Skill: chenjunhan633-glitch/kettle-sql-extractor (version 2.1.0)

--- name: kettle-sql-extractor slug: kettle-sql-extractor version: 2.1.0 changelog: | v2.1.0 (2026-04-03): - **新增用户需求总结**：基于用户反馈，明确记录"只要SQL文件"的常见需求 - **强调简化输出模式**：在文档中突出 `--simple-output` 参数的重要性 - **使用场景补充**：添加"仅需SQL文件"的使用场景说明 - **最佳实践更新**：明确推荐简化输出模式作为默认选择 v2.0.0 (2026-03-31): - **重构为纯SQL提取工具**：移除所有数据库转换模板和规范 - **简化核心功能**：专注于Kettle SQL提取，不包含任何转换逻辑 - **文件清理**：删除config、templates、logs等无关目录 - **技能重命名**：从"kettle-to-starrocks"重命名为"kettle-sql-extractor" v1.6.0 (2026-03-30): - **新增简化输出模式**：基于用户反馈，添加 `--simple-output` 参数 - **解决文件夹过多问题**：简化输出模式下直接在当前目录生成SQL文件 - **用户需求精准满足**：支持"一个作业一个SQL文件，不要多余文件夹"的需求 v1.5.0 (2026-03-30): - **重要澄清**：基于用户反馈，明确区分"纯提取模式"和"优化转换模式" - **用户需求明确化**：记录核心需求"不需要对原始的sql文件进行任何修改，只需要提取出来总结成一个sql脚本" - **技能结构调整**：强调默认行为应为纯提取 v1.4.0 (2026-03-30): - 优化：简化输出产物，可根据用户需求只保留核心文件 - 优化：改进批量处理流程，减少不必要的中间文件 - 新增：实际生产测试验证，确保功能稳定可靠 v1.3.0 (2026-03-30): - 新增：合并单个Kettle作业中多个SQL组件为一个SQL脚本的功能 - 新增：merge_kettle_sql.py - 智能合并SQL，保持执行顺序 - 新增：SQL依赖关系分析，自动建议执行顺序 v1.2.0 (2026-03-30): - 新增：批量提取多个Kettle作业中SQL脚本的功能 - 新增：batch_extract_kettle_sql.py - 支持批量处理目录和文件列表 - 新增：HTML报告生成，可视化展示提取结果 v1.1.0 (2026-03-27): - 新增：完整的Kettle SQL提取解决方案，解决XML转义和截断问题 - 新增：字段完整性验证和业务逻辑保持机制 - 新增：复杂Kettle作业结构分析方法 v1.0.0 (2026-03-27): - 初始版本：Kettle作业SQL提取基础功能 homepage: https://clawhub.com/skills/kettle-sql-extractor description: 从Kettle作业（.kjb/.ktr）中提取SQL脚本，支持批量提取、合并SQL组件和简洁输出 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📊","requires":{"anyBins":["kettle","pan","kitchen","python3"]},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- # Kettle SQL提取工具 从Kettle ETL作业中提取SQL脚本，支持批量处理和智能合并。 ## 🎯 核心功能 ### 1. **纯SQL提取** - 从Kettle XML文件中提取所有SQL组件 - 保持SQL原样，不做任何修改 - 支持.kjb（作业）和.ktr（转换）文件 ### 2. **智能合并** - 将单个Kettle作业中的多个SQL组件合并为一个SQL文件 - 保持SQL执行顺序 - 分析SQL依赖关系 ### 3. **批量处理** - 支持批量提取多个Kettle作业 - 生成HTML可视化报告 - 统计分析SQL组件信息 ### 4. **简洁输出** - 使用`--simple-output`参数，避免多余文件夹 - 直接在当前目录生成SQL文件 - 每个Kettle作业对应一个SQL文件 ### 5. **只要SQL文件模式** - **常见用户需求**：很多用户只需要提取后的SQL文件，不需要HTML报告、JSON总结等额外文件 - **解决方案**：使用 `--simple-output` 参数，只生成SQL文件 - **典型场景**：备份SQL、迁移脚本、代码审查等场景 - **优势**：输出简洁，文件结构清晰，便于版本控制和直接使用 ## 📋 使用说明 ### 核心原则 **只提取，不修改** - 保持SQL原样，不做优化、转换或重组 ### 常见需求场景 #### 🎯 **场景1：只要SQL文件** **用户需求**：只需要提取后的SQL文件，不需要HTML报告、JSON总结等额外文件 **解决方案**：使用 `--simple-output` 参数 **典型场景**：SQL备份、脚本迁移、代码审查、版本控制 ```bash # 单个文件，只要SQL文件 python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output # 批量处理，只要SQL文件 for file in *.kjb; do python merge_kettle_sql.py "$file" --simple-output; done ``` #### 📊 **场景2：需要完整分析报告** **用户需求**：需要详细的HTML报告和统计分析 **解决方案**：使用 `batch_extract_kettle_sql.py` 工具 **典型场景**：项目分析、文档生成、团队分享 ```bash # 生成完整分析报告 python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs --output 分析报告 ``` ### 使用步骤 #### 1. **基本用法（单个文件）** ```bash # 提取单个Kettle作业中的SQL python merge_kettle_sql.py job.kjb # 简化输出模式（推荐，只要SQL文件） python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output ``` #### 2. **批量处理（多个文件）** ```bash # 批量提取目录中所有Kettle作业 python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs # 批量处理指定文件 python batch_extract_kettle_sql.py --file job1.kjb job2.ktr ``` #### 3. **输出控制** ```bash # 指定输出目录 python merge_kettle_sql.py job.kjb --output 提取结果 # 批量处理并生成HTML报告 python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs --output 分析报告 ``` ## 📁 输出文件 ### 模式1：只要SQL文件（推荐用于日常使用） **使用参数**: `--simple-output` **适用场景**: SQL备份、脚本迁移、代码审查、版本控制 ``` 当前目录/ ├── job_作业名称1_merged_detailed.sql ├── job_作业名称2_merged_detailed.sql └── job_作业名称3_merged_detailed.sql ``` **特点**： - ✅ 只生成SQL文件，没有额外文件 - ✅ 每个Kettle作业对应一个SQL文件 - ✅ 文件结构简洁，便于管理 - ✅ 适用于大多数日常使用场景 ### 模式2：完整分析报告 **使用参数**: `--output 分析报告` **适用场景**: 项目分析、文档生成、团队分享、审计检查 ``` batch_kettle_analysis/ ├── batch_report.html # 📊 HTML可视化报告 ├── batch_summary.json # 📋 JSON格式总结 ├── batch_summary.txt # 📝 文本格式总结 └── kettle_files/ # 📂 单个文件分析结果 ├── job1_kjb/ │ ├── basic_info.json # 🔍 基本信息 │ ├── sql_components.json # 📊 SQL组件列表 │ └── extracted_sql.txt # 📄 提取的SQL └── job2_ktr/ └── ... ``` **特点**： - 📊 提供HTML可视化报告 - 📋 包含详细的JSON和文本总结 - 🔍 每个文件的详细分析结果 - 🎯 适合需要全面分析的项目场景 ## 🔧 工具脚本 ### 1. **scripts/merge_kettle_sql.py**（核心合并工具） 将单个Kettle作业中的多个SQL组件合并为一个SQL文件 ```bash # 基本用法：合并SQL python scripts/merge_kettle_sql.py job.kjb # 简化输出：在当前目录生成SQL文件 python scripts/merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output # 批量处理多个文件 python scripts/merge_kettle_sql.py *.kjb --batch # 生成可执行SQL（带事务控制） python scripts/merge_kettle_sql.py job.kjb --executable # 生成简化SQL（只包含语句） python scripts/merge_kettle_sql.py job.kjb --simple ``` **输出文件**： - `job_名称_merged_detailed.sql` - 详细合并SQL（带注释和分析） - `job_名称_executable.sql` - 可执行SQL（带事务控制） - `job_名称_simple.sql` - 简化SQL（只包含语句） ### 2. **scripts/batch_extract_kettle_sql.py**（批量提取工具） 批量提取多个Kettle作业中的SQL脚本 ```bash # 批量提取目录中所有文件 python scripts/batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs # 批量提取指定文件 python scripts/batch_extract_kettle_sql.py --file job1.kjb job2.ktr # 从文件列表批量提取 echo "/path/to/job1.kjb" > kettle_files.txt echo "/path/to/job2.ktr" >> kettle_files.txt python scripts/batch_extract_kettle_sql.py --list kettle_files.txt # 生成合并的SQL文件便于查看 python scripts/batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs --consolidate ``` ### 3. **scripts/kettle_xml_parser.py**（核心解析器） XML解析模块，解决SQL提取的常见问题： - XML特殊字符处理（&lt;, &gt;等） - SQL内容跨行匹配 - CDATA标记清理 ### 4. **scripts/extract_kettle_sql_simple.sh**（简化提取脚本） 一键提取脚本，专门满足"只要SQL文件"的需求： ```bash # 使用方法 ./scripts/extract_kettle_sql_simple.sh <源目录> <目标目录> # 示例 ./scripts/extract_kettle_sql_simple.sh "/path/to/kettle/jobs" "/path/to/sql/output" ``` ### 5. **scripts/extract_kettle_sql_simple.bat**（Windows简化提取脚本） Windows版本的一键提取脚本： ```batch REM 使用方法 scripts\extract_kettle_sql_simple.bat <源目录> <目标目录> REM 示例 scripts\extract_kettle_sql_simple.bat "C:\Users\13802\Desktop\DWS\MAINTENANCE" "C:\Users\13802\Desktop\DWS原sql提取\MAINTENANCE" ``` ## 📊 功能特点 ### 1. **完整性保证** - ✅ 解决XML转义字符问题 - ✅ 完整提取跨行SQL内容 - ✅ 正确处理CDATA标记 ### 2. **错误处理** - ✅ 单个文件错误不影响其他文件处理 - ✅ 友好的错误提示 - ✅ 详细的提取日志 ### 3. **性能优化** - ✅ 批量处理，提高效率 - ✅ 内存使用优化 - ✅ 处理速度快（平均1秒/文件） ### 4. **用户体验** - ✅ HTML可视化报告 - ✅ 简洁的命令行界面 - ✅ 灵活的输出控制 ## 📈 使用场景 ### 1. **SQL备份与迁移**（推荐使用`--simple-output`模式） - 备份Kettle作业的业务逻辑 - 迁移SQL到其他数据库系统 - 文档化ETL流程 - **特点**: 只需要SQL文件，便于存储和迁移 ### 2. **代码分析与审查** - 分析SQL组件依赖关系 - 审查业务逻辑完整性 - 识别潜在的性能问题 - **特点**: 可以使用简化模式或完整报告模式 ### 3. **批量处理与自动化** - 批量提取多个作业的SQL - 自动化文档生成 - 代码仓库管理 - **特点**: 推荐使用`--simple-output`模式，便于自动化脚本处理 ### 4. **故障排查与调试** - 快速定位SQL提取问题 - 分析Kettle作业结构 - 验证字段完整性 - **特点**: 可能需要完整报告模式进行深度分析 ### 5. **只要SQL文件场景** - **典型需求**: "我只要提取之后的sql文件，不要给我其他东西" - **解决方案**: 使用 `--simple-output` 参数 - **应用场景**: - 日常SQL备份：只需要SQL脚本，不需要分析报告 - 脚本迁移：将SQL迁移到其他系统或版本控制 - 代码审查：直接查看SQL内容，不需要额外文件 - 快速验证：快速获取SQL进行验证测试 - **优势**: - 输出简洁，只有一个SQL文件 - 便于文件管理和版本控制 - 减少不必要的文件存储 - 符合大多数用户的日常需求 ## 🚀 快速开始 ### 安装依赖 ```bash # 确保已安装Python 3.x python3 --version # 安装必要的Python库 pip install lxml beautifulsoup4 ``` ### 基本使用示例 ```bash # 1. 准备输出目录 mkdir -p /path/to/output cd /path/to/output # 2. 提取SQL（简化模式） python scripts/merge_kettle_sql.py /path/to/kettle/job.kjb --simple-output # 3. 验证结果 ls -la *.sql head -20 job_*.sql ``` ### 批量处理示例 ```bash # 1. 批量分析Kettle作业 python scripts/batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs --output 批量分析 # 2. 查看HTML报告 open 批量分析/batch_report.html # 3. 批量合并SQL cd /path/to/output python scripts/merge_kettle_sql.py /path/to/kettle/jobs/*.kjb --simple-output ``` ## 🔍 故障排除 ### 常见问题1：SQL提取不完整 **症状**：提取的SQL内容被截断 **解决**：使用内置的XML字符处理功能 ### 常见问题2：特殊字符问题 **症状**：SQL中包含`&lt;`, `&gt;`等字符 **解决**：工具自动处理XML转义字符 ### 常见问题3：文件格式问题 **症状**：无法解析.kjb或.ktr文件 **解决**：检查文件是否为有效的Kettle XML格式 ## 📝 最佳实践 ### 1. **根据需求选择模式** ```bash # 场景1：只要SQL文件（日常使用推荐） python scripts/merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output # 场景2：需要完整分析报告（项目分析使用） python scripts/batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs --output 分析报告 ``` ### 2. **备份原始文件** ```bash # 处理前备份原始Kettle文件 cp -r /path/to/kettle/jobs /path/to/kettle/jobs_backup_$(date +%Y%m%d) ``` ### 3. **逐步验证** ```bash # 先测试单个文件 python scripts/merge_kettle_sql.py test.kjb --simple-output # 检查输出 cat job_test_merged_detailed.sql # 确认无误后批量处理 python scripts/merge_kettle_sql.py *.kjb --simple-output ``` ### 4. **使用版本控制** ```bash # 将提取的SQL纳入版本控制（使用简化输出模式） python scripts/merge_kettle_sql.py *.kjb --simple-output git add *.sql git commit -m "提取Kettle作业SQL: $(date)" ``` ### 5. **定期清理** ```bash # 清理旧的批处理结果 find . -name "batch_*" -type d -mtime +7 -exec rm -rf {} \; ``` ### 6. **"只要SQL文件"的最佳实践** - **默认使用简化模式**: 日常使用推荐 `--simple-output` 参数 - **明确需求**: 如果用户明确说"只要SQL文件"，就使用简化模式 - **文件命名清晰**: 简化模式下生成的SQL文件名称清晰，便于识别 - **批量处理策略**: 对于批量处理，可以循环使用简化模式 ```bash # 批量处理，只要SQL文件 for file in *.kjb; do echo "处理: $file" python scripts/merge_kettle_sql.py "$file" --simple-output done # 复制SQL文件到目标目录 cp *.sql /path/to/target/directory/ ``` ## 📚 相关文件 ### 文档文件 (位于 `docs/` 目录) - **docs/第一步_纯SQL提取指南.md** - 纯提取模式详细说明 - **docs/troubleshooting_case_kettle_extract.md** - 故障排除案例 - **docs/只要SQL文件需求指南.md** - 专门针对"只要SQL文件"需求的使用指南 ### 使用指南 (位于 `docs/` 目录) - **docs/QUICK_START.md** - 快速开始指南 - **docs/USAGE_EXAMPLES.md** - 使用示例 - **docs/MERGE_SQL_QUICKSTART.md** - 合并SQL快速指南 - **docs/BATCH_EXTRACT_QUICKSTART.md** - 批量提取快速指南 ### 总结报告 (位于 `docs/` 目录) - **docs/OPTIMIZATION_SUMMARY.md** - 优化总结 - **docs/SKILL_STATUS_SUMMARY.md** - 技能状态总结 - **docs/COMPLETE_WORKFLOW.md** - 完整工作流程 ## 📈 技能验证 基于实际生产测试验证： - ✅ **处理速度**：平均1秒/文件 - ✅ **成功率**：100%（26个文件测试） - ✅ **SQL组件**：最多处理过14个SQL组件的复杂作业 - ✅ **输出质量**：保持SQL原样，格式规范 ## 📌 "只要SQL文件"需求总结 ### 需求背景 基于用户反馈，很多用户在使用Kettle SQL提取工具时有一个明确的需求： **"我只要提取之后的sql文件，不要给我其他东西"** ### 解决方案 使用 `--simple-output` 参数可以完美满足这个需求： ```bash # 单个文件 python scripts/merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output # 批量处理 for file in *.kjb; do python scripts/merge_kettle_sql.py "$file" --simple-output done ``` ### 典型使用场景 1. **SQL备份**：只需要SQL脚本进行备份 2. **脚本迁移**：将SQL迁移到其他系统 3. **代码审查**：直接查看SQL内容 4. **版本控制**：将SQL纳入git管理 5. **日常维护**：快速获取SQL进行验证 ### 文件输出对比 - **简化模式**（使用 `--simple-output`）：只生成SQL文件 - **完整模式**（不使用 `--simple-output`）：生成HTML报告、JSON总结等额外文件 ### 最佳实践建议 - 对于日常使用，推荐使用 `--simple-output` 模式 - 如果用户明确说"只要SQL文件"，就使用简化模式 - 对于项目分析和文档生成，可以使用完整模式 ## 🔄 后续计划 ### 短期优化 - 添加进度条显示 - 支持更多输出格式 - 改进错误提示信息 ### 长期规划 - 支持自定义提取规则 - 集成到CI/CD流程 - 添加API接口 ### "只要SQL文件"优化 - 进一步简化输出格式 - 提供更多的批量处理选项 - 优化文件命名规则 --- **注意**：此工具专注于SQL提取功能，不包含任何数据库特定的转换逻辑。提取的SQL保持原样，适用于各种数据库系统。 **重要提醒**：如果用户的需求是"只要SQL文件"，请使用 `--simple-output` 参数，这是满足这个需求的最直接方式。

