/证券代码 等则用该列）。有 HASH 时分区子句如 VALUE(2023.02.01..2023.02.28), HASH([SYMBOL, 25])，无 HASH 时如 VALUE(2023.02M..2023.02M)。

Step 4: 生成建库建表脚本

写入 generated/create_{表名}_{时间戳}.dos：

// create_{表名}_{时间戳}.dos — 自动生成，建库建表
// 建库
if(!existsDatabase("{数据库路径}")){
    create database "{数据库路径}"
    partitioned by {分区子句，如 VALUE(2023.02.01..2023.02.28), HASH([SYMBOL, 25])}
    engine='{存储引擎}'    // 从分区方案参考表读取
}

// 建表（列定义从确认后的 schema 生成）
if(!existsTable("{数据库路径}", "{表名}")){
    create table "{数据库路径}"."{表名}"(
        TradeDate DATE[comment="交易日期", compress="delta"],
        TradeTime TIME[comment="交易时间", compress="delta"],
        ...
    )
    partitioned by {分区列},
    sortColumns=[{排序列}],
    keepDuplicates=ALL
}

// 验证
print("=== RESULT ===");
print("DB_EXISTS=" + string(existsDatabase("{数据库路径}")));
print("TB_EXISTS=" + string(existsTable("{数据库路径}", "{表名}")));

AI 助手提交 .dos 执行，读取 === RESULT === 的结果。

Step 5: 验证与结果

读取脚本输出，向用户报告建库建表结果：

数据库 dfs://DB_test → 创建成功
表 dfs://DB_test.TB_test → 创建成功

数据库路径: dfs://DB_test
表名: TB_test
分区: VALUE(2023.02.01..2023.02.28), HASH([SYMBOL, 25])
列数: 6
  trade_date DATE
  SecurityID SYMBOL
  last_price DOUBLE
  trade_qty LONG
  trade_time TIME

注意事项

• CSV 路径：路径必须在 DDB 服务器上可访问
• 时间列：extractTextSchema 基于前 100 行推断类型，大文件可能出现类型误判
• 建表 DDL：列定义之间必须加逗号
• 覆盖数据库：如果 DDB 报错"不允许覆盖已有数据库"，先执行 dropDatabase("{数据库路径}") 删除后再重建
• 生成目录：建表 DDL 脚本统一存放在 generated/ 子目录中

产出文件清单

文件	来源
generated/create_{表名}_{时间戳}.dos	Step 4 建库建表脚本