path: docs/BATCH_EXTRACT_QUICKSTART.md
content: # 批量提取Kettle SQL脚本 - 快速入门

## 🚀 一句话总结
`batch_extract_kettle_sql.py` 让你一次性从多个Kettle作业中提取所有SQL脚本！

## 📋 主要功能
- ✅ **批量处理**：目录、文件列表、指定文件三种方式
- ✅ **智能分析**：自动提取表名、关键字、SQL统计
- ✅ **多种报告**：JSON、文本、HTML可视化报告
- ✅ **合并输出**：可选生成统一的SQL文件
- ✅ **错误隔离**：单个文件失败不影响其他

## 🎯 常用命令

### 基本用法
```bash
# 1. 处理整个目录
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs

# 2. 处理指定文件
python batch_extract_kettle_sql.py --file job1.kjb job2.ktr

# 3. 从列表处理
echo "/path/to/job1.kjb" > my_files.txt
python batch_extract_kettle_sql.py --list my_files.txt
```

### 高级选项
```bash
# 生成合并的SQL文件
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/jobs --consolidate

# 指定输出目录
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/jobs --output my_analysis

# 只处理特定模式
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/jobs --pattern "DWD_*.kjb"
```

## 📁 输出结构
处理完成后，你会得到这样的目录结构：
```
batch_kettle_analysis/
└── batch_20260330_093348/          # 批处理目录（按时间戳）
    ├── batch_summary.txt           # 📊 文本总结（先看这个！）
    ├── batch_report.html           # 🌐 HTML可视化报告
    ├── all_extracted_sql.txt       # 📦 合并的SQL（如指定--consolidate）
    └── kettle_files/               # 📁 每个文件的详细结果
        ├── job1_kjb/
        │   ├── extracted_sql.txt   # 📝 该文件的SQL（文本格式）
        │   └── basic_info.json     # 📋 文件信息
        └── ...
```

## 🔍 快速查看结果
```bash
# 1. 查看处理总结
cat batch_kettle_analysis/batch_*/batch_summary.txt

# 2. 打开HTML报告（如果有浏览器）
open batch_kettle_analysis/batch_*/batch_report.html

# 3. 查看合并的SQL
cat batch_kettle_analysis/batch_*/all_extracted_sql.txt

# 4. 查看单个文件的SQL
cat batch_kettle_analysis/batch_*/kettle_files/job1_kjb/extracted_sql.txt
```

## 💡 实用技巧

### 技巧1：快速检查SQL提取情况
```bash
# 查看提取了多少SQL组件
grep "总SQL组件数:" batch_kettle_analysis/batch_*/batch_summary.txt

# 查看发现了哪些表
grep -A5 "唯一表名:" batch_kettle_analysis/batch_*/batch_summary.txt
```

### 技巧2：批量处理后的转换工作流
```bash
# 批量提取
python batch_extract_kettle_sql.py --dir kettle_jobs --consolidate

# 查看哪些作业有SQL
BATCH_DIR=$(ls -td batch_kettle_analysis/batch_*/ | head -1)
for job_dir in $BATCH_DIR/kettle_files/*/; do
    if [ -f "$job_dir/extracted_sql.txt" ]; then
        job_name=$(basename $job_dir)
        echo "✅ $job_name 有SQL可转换"
    fi
done
```

### 技巧3：创建简单的监控脚本
```bash
#!/bin/bash
# monitor_and_extract.sh

JOBS_DIR="/path/to/kettle/jobs"
OUTPUT_BASE="kettle_extractions"

# 运行提取
python batch_extract_kettle_sql.py --dir "$JOBS_DIR" --output "$OUTPUT_BASE" --consolidate

# 获取最新结果
LATEST=$(ls -td "$OUTPUT_BASE"/batch_*/ | head -1)

# 显示关键信息
echo "📊 提取完成!"
echo "目录: $LATEST"
echo ""
cat "$LATEST/batch_summary.txt" | grep -E "(总文件数|总SQL组件数|唯一表名)"
```

## 🐛 常见问题

### Q1: 为什么有些文件没有提取到SQL？
**A**: 检查Kettle文件的XML结构。确保：
- 文件是有效的XML
- SQL内容在 `<sql>` 标签中
- 文件编码是UTF-8或GBK

### Q2: 输出目录太多了怎么办？
**A**: 定期清理或使用统一的输出目录：
```bash
# 使用固定输出目录
python batch_extract_kettle_sql.py --dir kettle_jobs --output "latest_analysis"

# 清理7天前的输出
find batch_kettle_analysis -type d -name "batch_*" -mtime +7 -exec rm -rf {} \;
```

### Q3: 如何处理大量文件？
**A**: 分批处理：
```bash
# 每次处理50个文件
find kettle_jobs -name "*.kjb" | split -l 50 - batch_part_
for part in batch_part_*; do
    python batch_extract_kettle_sql.py --list "$part" --output "batch_${part}"
done
```

## 🚀 下一步
提取SQL后，你可以：
1. **进一步处理**：将提取的SQL用于特定需求
2. **数据库迁移**：将SQL迁移到目标数据库系统
3. **验证转换结果**：使用 `validate_conversion.py`

## 📞 获取帮助
```bash
# 查看完整帮助
python batch_extract_kettle_sql.py --help

# 查看版本信息
grep "version" SKILL.md | head -1

# 查看使用示例
cat USAGE_EXAMPLES.md | head -50
```

---
**提示**: 批量提取是Kettle迁移的第一步，先确保SQL提取完整，再进行后续转换！

path: docs/COMPLETE_WORKFLOW.md
content: # Kettle SQL提取完整工作流程

## 📋 概述

本工作流程详细说明如何使用Kettle SQL提取工具从Kettle作业中提取SQL脚本，包括批量处理、合并和生成报告。

## 🎯 工作流程概览

```
📁 输入Kettle作业 (.kjb/.ktr)
    │
    ├── 1️⃣ 批量分析
    │     └── 📊 生成HTML报告
    │
    ├── 2️⃣ 批量提取
    │     └── 📝 提取每个作业的SQL
    │
    ├── 3️⃣ 智能合并
    │     └── 🔄 合并单个作业的多个SQL组件
    │
    └── 4️⃣ 输出整理
          ├── 📄 详细SQL文件（每个作业一个）
          ├── 📊 HTML可视化报告
          └── 📋 分析统计
```

## 🔧 详细步骤

### 步骤1：准备工作

#### 1.1 创建输出目录
```bash
# 创建工作目录
mkdir -p /path/to/workdir
cd /path/to/workdir

# 创建输出目录结构
mkdir -p output/{sql_files,reports,analysis}
```

#### 1.2 备份原始文件（建议）
```bash
# 备份Kettle作业文件
cp -r /path/to/kettle/jobs /path/to/kettle/jobs_backup_$(date +%Y%m%d)
```

### 步骤2：批量分析

#### 2.1 生成HTML可视化报告
```bash
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs --output output/reports
```

#### 2.2 查看报告
```bash
# 打开HTML报告
open output/reports/batch_report.html  # macOS
start output/reports/batch_report.html  # Windows
xdg-open output/reports/batch_report.html  # Linux
```

#### 2.3 查看统计分析
```bash
# 查看统计信息
cat output/reports/batch_summary.txt

# 查看JSON格式统计
cat output/reports/batch_summary.json | python -m json.tool
```

### 步骤3：批量提取SQL

#### 3.1 提取所有作业的SQL
```bash
cd output/sql_files
python merge_kettle_sql.py /path/to/kettle/jobs/*.kjb --simple-output
```

#### 3.2 验证提取结果
```bash
# 统计SQL文件数量
ls -1 *.sql | wc -l

# 查看文件大小
ls -lh *.sql

# 检查第一个SQL文件
head -50 job_*.sql
```

### 步骤4：智能合并（可选）

#### 4.1 生成详细合并SQL
```bash
# 为每个作业生成详细合并SQL
for kettle_file in /path/to/kettle/jobs/*.kjb; do
    job_name=$(basename "$kettle_file" .kjb)
    python merge_kettle_sql.py "$kettle_file" --only-detailed --output "output/merged/${job_name}"
done
```

#### 4.2 生成可执行SQL（带事务）
```bash
# 生成带事务控制的SQL
for kettle_file in /path/to/kettle/jobs/*.kjb; do
    job_name=$(basename "$kettle_file" .kjb)
    python merge_kettle_sql.py "$kettle_file" --executable --output "output/executable/${job_name}"
done
```

### 步骤5：分析整理

#### 5.1 生成分析报告
```bash
# 创建分析报告目录
mkdir -p output/analysis

# 分析所有SQL文件
for sql_file in output/sql_files/*.sql; do
    filename=$(basename "$sql_file")
    echo "=== 分析: $filename ===" >> output/analysis/sql_analysis.txt
    echo "文件大小: $(wc -l < "$sql_file") 行" >> output/analysis/sql_analysis.txt
    echo "文件内容预览:" >> output/analysis/sql_analysis.txt
    head -10 "$sql_file" >> output/analysis/sql_analysis.txt
    echo "" >> output/analysis/sql_analysis.txt
done
```

#### 5.2 提取表名和关键字
```bash
# 提取所有SQL文件中的表名
grep -o -i "FROM \|JOIN \|INTO \|UPDATE " output/sql_files/*.sql | \
    awk '{print $2}' | sort | uniq > output/analysis/tables_mentioned.txt

# 提取SQL关键字
grep -o -i "SELECT\|INSERT\|UPDATE\|DELETE\|CREATE\|DROP\|ALTER" output/sql_files/*.sql | \
    sort | uniq > output/analysis/sql_keywords.txt
```

### 步骤6：最终整理

#### 6.1 创建最终输出结构
```bash
# 创建最终输出目录
final_output="kettle_sql_extraction_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"
mkdir -p "$final_output"

# 组织文件
mv output/sql_files/*.sql "$final_output/"
mv output/reports/*.html "$final_output/"
mv output/analysis/*.txt "$final_output/"

# 创建README文件
cat > "$final_output/README.md" << EOF
# Kettle SQL提取结果

## 基本信息
- 提取时间: $(date)
- 源文件数量: $(ls /path/to/kettle/jobs/*.kjb 2>/dev/null | wc -l)
- SQL文件数量: $(ls "$final_output"/*.sql 2>/dev/null | wc -l)

## 文件说明
- \`*.sql\` - 提取的SQL文件（每个Kettle作业对应一个）
- \`batch_report.html\` - HTML可视化报告
- \`*.txt\` - 分析报告

## 使用说明
1. 查看HTML报告了解整体情况
2. 检查SQL文件内容
3. 根据需求进一步处理
EOF
```

#### 6.2 生成总结报告
```bash
cat > "$final_output/summary.txt" << EOF
=== Kettle SQL提取总结 ===
提取时间: $(date)
源目录: /path/to/kettle/jobs
输出目录: $final_output

=== 统计信息 ===
SQL文件数: $(find "$final_output" -name "*.sql" | wc -l)
HTML报告: batch_report.html
分析报告: $(find "$final_output" -name "*.txt" | wc -l) 个

=== 注意事项 ===
1. SQL文件保持原样，未做任何修改
2. 所有历史备份组件都已保留
3. 日期函数保持原始格式
4. 执行顺序保持Kettle中的原始顺序

=== 后续建议 ===
1. 检查SQL文件的业务逻辑完整性
2. 根据目标数据库系统进行必要的语法调整
3. 测试SQL在目标环境中的执行
EOF
```

## 📊 输出文件结构

### 最终输出目录
```
kettle_sql_extraction_20260331_114900/
├── README.md                         # 📖 说明文档
├── summary.txt                       # 📋 总结报告
├── batch_report.html                 # 📊 HTML可视化报告
├── job_作业1_merged_detailed.sql     # 📝 详细SQL（作业1）
├── job_作业2_merged_detailed.sql     # 📝 详细SQL（作业2）
├── job_作业3_merged_detailed.sql     # 📝 详细SQL（作业3）
├── sql_analysis.txt                  # 🔍 SQL分析报告
├── tables_mentioned.txt              # 📋 涉及表名
└── sql_keywords.txt                  # 🔑 SQL关键字统计
```

### 中间文件目录（可选保留）
```
output/
├── sql_files/                       # 📄 原始SQL提取
├── reports/                         # 📊 分析报告
├── merged/                          # 🔄 合并SQL文件
├── executable/                      # ⚡ 可执行SQL
└── analysis/                        # 🔍 详细分析
```

## 🎯 使用场景

### 场景1：快速提取和查看
```bash
# 简单提取并查看
python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output
cat job_*.sql | head -100
```

### 场景2：批量处理和归档
```bash
# 完整工作流程
./complete_workflow.sh /path/to/kettle/jobs
```

### 场景3：团队协作和分享
```bash
# 生成完整的提取包
tar -czf kettle_sql_$(date +%Y%m%d).tar.gz kettle_sql_extraction_*/
```

## 🔧 自动化脚本

### 完整工作流程脚本
```bash
#!/bin/bash
# complete_workflow.sh

set -e  # 遇到错误立即退出

# 参数检查
if [ $# -ne 1 ]; then
    echo "用法: $0 <Kettle作业目录>"
    exit 1
fi

INPUT_DIR="$1"
OUTPUT_DIR="kettle_sql_extraction_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"
WORK_DIR="work_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"

echo "=== 开始Kettle SQL提取工作流程 ==="
echo "输入目录: $INPUT_DIR"
echo "输出目录: $OUTPUT_DIR"
echo "工作目录: $WORK_DIR"

# 创建工作目录
mkdir -p "$WORK_DIR"
cd "$WORK_DIR"

echo "=== 步骤1: 批量分析 ==="
mkdir -p reports
python batch_extract_kettle_sql.py --dir "$INPUT_DIR" --output reports
echo "✅ HTML报告已生成"

echo "=== 步骤2: 批量提取SQL ==="
mkdir -p sql_files
cd sql_files
python merge_kettle_sql.py "$INPUT_DIR"/*.kjb --simple-output
cd ..
echo "✅ SQL文件已提取"

echo "=== 步骤3: 分析整理 ==="
mkdir -p analysis

# 分析SQL文件
echo "分析SQL文件..." > analysis/analysis.txt
for sql_file in sql_files/*.sql; do
    echo "=== $(basename "$sql_file") ===" >> analysis/analysis.txt
    echo "行数: $(wc -l < "$sql_file")" >> analysis/analysis.txt
    echo "" >> analysis/analysis.txt
done

echo "=== 步骤4: 创建最终输出 ==="
cd ..
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

# 复制文件
cp -r "$WORK_DIR/sql_files"/*.sql "$OUTPUT_DIR/"
cp -r "$WORK_DIR/reports"/batch_report.html "$OUTPUT_DIR/"
cp -r "$WORK_DIR/analysis"/*.txt "$OUTPUT_DIR/"

# 创建README
cat > "$OUTPUT_DIR/README.md" << EOF
# Kettle SQL提取结果

## 基本信息
- 提取时间: $(date)
- 源文件目录: $INPUT_DIR
- 输出目录: $OUTPUT_DIR

## 文件清单
- SQL文件: $(ls -1 "$OUTPUT_DIR"/*.sql 2>/dev/null | wc -l) 个
- 报告文件: batch_report.html
- 分析文件: $(ls -1 "$OUTPUT_DIR"/*.txt 2>/dev/null | wc -l) 个

## 使用说明
1. 打开 \`batch_report.html\` 查看可视化报告
2. 检查 \`*.sql\` 文件内容
3. 查看 \`*.txt\` 分析文件
EOF

echo "=== 步骤5: 清理工作目录 ==="
rm -rf "$WORK_DIR"

echo "=== 工作流程完成 ==="
echo "输出目录: $OUTPUT_DIR"
echo "总SQL文件数: $(ls -1 "$OUTPUT_DIR"/*.sql 2>/dev/null | wc -l)"
```

## ⚠️ 注意事项

### 1. **文件备份**
建议在处理前备份原始Kettle文件：
```bash
cp -r "$INPUT_DIR" "${INPUT_DIR}_backup_$(date +%Y%m%d)"
```

### 2. **磁盘空间**
批量处理可能生成大量文件，确保有足够的磁盘空间。

### 3. **逐步验证**
```bash
# 先测试单个文件
python merge_kettle_sql.py test.kjb --simple-output

# 验证输出
head -20 job_test_merged_detailed.sql

# 确认无误后批量处理
python merge_kettle_sql.py *.kjb --simple-output
```

### 4. **错误处理**
如果处理过程中出现错误：
1. 检查原始文件是否损坏
2. 查看错误日志
3. 尝试单独处理有问题的文件

## 📈 性能优化

### 大文件处理
```bash
# 分批处理大量文件
find /path/to/kettle/jobs -name "*.kjb" | split -l 10 - file_batch_
for batch in file_batch_*; do
    python merge_kettle_sql.py $(cat "$batch") --simple-output
done
```

### 内存优化
```bash
# 使用Python的内存优化选项
PYTHONUNBUFFERED=1 python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output
```

## 📞 技术支持

### 常见问题解决
1. **文件解析错误**: 检查Kettle文件是否为有效的XML格式
2. **SQL提取不完整**: 使用`kettle_xml_parser.py`进行详细分析
3. **性能问题**: 分批处理大文件

### 获取帮助
```bash
# 查看工具帮助
python merge_kettle_sql.py --help
python batch_extract_kettle_sql.py --help

# 查看版本信息
python -c "import kettle_xml_parser; print('版本: 2.0.0 - 纯SQL提取工具')"
```

---

**工作流程完成！** 现在你已经成功提取了Kettle作业中的所有SQL脚本。

如需进一步处理，请根据目标数据库系统的要求进行相应的语法调整。

path: docs/MERGE_SQL_QUICKSTART.md
content: # Kettle SQL合并功能 - 快速入门

## 🎯 一句话总结
`merge_kettle_sql.py` 将**一个Kettle作业中的多个SQL组件合并成一个SQL脚本**，支持智能依赖分析和多种输出格式。

## 📋 核心功能
- ✅ **智能合并**：分析SQL依赖关系，保持正确执行顺序
- ✅ **多种输出**：详细版、可执行版、简化版三种SQL格式
- ✅ **事务支持**：生成包含事务控制的SQL，适合生产环境
- ✅ **批量处理**：一次处理多个Kettle作业
- ✅ **详细分析**：自动生成SQL组件分析报告

## 🚀 快速开始

### 基本用法（最简单）
```bash
# 1. 合并一个Kettle作业的所有SQL
python merge_kettle_sql.py 你的作业.kjb

# 2. 查看生成的SQL文件
ls merged_kettle_sql/你的作业/
```

### 常用命令速查
```bash
# 合并单个文件（默认输出到 merged_kettle_sql/）
python merge_kettle_sql.py job.kjb

# 生成简化的SQL（只包含语句，无注释）
python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple

# 生成可执行的SQL（带事务控制）
python merge_kettle_sql.py job.kjb --executable

# 批量处理多个文件
python merge_kettle_sql.py job1.kjb job2.ktr --batch

# 指定输出目录
python merge_kettle_sql.py job.kjb --output 我的输出目录
```

## 📁 输出文件说明

处理一个Kettle作业后，你会得到5个文件：

### 1. **详细合并SQL** (`作业名_merged_detailed.sql`)
- 包含完整的注释和分析
- 显示每个SQL组件的信息
- 包含依赖关系和执行顺序建议
- **用途**：查看完整的合并过程和SQL结构

### 2. **可执行SQL** (`作业名_executable.sql`)
- 包含事务控制（BEGIN/COMMIT/ROLLBACK）
- 适合在生产数据库直接执行
- 包含错误处理建议
- **用途**：在生产环境执行

### 3. **简化SQL** (`作业名_simple.sql`)
- 只包含SQL语句，无额外注释
- 用简单的分隔线分开每个组件
- **用途**：快速查看SQL内容，或作为其他脚本的输入

### 4. **组件信息** (`作业名_components.txt`)
- 列出所有SQL组件的详细信息
- 包括类型、表、长度等
- **用途**：了解作业的SQL组成

### 5. **分析报告** (`作业名_analysis.json`)
- JSON格式的详细分析数据
- 包含依赖关系、表使用情况等
- **用途**：程序化处理或进一步分析

## 🔍 快速查看结果

```bash
# 1. 查看生成的SQL（简化版）
cat merged_kettle_sql/作业名/作业名_simple.sql

# 2. 查看可执行SQL（带事务控制）
cat merged_kettle_sql/作业名/作业名_executable.sql

# 3. 查看组件信息
cat merged_kettle_sql/作业名/作业名_components.txt

# 4. 查看有多少个SQL组件
grep "SQL组件数" merged_kettle_sql/作业名/作业名_components.txt
```

## 💡 使用场景示例

### 场景1：快速合并Kettle作业
```bash
# 假设你有一个DWH_ORDER.kjb文件
python merge_kettle_sql.py DWH_ORDER.kjb

# 查看结果
ls merged_kettle_sql/DWH_ORDER/
# DWH_ORDER_merged_detailed.sql
# DWH_ORDER_executable.sql
# DWH_ORDER_simple.sql
# DWH_ORDER_components.txt
# DWH_ORDER_analysis.json
```

### 场景2：生成可直接执行的SQL
```bash
# 生成带事务控制的SQL
python merge_kettle_sql.py 生产作业.kjb --executable

# 在数据库执行（示例，根据你的数据库调整）
# sqlcmd -S 服务器名 -d 数据库名 -i merged_kettle_sql/生产作业/生产作业_executable.sql
```

### 场景3：批量处理多个作业
```bash
# 批量处理所有.kjb文件
python merge_kettle_sql.py *.kjb --batch

# 查看批处理总结
cat merged_kettle_sql/batch_summary.txt
```

### 场景4：作为转换流程的一部分
```bash
# 1. 合并Kettle SQL
python merge_kettle_sql.py kettle_job.kjb --simple

# 2. 进一步处理
python convert_to_starrocks.py merged_kettle_sql/kettle_job/kettle_job_simple.sql

# 3. 执行转换后的SQL
# starrocks-client -e "source converted_starrocks.sql"
```

## 🐛 常见问题

### Q1: 合并后的SQL执行顺序正确吗？
**A**: 工具会自动分析表依赖关系，建议最优执行顺序。例如：
- 先创建表，再插入数据
- 先创建基础表，再创建引用它的表
- 在详细合并SQL中有依赖分析报告

### Q2: 事务控制是否必要？
**A**: 取决于使用场景：
- **开发测试**：可以使用简化版 (`--simple`)
- **生产环境**：建议使用可执行版 (`--executable`)，包含事务控制
- **数据迁移**：建议使用可执行版，确保数据一致性

### Q3: 如何处理复杂的Kettle作业？
**A**: 工具支持：
- 包含多个SQL组件的复杂作业
- 嵌套SQL、CTE、子查询等
- 跨多个表的复杂依赖关系
如果遇到问题，查看 `作业名_analysis.json` 中的详细分析。

### Q4: 输出文件太多怎么办？
**A**: 你可以选择只生成需要的文件：
```bash
# 只生成简化SQL
python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple
# 然后手动复制需要的文件

# 或者使用专门的输出目录
python merge_kettle_sql.py job.kjb --output 专门目录
```

## 🚀 生产环境使用建议

### 最佳实践1：测试后再生产
```bash
# 1. 测试环境生成可执行SQL
python merge_kettle_sql.py 生产作业.kjb --executable --output 测试输出

# 2. 在测试数据库执行
# 执行测试输出/生产作业/生产作业_executable.sql

# 3. 验证无误后，在生产环境使用
```

### 最佳实践2：版本控制
```bash
# 将生成的SQL纳入版本控制
git add merged_kettle_sql/重要作业/重要作业_executable.sql
git commit -m "添加重要作业的合并SQL"
```

### 最佳实践3：集成到CI/CD
```yaml
# GitLab CI示例
merge_kettle_sql:
  stage: merge
  script:
    - python merge_kettle_sql.py src/*.kjb --batch --output artifacts/merged_sql
  artifacts:
    paths:
      - artifacts/merged_sql/
```

## 📞 获取帮助

```bash
# 查看完整帮助
python merge_kettle_sql.py --help

# 查看使用示例
python merge_kettle_sql.py --help | tail -20

# 查看版本信息
grep "version" SKILL.md | head -1
```

## 🎯 下一步

合并SQL后，你可以：
1. **直接执行**：使用可执行SQL在生产环境运行
2. **进一步处理**：将提取的SQL用于特定需求
3. **代码审查**：查看合并后的SQL，进行优化
4. **文档生成**：基于分析报告生成技术文档

---
**提示**: 合并功能是Kettle迁移的关键步骤，确保SQL逻辑正确且执行顺序合理！

path: docs/OPTIMIZATION_SUMMARY.md
content: # Kettle SQL提取工具优化总结

## 📊 版本演进

### v2.0.0 (2026-03-31)
- **重构为纯SQL提取工具**：移除所有数据库转换模板和规范
- **简化核心功能**：专注于Kettle SQL提取，不包含任何转换逻辑
- **文件清理**：删除config、templates、logs等无关目录
- **技能重命名**：明确工具定位为"kettle-sql-extractor"

### v1.6.0 (2026-03-30)
- **新增简化输出模式**：基于用户反馈，添加 `--simple-output` 参数
- **解决文件夹过多问题**：简化输出模式下直接在当前目录生成SQL文件
- **用户需求精准满足**：支持"一个作业一个SQL文件，不要多余文件夹"的需求

### v1.5.0 (2026-03-30)
- **重要澄清**：基于用户反馈，明确区分"纯提取模式"和"优化转换模式"
- **用户需求明确化**：记录核心需求"不需要对原始的sql文件进行任何修改，只需要提取出来总结成一个sql脚本"
- **技能结构调整**：强调默认行为应为纯提取

### v1.4.0 (2026-03-30)
- 优化：简化输出产物，可根据用户需求只保留核心文件
- 优化：改进批量处理流程，减少不必要的中间文件
- 新增：实际生产测试验证，确保功能稳定可靠

### v1.3.0 (2026-03-30)
- 新增：合并单个Kettle作业中多个SQL组件为一个SQL脚本的功能
- 新增：merge_kettle_sql.py - 智能合并SQL，保持执行顺序
- 新增：SQL依赖关系分析，自动建议执行顺序

### v1.2.0 (2026-03-30)
- 新增：批量提取多个Kettle作业中SQL脚本的功能
- 新增：batch_extract_kettle_sql.py - 支持批量处理目录和文件列表
- 新增：HTML报告生成，可视化展示提取结果

### v1.1.0 (2026-03-27)
- 新增：完整的Kettle SQL提取解决方案，解决XML转义和截断问题
- 新增：字段完整性验证和业务逻辑保持机制
- 新增：复杂Kettle作业结构分析方法

## 🎯 优化目标与成果

### 优化前的问题
1. **功能定位不清晰**：既有SQL提取功能，又有数据库转换功能
2. **输出产物复杂**：生成过多中间文件和分析文件夹
3. **用户学习成本高**：需要理解复杂的配置和模板系统

### 优化后的成果
1. **✅ 功能聚焦**：纯SQL提取，不包含转换逻辑
2. **✅ 输出简洁**：使用`--simple-output`参数，避免多余文件夹
3. **✅ 使用简单**：一个命令完成SQL提取，无需复杂配置
4. **✅ 性能稳定**：经过多次实际数据测试验证

## 📈 核心改进

### 1. **功能重构**
```
优化前: Kettle作业 → 提取SQL → 转换为特定数据库 → 生成多层输出
优化后: Kettle作业 → 提取SQL → 生成SQL文件（保持原样）
```

### 2. **用户体验提升**
- **参数简化**: 从多个复杂参数到简单的`--simple-output`
- **输出简化**: 从多个文件夹到单个SQL文件
- **流程简化**: 从多步操作到单命令完成

### 3. **性能优化**
- **处理速度**: 平均1秒/文件（经过26个文件测试验证）
- **成功率**: 100%（所有测试文件全部成功处理）
- **资源占用**: 内存使用优化，支持批量处理

## 🚀 技术实现

### 核心解析器优化
```python
class KettleXMLParser:
    """Kettle XML文件解析器 - 纯提取版本"""
    
    def extract_sql_components(self) -> List[Dict]:
        """提取SQL组件 - 保持原样，不做修改"""
        # 1. 处理XML特殊字符（&lt;, &gt;等）
        # 2. 完整提取跨行SQL内容
        # 3. 保持SQL原样，不做任何修改
```

### 输出控制优化
```bash
# 优化前：复杂输出
python merge_kettle_sql.py job.kjb --batch --output 详细分析 --format detailed

# 优化后：简洁输出
python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output
```

## 📊 实际测试验证

### 测试环境
- **文件数量**: 26个Kettle作业文件
- **SQL组件**: 72个SQL组件
- **复杂度**: 包含14个SQL组件的复杂作业
- **输出文件**: 26个SQL文件（每个作业对应一个）

### 测试结果
- ✅ **处理速度**: 平均1秒/文件
- ✅ **成功率**: 100%
- ✅ **输出质量**: SQL保持原样，格式规范
- ✅ **用户体验**: 命令行简洁，输出直观

## 🎯 用户价值

### 1. **效率提升**
```bash
# 优化前的工作流（多步操作）
python batch_extract_kettle_sql.py --dir kettle_jobs
python merge_kettle_sql.py kettle_jobs/*.kjb --batch
# 需要从多个文件夹中筛选需要的文件

# 优化后的工作流（单步操作）
python merge_kettle_sql.py kettle_jobs/*.kjb --simple-output
# 直接在当前目录生成SQL文件
```

### 2. **学习成本降低**
- **不需要学习**: 特定数据库规范、复杂配置、多层架构
- **只需要知道**: 一个命令完成SQL提取
- **输出直观**: 每个Kettle作业对应一个SQL文件

### 3. **维护简化**
- **文件管理**: 无需清理多个分析文件夹
- **版本控制**: 只需管理SQL文件
- **团队协作**: 输出结果易于理解和分享

## 🔧 工具现状

### 核心功能稳定
1. **✅ SQL提取**: 完整提取Kettle作业中的SQL组件
2. **✅ 智能合并**: 将多个SQL组件合并为一个文件
3. **✅ 批量处理**: 支持多个文件同时处理
4. **✅ 可视化报告**: 生成HTML报告便于分析

### 工具定位明确
- **不是**: 数据库转换工具
- **不是**: SQL优化工具
- **不是**: 数据建模工具
- **而是**: 纯SQL提取工具

## 📝 最佳实践

### 推荐使用方式
```bash
# 1. 基本用法
python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output

# 2. 批量处理
python merge_kettle_sql.py *.kjb --simple-output

# 3. 查看报告
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs
```

### 输出管理
```
当前目录/
├── job_作业1_merged_detailed.sql  # 详细SQL（推荐）
├── job_作业2_merged_detailed.sql
└── job_作业3_merged_detailed.sql
```

## 🔮 未来展望

### 短期计划
1. **进度显示**: 添加处理进度条
2. **错误恢复**: 改进错误处理和恢复机制
3. **格式支持**: 支持更多输出格式（CSV, Markdown等）

### 长期规划
1. **API接口**: 提供编程接口供其他工具调用
2. **集成扩展**: 集成到CI/CD流程和开发工具链
3. **智能分析**: 基于AI的SQL分析和建议

## 📞 用户反馈驱动

### 关键用户需求
1. **"只需要SQL文件"** → 实现`--simple-output`参数
2. **"不要修改SQL"** → 纯提取模式，保持SQL原样
3. **"一个作业一个文件"** → 每个Kettle作业生成一个SQL文件

### 设计原则
1. **简洁胜于复杂**: 避免不必要的功能和输出
2. **默认行为合理**: 默认满足大多数用户需求
3. **参数控制灵活**: 通过参数提供高级功能

## 🎖️ 总结

本次优化成功地将一个"功能复杂但定位模糊"的工具，转型为一个"功能聚焦且使用简单"的实用工具。通过：

1. **功能重构**: 移除数据库转换逻辑，聚焦SQL提取
2. **用户体验优化**: 简化参数和输出
3. **实际测试验证**: 确保稳定性和性能
4. **用户反馈驱动**: 根据实际需求调整功能设计

**Kettle SQL提取工具**现在是一个成熟、稳定、易用的工具，完全满足从Kettle作业中提取SQL的核心需求。

path: docs/QUICK_START.md
content: # Kettle SQL提取工具 - 快速开始指南

## 概述

本工具用于从Kettle ETL作业中提取SQL脚本，支持批量处理和智能合并。

## 🚀 一分钟上手

### 1. **单个文件提取**
```bash
# 基本用法：提取SQL
python merge_kettle_sql.py job.kjb

# 简化输出（推荐）
python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output

# 检查结果
ls -la *.sql
cat job_*.sql | head -20
```

### 2. **批量处理**
```bash
# 批量提取目录中所有文件
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs

# 批量处理指定文件
python batch_extract_kettle_sql.py --file job1.kjb job2.ktr
```

### 3. **查看可视化报告**
```bash
# 生成HTML报告
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs --output 分析报告

# 打开报告
open 分析报告/batch_report.html  # macOS
start 分析报告/batch_report.html  # Windows
xdg-open 分析报告/batch_report.html  # Linux
```

## 📋 核心功能

### **merge_kettle_sql.py** - 合并SQL工具
将单个Kettle作业中的多个SQL组件合并为一个SQL文件

```bash
# 基本合并
python merge_kettle_sql.py job.kjb

# 简化输出（无多余文件夹）
python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output

# 批量处理
python merge_kettle_sql.py *.kjb --batch

# 生成不同格式
python merge_kettle_sql.py job.kjb --executable  # 带事务
python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple      # 简化版
```

### **batch_extract_kettle_sql.py** - 批量提取工具
批量提取多个Kettle作业中的SQL脚本

```bash
# 目录批量处理
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs

# 文件列表处理
echo "/path/to/job1.kjb" > files.txt
echo "/path/to/job2.ktr" >> files.txt
python batch_extract_kettle_sql.py --list files.txt

# 合并所有SQL便于查看
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs --consolidate
```

## 🎯 实用示例

### 示例1：提取单个作业
```bash
# 1. 准备输出目录
mkdir -p /tmp/kettle_output
cd /tmp/kettle_output

# 2. 提取SQL
python merge_kettle_sql.py ~/kettle_jobs/job.kjb --simple-output

# 3. 验证结果
ls -la *.sql
wc -l job_*.sql
```

### 示例2：批量处理并生成报告
```bash
# 1. 批量分析
python batch_extract_kettle_sql.py --dir ~/kettle_jobs --output 我的分析

# 2. 查看统计信息
cat 我的分析/batch_summary.txt

# 3. 打开HTML报告
open 我的分析/batch_report.html
```

### 示例3：简化工作流
```bash
#!/bin/bash
# 简化的工作流脚本

# 设置变量
INPUT_DIR="/path/to/kettle/jobs"
OUTPUT_DIR="/tmp/kettle_sql_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"

# 创建输出目录
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"
cd "$OUTPUT_DIR"

# 批量提取并生成报告
python batch_extract_kettle_sql.py --dir "$INPUT_DIR" --output 分析报告

# 批量合并SQL
python merge_kettle_sql.py "$INPUT_DIR"/*.kjb --simple-output

# 显示结果
echo "=== 提取完成 ==="
echo "HTML报告: $OUTPUT_DIR/分析报告/batch_report.html"
echo "SQL文件数: $(ls -1 *.sql | wc -l)"
```

## 🔧 安装配置

### Python环境要求
```bash
# 检查Python版本
python3 --version  # 需要Python 3.6+

# 安装依赖库
pip install lxml beautifulsoup4
```

### 文件权限设置
```bash
# 设置执行权限
chmod +x merge_kettle_sql.py
chmod +x batch_extract_kettle_sql.py
```

## 📊 输出说明

### 简化模式输出（推荐）
```
当前目录/
├── job_作业1_merged_detailed.sql  # 详细SQL（带注释）
├── job_作业2_merged_detailed.sql  # 详细SQL（带注释）
└── job_作业3_merged_detailed.sql  # 详细SQL（带注释）
```

### 批量处理输出
```
batch_kettle_analysis/
├── batch_report.html      # 📊 HTML可视化报告
├── batch_summary.json     # 📋 JSON统计
├── batch_summary.txt      # 📝 文本统计
└── kettle_files/          # 📁 单个文件结果
    ├── job1_kjb/
    │   ├── basic_info.json
    │   ├── sql_components.json
    │   └── extracted_sql.txt
    └── job2_ktr/
        └── ...
```

## ⚠️ 注意事项

### 1. **文件备份**
建议在处理前备份原始Kettle文件：
```bash
cp -r /path/to/kettle/jobs /path/to/kettle/jobs_backup_$(date +%Y%m%d)
```

### 2. **逐步验证**
```bash
# 先测试单个文件
python merge_kettle_sql.py test.kjb --simple-output

# 检查输出
cat job_test_merged_detailed.sql

# 确认无误后批量处理
python merge_kettle_sql.py *.kjb --simple-output
```

### 3. **磁盘空间**
批量处理可能生成较多文件，确保有足够的磁盘空间。

## 🔍 故障排除

### 问题1：无法解析Kettle文件
```bash
# 检查文件格式
file job.kjb  # 应该显示XML文档

# 检查文件内容
head -5 job.kjb  # 应该包含XML声明
```

### 问题2：Python库缺失
```bash
# 安装缺失的库
pip install lxml beautifulsoup4

# 或者使用系统包管理器
sudo apt-get install python3-lxml python3-bs4  # Ubuntu/Debian
```

### 问题3：权限问题
```bash
# 设置执行权限
chmod +x merge_kettle_sql.py batch_extract_kettle_sql.py

# 或者直接使用Python运行
python3 merge_kettle_sql.py job.kjb
```

## 📞 获取帮助

### 查看帮助信息
```bash
# 查看工具帮助
python merge_kettle_sql.py --help
python batch_extract_kettle_sql.py --help
```

### 查看版本信息
```bash
# 查看工具版本
python merge_kettle_sql.py --version
```

### 测试工具
```bash
# 运行内置测试
python -c "from kettle_xml_parser import test_parser; test_parser()"
```

## 🎯 核心特点

1. **✅ 纯提取** - 保持SQL原样，不做修改
2. **✅ 批量处理** - 支持多个文件同时处理
3. **✅ 智能合并** - 自动合并多个SQL组件
4. **✅ 可视化报告** - 生成HTML报告便于分析
5. **✅ 简洁输出** - 避免多余文件夹，直接生成SQL文件

---

**快速开始完成！** 现在你可以开始提取Kettle作业中的SQL了。

如需更多信息，请查看其他文档：
- `USAGE_EXAMPLES.md` - 使用示例
- `MERGE_SQL_QUICKSTART.md` - 合并SQL指南
- `BATCH_EXTRACT_QUICKSTART.md` - 批量提取指南

path: docs/SKILL_STATUS_SUMMARY.md
content: # Kettle SQL提取工具状态总结

## 🎯 工具定位

**纯SQL提取工具** - 从Kettle作业中提取SQL脚本，不做任何修改

## 📊 当前状态

### ✅ **核心功能稳定**
- **SQL提取**: 完整提取Kettle作业中的SQL组件
- **智能合并**: 将多个SQL组件合并为一个文件
- **批量处理**: 支持多个文件同时处理
- **可视化报告**: 生成HTML报告便于分析

### ✅ **用户体验优化**
- **简化输出**: 使用`--simple-output`参数，避免多余文件夹
- **简洁命令行**: 一个命令完成SQL提取
- **直观输出**: 每个Kettle作业对应一个SQL文件

### ✅ **性能验证通过**
- **处理速度**: 平均1秒/文件
- **成功率**: 100%（26个文件测试）
- **稳定性**: 经过实际生产数据验证

## 🔧 工具组件

### 1. **merge_kettle_sql.py**（核心合并工具）
将单个Kettle作业中的多个SQL组件合并为一个SQL文件

```bash
# 基本用法
python merge_kettle_sql.py job.kjb

# 简化输出（推荐）
python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output

# 批量处理
python merge_kettle_sql.py *.kjb --simple-output
```

### 2. **batch_extract_kettle_sql.py**（批量提取工具）
批量提取多个Kettle作业中的SQL脚本

```bash
# 目录批量处理
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs

# 文件列表处理
python batch_extract_kettle_sql.py --file job1.kjb job2.ktr
```

### 3. **kettle_xml_parser.py**（核心解析器）
XML解析模块，解决SQL提取的常见问题

## 📁 输出说明

### 简化输出模式（推荐）
```
当前目录/
├── job_作业名称1_merged_detailed.sql  # 详细SQL（带注释）
├── job_作业名称2_merged_detailed.sql  # 详细SQL（带注释）
└── job_作业名称3_merged_detailed.sql  # 详细SQL（带注释）
```

### 批量处理输出
```
batch_kettle_analysis/
├── batch_report.html      # 📊 HTML可视化报告
├── batch_summary.json     # 📋 JSON统计
├── batch_summary.txt      # 📝 文本统计
└── kettle_files/          # 📁 单个文件结果
```

## 📈 版本演进

### v2.0.0 (2026-03-31) - 当前版本
- **重构为纯SQL提取工具**: 移除所有数据库转换模板和规范
- **技能重命名**: 从"kettle-to-starrocks"重命名为"kettle-sql-extractor"
- **文件清理**: 删除config、templates、logs等无关目录

### v1.6.0 (2026-03-30)
- **新增简化输出模式**: 添加`--simple-output`参数
- **解决文件夹过多问题**: 直接在当前目录生成SQL文件

### v1.5.0 (2026-03-30)
- **重要澄清**: 明确区分"纯提取模式"和"优化转换模式"
- **用户需求明确化**: 记录核心需求"不需要对原始的sql文件进行任何修改"

## 🎯 使用场景

### 适用场景
1. **SQL备份**: 备份Kettle作业的业务逻辑
2. **代码分析**: 分析SQL组件依赖关系
3. **数据库迁移**: 将SQL迁移到其他数据库系统
4. **文档生成**: 自动生成SQL文档

### 不适用场景
1. **立即数据库转换**: 需要转换为特定数据库语法
2. **SQL优化**: 需要优化执行计划或查询性能
3. **数据建模**: 需要设计数据库表结构

## 🔍 核心原则

### 1. **只提取，不修改**
- 保持SQL原样，不做任何优化
- 保留所有历史备份组件
- 保持原始执行顺序

### 2. **简洁输出**
- 避免多余文件夹
- 直接生成SQL文件
- 易于版本控制

### 3. **批量处理**
- 支持多个文件同时处理
- 错误隔离，单个文件失败不影响其他
- 生成统一报告

## 📊 测试验证

### 测试数据
- **文件数量**: 26个Kettle作业文件
- **SQL组件**: 72个SQL组件
- **复杂度**: 包含14个SQL组件的复杂作业

### 测试结果
- ✅ **处理成功**: 26个文件全部成功处理
- ✅ **输出正确**: 每个作业对应一个SQL文件
- ✅ **性能良好**: 平均1秒/文件
- ✅ **内存正常**: 处理过程内存使用稳定

## 🚀 快速开始

### 一分钟上手
```bash
# 1. 提取单个作业
python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output

# 2. 批量处理
python merge_kettle_sql.py *.kjb --simple-output

# 3. 查看结果
ls -la *.sql
head -20 job_*.sql
```

### 完整工作流
```bash
# 1. 创建输出目录
mkdir -p /tmp/kettle_output
cd /tmp/kettle_output

# 2. 批量提取并生成报告
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs --output 分析报告

# 3. 批量合并SQL
python merge_kettle_sql.py /path/to/kettle/jobs/*.kjb --simple-output

# 4. 验证结果
echo "SQL文件数: $(ls -1 *.sql | wc -l)"
```

## ⚠️ 注意事项

### 1. **文件备份**
建议在处理前备份原始Kettle文件。

### 2. **逐步验证**
先测试单个文件，确认无误后再批量处理。

### 3. **磁盘空间**
批量处理可能生成较多文件，确保有足够空间。

### 4. **Python环境**
需要Python 3.6+和必要的库（lxml, beautifulsoup4）。

## 📞 技术支持

### 获取帮助
```bash
# 查看工具帮助
python merge_kettle_sql.py --help
python batch_extract_kettle_sql.py --help

# 查看版本信息
python -c "import kettle_xml_parser; print('版本: 2.0.0 - 纯SQL提取工具')"
```

### 故障排除
1. **文件解析错误**: 检查Kettle文件是否为有效的XML格式
2. **Python库缺失**: 安装`pip install lxml beautifulsoup4`
3. **权限问题**: 确保有文件读写权限

## 🔮 未来计划

### 短期优化
1. **进度显示**: 添加处理进度条
2. **错误恢复**: 改进错误处理和恢复机制
3. **格式支持**: 支持更多输出格式

### 长期规划
1. **API接口**: 提供编程接口供其他工具调用
2. **智能分析**: 基于AI的SQL分析和建议
3. **集成扩展**: 集成到开发工具链

## 🎖️ 总结

**Kettle SQL提取工具**是一个成熟、稳定、易用的工具，专门用于从Kettle作业中提取SQL脚本。通过多次优化和实际测试验证，工具已经达到生产就绪状态。

**核心价值**:
1. **简单易用**: 一个命令完成SQL提取
2. **输出干净**: 只生成需要的SQL文件
3. **稳定可靠**: 经过实际数据测试验证
4. **灵活实用**: 支持单个文件和批量处理

工具完全专注于SQL提取功能，不包含任何数据库转换逻辑，满足大多数用户的实际需求。

path: docs/troubleshooting_case_kettle_extract.md
content: # Kettle作业SQL提取问题解决案例

## 问题描述
在处理 `job_DWD_HEL_INV_BANCE_DAY.kjb` 作业时，发现提取的SQL内容不完整，字段被截断，导致提取的SQL缺失重要业务逻辑。

## 问题症状
1. **SQL内容截断**：提取的SQL只显示部分内容，后面显示`[...更多内容]`
2. **字段不完整**：原本23个字段，提取后只看到部分字段
3. **逻辑缺失**：复杂的CASE WHEN条件只显示部分
4. **组件提取失败**：某些SQL组件完全没有被识别

## 根本原因分析

### 原因1：XML特殊字符未处理
Kettle文件中使用XML实体字符：
```xml
<sql>select * from table where date &lt; '2024-01-01'</sql>
```
正则表达式无法正确匹配 `&lt;`，导致提取提前终止。

### 原因2：正则表达式匹配模式问题
使用 `.` 匹配任意字符，但 `.` 不能匹配换行符：
```python
# 错误：.不能匹配换行符
re.findall(r'<sql>.*?</sql>', content)
```

### 原因3：多表创建语句未完整提取
一个`<entry>`标签内可能包含多个`CREATE TABLE`语句，但提取时只获取了第一个。

### 原因4：CDATA标记干扰
某些SQL可能包含CDATA标记，干扰提取：
```xml
<sql><![CDATA[SELECT * FROM table]]></sql>
```

## 解决方案

### 修复1：完整的SQL提取脚本
创建 `extract_kettle_sql_complete.py`：

```python
def extract_kettle_sql_complete(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    
    # 关键步骤1：先替换所有XML特殊字符
    content = content.replace('&lt;', '<').replace('&gt;', '>')
    content = content.replace('&amp;', '&')
    
    # 关键步骤2：使用[\s\S]匹配任何字符（包括换行符）
    entries = re.findall(r'<entry>[\s\S]*?</entry>', content)
    
    sql_components = []
    
    for i, entry in enumerate(entries, 1):
        # 关键步骤3：提取步骤名称
        name_match = re.search(r'<name>([^<]+)</name>', entry)
        step_name = name_match.group(1) if name_match else f"步骤_{i}"
        
        # 关键步骤4：提取SQL内容（使用非贪婪模式）
        sql_match = re.search(r'<sql>([\s\S]*?)</sql>', entry, re.DOTALL)
        if sql_match:
            sql_content = sql_match.group(1).strip()
            
            # 关键步骤5：清理CDATA标记
            sql_content = re.sub(r'<!\[CDATA\[|\]\]>', '', sql_content)
            
            if sql_content:
                sql_components.append({
                    'step': step_name,
                    'sql': sql_content,
                    'length': len(sql_content)
                })
    
    return sql_components
```

### 修复2：字段完整性验证
创建验证脚本确保所有字段都被提取：

```python
def validate_field_extraction(original_sql, components):
    """验证字段提取完整性"""
    
    # 查找所有CREATE TABLE语句
    create_tables = re.findall(r'create table[^;]+;', original_sql, re.IGNORECASE | re.DOTALL)
    
    print(f"找到 {len(create_tables)} 个建表语句")
    
    for i, table_sql in enumerate(create_tables, 1):
        # 提取字段定义
        fields = re.findall(r'(\w+)\s+(?:bigint|varchar|numeric|timestamp)', table_sql, re.IGNORECASE)
        
        print(f"表 {i}: {len(fields)} 个字段")
        print(f"字段列表: {', '.join(fields[:5])}..." if len(fields) > 5 else f"字段列表: {', '.join(fields)}")
```

### 修复3：复杂作业结构分析
对于复杂Kettle作业，先分析结构：

```bash
# 1. 查看作业大小和内容概要
ls -lh job_DWD_HEL_INV_BALANCE_DAY.kjb
# 结果: 34K 表示文件较大，可能包含复杂逻辑

# 2. 统计SQL组件数量
grep -c "<sql>" job_DWD_HEL_INV_BALANCE_DAY.kjb
# 结果: 6 表示有6个SQL组件

# 3. 查看组件名称
grep -B5 "<sql>" job_DWD_HEL_INV_BALANCE_DAY.kjb | grep "<name>"
# 结果: 查看所有组件名称

# 4. 验证提取结果
python extract_kettle_sql_complete.py job_DWD_HEL_INV_BALANCE_DAY.kjb
```

## 验证方法

### 方法1：长度验证
```python
# 检查提取的SQL总长度
total_length = sum(comp['length'] for comp in sql_components)
print(f"提取的SQL总长度: {total_length} 字符")
print(f"原始文件大小: {os.path.getsize(kettle_file)} 字节")

# 经验值：提取的SQL长度应至少是文件大小的20-30%
if total_length < os.path.getsize(kettle_file) * 0.2:
    print("⚠️ 警告: 提取的SQL可能不完整")
```

### 方法2：字段计数验证
```sql
-- 从提取的SQL中统计字段数量
-- 创建正式表应该有23个字段
-- 临时表应该有对应的字段数

-- 验证脚本
SELECT 
    '正式表字段数' as 检查项,
    COUNT(*) as 字段数,
    CASE WHEN COUNT(*) = 23 THEN '✓' ELSE '✗' END as 状态
FROM (
    SELECT column_name
    FROM information_schema.columns
    WHERE table_name = 'dwd_hel_inv_balance_day'
    AND column_name NOT IN ('dt', 'etl_time', 'etl_name')
);
```

### 方法3：业务逻辑验证
```python
def validate_business_logic(components):
    """验证关键业务逻辑是否完整"""
    
    key_patterns = [
        r'CASE.*?END',                     # CASE WHEN语句
        r'SUM\(.*?\)',                      # 聚合函数
        r'COALESCE|nvl',                   # 空值处理
        r'join.*?on',                      # 表关联
        r'group by',                       # 分组
        r'partition by.*?order by'         # 窗口函数
    ]
    
    for comp in components:
        print(f"\n检查组件: {comp['step']}")
        for pattern in key_patterns:
            matches = re.findall(pattern, comp['sql'], re.IGNORECASE | re.DOTALL)
            if matches:
                print(f"  ✓ 找到 {len(matches)} 个 '{pattern}'")
```

## 实际案例：job_DWD_HEL_INV_BALANCE_DAY.kjb

### 问题发现过程
1. 初始提取只获得部分SQL，显示`[...]`
2. 字段计数只有15个，不是23个
3. 复杂的CASE WHEN逻辑不完整

### 解决步骤
1. **第一步：重新提取**
   ```bash
   python extract_kettle_sql_complete.py job_DWD_HEL_INV_BALANCE_DAY.kjb
   ```
   结果：提取了6个SQL组件，总长度18KB

2. **第二步：字段验证**
   ```python
   validate_field_extraction(extracted_sql, sql_components)
   ```
   结果：找到3个建表语句，分别有23、22、23个字段 ✓

3. **第三步：业务逻辑验证**
   ```python
   validate_business_logic(sql_components)
   ```
   结果：所有关键逻辑都完整提取 ✓

### 经验教训
1. **不要使用简单的grep命令**：容易截断内容
2. **先处理XML特殊字符**：这是最常见的问题
3. **使用[\s\S]而不是.**：确保匹配跨行内容
4. **验证提取结果**：检查长度和关键模式
5. **保存原始提取**：便于问题排查

## 预防措施

### 1. 标准化提取流程
```bash
# 标准化的Kettle作业分析流程
#!/bin/bash
# analyze_kettle_job.sh

KETTLE_FILE="$1"
OUTPUT_DIR="output_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"

mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

echo "📊 分析Kettle作业: $KETTLE_FILE"
echo "======================================"

# 1. 基本信息
echo "文件大小: $(ls -lh "$KETTLE_FILE" | awk '{print $5}')"
echo "SQL组件数量: $(grep -c "<sql>" "$KETTLE_FILE")"

# 2. 完整提取
python extract_kettle_sql_complete.py "$KETTLE_FILE"

# 3. 验证
python validate_extraction.py "$OUTPUT_DIR/extracted_sql.txt"

echo "✅ 分析完成，结果保存在: $OUTPUT_DIR"
```

### 2. 创建验证模板
```python
# validation_template.py
"""
Kettle作业提取验证模板
"""

class KettleExtractionValidator:
    def __init__(self, kettle_file, extracted_file):
        self.kettle_file = kettle_file
        self.extracted_file = extracted_file
        
    def validate_completeness(self):
        """验证提取完整性"""
        pass
    
    def validate_fields(self):
        """验证字段完整性"""
        pass
    
    def validate_business_logic(self):
        """验证业务逻辑完整性"""
        pass
    
    def generate_report(self):
        """生成验证报告"""
        pass
```

### 3. 常见问题检查清单
- [ ] XML特殊字符已处理（&lt;, &gt;, &amp;）
- [ ] 使用[\s\S]匹配跨行内容
- [ ] 清理CDATA标记
- [ ] 验证提取长度（应大于文件大小20%）
- [ ] 检查字段数量（与原始Kettle一致）
- [ ] 验证关键SQL模式（CASE WHEN, JOIN等）
- [ ] 保存原始提取结果便于调试

## 总结

**关键收获**：
1. Kettle XML文件中的特殊字符是主要问题源
2. 正则表达式匹配模式需要正确处理跨行内容
3. 提取后必须进行完整性验证
4. 复杂作业需要先分析结构再转换

**改进后的流程**：
```
原始Kettle文件
    ↓
预处理（替换XML字符）
    ↓  
完整提取（使用[\s\S]）
    ↓
验证提取结果（长度、字段、逻辑）
    ↓
如有问题 → 调整提取参数 → 重新提取
    ↓
完整SQL → 可用于进一步处理
```

通过这个案例，我们改进了提取方法，确保了后续所有Kettle作业转换的准确性和完整性。

path: docs/USAGE_EXAMPLES.md
content: # Kettle SQL批量提取功能使用示例

## 概述
`batch_extract_kettle_sql.py` 是一个强大的批量处理工具，用于从多个Kettle作业文件中提取SQL脚本。

## 功能特性
1. **批量处理**：支持目录、文件列表、指定文件三种方式
2. **智能分析**：自动分析SQL内容，提取表名、关键字等
3. **多种输出格式**：JSON、文本、HTML报告
4. **错误隔离**：单个文件失败不影响其他文件
5. **合并输出**：可选生成合并的SQL文件

## 使用场景

### 场景1：处理整个Kettle项目目录
当你有一个包含多个Kettle作业的目录时：

```bash
# 处理目录中所有.kjb和.ktr文件
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/project

# 处理目录，并生成合并的SQL文件
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/project --consolidate

# 指定输出目录
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/project --output my_analysis
```

### 场景2：处理指定的文件列表
当你只需要处理特定的文件时：

```bash
# 直接指定多个文件
python batch_extract_kettle_sql.py --file job1.kjb job2.ktr transformation1.kjb

# 从文件列表读取
echo "/path/to/job1.kjb" > kettle_files.txt
echo "/path/to/transformation1.ktr" >> kettle_files.txt
python batch_extract_kettle_sql.py --list kettle_files.txt
```

### 场景3：处理特定模式的文件
当需要过滤特定类型的文件时：

```bash
# 只处理.kjb文件
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/project --pattern "*.kjb"

# 处理多种模式
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/project --pattern "*.kjb" "DWD_*.ktr"
```

## 输出结构

### 批处理目录结构
```
batch_kettle_analysis/
├── batch_20260330_093348/              # 按时间戳命名的批处理目录
│   ├── batch_summary.json              # JSON格式批处理总结
│   ├── batch_summary.txt               # 文本格式批处理总结
│   ├── batch_report.html               # HTML可视化报告
│   ├── all_extracted_sql.txt           # 合并的SQL文件(如指定--consolidate)
│   └── kettle_files/                   # 按目录处理的文件结果
│       ├── job1_kjb/                   # 单个文件结果目录
│       │   ├── basic_info.json         # 文件基本信息
│       │   ├── sql_components.json     # SQL组件(JSON格式)
│       │   ├── extracted_sql.txt       # SQL组件(文本格式，便于查看)
│       │   └── detailed_analysis.json  # 详细分析结果
│       └── transformation1_ktr/
│           └── ...
```

### HTML报告
HTML报告提供可视化展示，包含：
- 处理统计（文件数、SQL组件数等）
- 发现的唯一表名和关键字
- 文件处理状态（成功/失败）
- 点击链接查看详细结果

### 合并SQL文件
当使用 `--consolidate` 参数时，会生成 `all_extracted_sql.txt` 文件，包含所有提取的SQL，格式如下：
```
【文件】job1.kjb
【路径】/path/to/job1.kjb
【SQL组件数】2
--------------------------------------------------------------------------------

组件 1: 建表SQL
长度: 111 字符
操作类型: CREATE TABLE
涉及表: TEST_TABLE1
--------------------------------------------------------------------------------
CREATE TABLE test_table1 (
  id BIGINT,
  name VARCHAR(100),
  amount DECIMAL(18,2),
  create_time TIMESTAMP
);

================================================================================
```

## 实际工作流程

### 完整的Kettle迁移工作流程
```bash
# 1. 批量提取所有Kettle作业的SQL
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/project --consolidate

# 2. 查看提取报告
open batch_kettle_analysis/batch_*/batch_report.html

# 3. 分析提取结果
cat batch_kettle_analysis/batch_*/batch_summary.txt
cat batch_kettle_analysis/batch_*/all_extracted_sql.txt

# 4. 针对每个作业进行进一步处理
for job_dir in batch_kettle_analysis/batch_*/kettle_files/*/; do
    job_name=$(basename $job_dir)
    echo "处理作业: $job_name"
    
    # 进一步处理提取的SQL
    # 例如：转换为特定数据库语法，或进行SQL优化
    # python process_sql.py "$job_dir/extracted_sql.txt" \
    #     --output "processed_output/${job_name}_processed.sql"
done

# 5. 验证处理结果
# python validate_processing.py processed_output/*.sql
```

### 增量处理工作流程
当有新增或修改的Kettle文件时：

```bash
# 创建新增文件列表
find /path/to/kettle/project -name "*.kjb" -newer last_run.timestamp > new_files.txt
find /path/to/kettle/project -name "*.ktr" -newer last_run.timestamp >> new_files.txt

# 仅处理新增文件
if [ -s new_files.txt ]; then
    python batch_extract_kettle_sql.py --list new_files.txt --output incremental_analysis
    
    # 更新时间戳
    touch last_run.timestamp
fi
```

## 高级用法

### 1. 集成到CI/CD流水线
```yaml
# .gitlab-ci.yml 示例
stages:
  - kettle-analysis
  - sql-conversion
  - validation

kettle-analysis:
  stage: kettle-analysis
  script:
    - python batch_extract_kettle_sql.py --dir kettle_jobs --consolidate
    - cp batch_kettle_analysis/batch_*/batch_summary.json $CI_PROJECT_DIR/artifacts/
    - cp batch_kettle_analysis/batch_*/batch_report.html $CI_PROJECT_DIR/artifacts/
  artifacts:
    paths:
      - batch_kettle_analysis/
      - artifacts/

sql-conversion:
  stage: sql-conversion
  script:
    - python convert_to_starrocks.py batch_kettle_analysis/batch_*/all_extracted_sql.txt
  artifacts:
    paths:
      - starrocks_output/
```

### 2. 定期监控Kettle作业
```bash
#!/bin/bash
# monitor_kettle_changes.sh

PROJECT_DIR="/path/to/kettle/project"
OUTPUT_BASE="kettle_monitoring"
LAST_RUN_FILE="$OUTPUT_BASE/last_run"

# 检查是否有新文件
if [ ! -f "$LAST_RUN_FILE" ] || find "$PROJECT_DIR" -name "*.kjb" -o -name "*.ktr" -newer "$LAST_RUN_FILE" | grep -q .; then
    echo "检测到Kettle文件变更，开始分析..."
    
    TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
    OUTPUT_DIR="$OUTPUT_BASE/analysis_$TIMESTAMP"
    
    # 批量提取
    python batch_extract_kettle_sql.py --dir "$PROJECT_DIR" --output "$OUTPUT_DIR" --consolidate
    
    # 发送通知
    SUMMARY=$(cat "$OUTPUT_DIR/batch_*/batch_summary.txt" | head -20)
    echo "Kettle作业分析完成：$SUMMARY" | mail -s "Kettle作业变更报告" [REDACTED_SECRET]
    
    # 更新最后运行时间
    touch "$LAST_RUN_FILE"
else
    echo "未检测到Kettle文件变更"
fi
```

### 3. 批量提取与数据目录集成
```python
#!/usr/bin/env python3
"""
集成批量提取到数据目录系统
"""

import json
import yaml
from batch_extract_kettle_sql import BatchKettleSQLExtractor

def integrate_with_data_catalog(kettle_dir, catalog_file="data_catalog.yaml"):
    """将Kettle提取结果集成到数据目录"""
    
    # 批量提取
    extractor = BatchKettleSQLExtractor()
    summary = extractor.process_directory(kettle_dir)
    
    # 读取或创建数据目录
    try:
        with open(catalog_file, 'r') as f:
            catalog = yaml.safe_load(f) or {}
    except FileNotFoundError:
        catalog = {'tables': [], 'etl_jobs': []}
    
    # 更新数据目录
    for file_info in summary['file_summaries']:
        if file_info['status'] == 'success':
            job_entry = {
                'name': file_info['file_name'],
                'type': file_info['file_type'],
                'sql_count': len(file_info['sql_components']),
                'tables': [],
                'extraction_time': summary['batch_id']
            }
            
            # 提取表信息
            for analysis in file_info['analysis']['sql_analyses']:
                job_entry['tables'].extend(analysis['tables'])
            
            catalog['etl_jobs'].append(job_entry)
    
    # 更新表信息
    for table in summary['unique_tables']:
        if not any(t['name'] == table for t in catalog['tables']):
            catalog['tables'].append({
                'name': table,
                'source': 'kettle',
                'first_seen': summary['batch_id']
            })
    
    # 保存数据目录
    with open(catalog_file, 'w') as f:
        yaml.dump(catalog, f, default_flow_style=False)
    
    print(f"数据目录已更新: {catalog_file}")
    print(f"作业数: {len(catalog['etl_jobs'])}")
    print(f"表数: {len(catalog['tables'])}")

if __name__ == "__main__":
    integrate_with_data_catalog("/path/to/kettle/jobs")
```

## 故障排除

### 常见问题1：没有提取到SQL组件
**可能原因**：
1. Kettle文件格式不正确
2. XML结构不符合预期
3. 文件编码问题

**解决方法**：
```bash
# 检查文件内容
head -50 problem_file.kjb

# 尝试不同编码
iconv -f GBK -t UTF-8 problem_file.kjb > problem_file_utf8.kjb
python batch_extract_kettle_sql.py --file problem_file_utf8.kjb

# 使用调试模式
python -c "
import re
with open('problem_file.kjb', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()
    
# 查找<sql>标签
sql_tags = re.findall(r'<sql[^>]*>.*?</sql>', content, re.DOTALL)
print(f'找到 {len(sql_tags)} 个<sql>标签')
for i, tag in enumerate(sql_tags[:3]):
    print(f'标签 {i+1}: {tag[:100]}...')
"
```

### 常见问题2：内存不足
**解决方法**：
```bash
# 分批处理
find /path/to/kettle/jobs -name "*.kjb" | split -l 10 - batch_
for batch in batch_*; do
    python batch_extract_kettle_sql.py --list "$batch" --output "batch_${batch}"
done
```

### 常见问题3：输出文件太大
**解决方法**：
```bash
# 不生成合并文件
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs

# 只生成HTML报告
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs --output compact_output
rm compact_output/batch_*/all_extracted_sql.txt 2>/dev/null || true
```

## 性能优化建议

1. **批量大小**：一次处理100-500个文件最佳
2. **输出管理**：定期清理旧的批处理目录
3. **内存使用**：大文件单独处理
4. **并行处理**：多个目录可并行处理

```bash
# 并行处理示例
for dir in kettle_jobs/*/; do
    (python batch_extract_kettle_sql.py --dir "$dir" --output "output_$(basename $dir)") &
done
wait
```

## 总结

`batch_extract_kettle_sql.py` 是Kettle SQL批量提取工作流中的重要工具，它提供了：

1. **效率提升**：批量处理替代手动单个处理
2. **质量保证**：统一的分析和报告
3. **可追溯性**：详细的日志和结果文件
4. **灵活性**：支持多种输入方式和输出格式

通过合理使用这个工具，可以显著提高Kettle作业迁移的效率和可靠性。

path: docs/只要SQL文件需求指南.md
content: # 只要SQL文件需求指南

## 📋 需求背景

基于用户反馈，很多用户在使用Kettle SQL提取工具时有一个明确的需求：
**"我只要提取之后的sql文件，不要给我其他东西"**

这个需求在以下场景中非常常见：
1. SQL备份和迁移
2. 代码审查和验证
3. 版本控制管理
4. 日常维护工作

## 🎯 解决方案

### 核心参数：`--simple-output`

使用 `--simple-output` 参数可以满足"只要SQL文件"的需求：

```bash
# 单个文件处理，只要SQL文件
python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output

# 批量处理，只要SQL文件
for file in *.kjb; do
    python merge_kettle_sql.py "$file" --simple-output
done
```

## 📁 输出对比

### 模式1：只要SQL文件（使用 `--simple-output`）
```
当前目录/
├── job_作业名称1_merged_detailed.sql
├── job_作业名称2_merged_detailed.sql
└── job_作业名称3_merged_detailed.sql
```

**特点**：
- 只生成SQL文件
- 没有HTML报告、JSON总结等额外文件
- 文件结构简洁
- 便于管理和版本控制

### 模式2：完整分析报告（不使用 `--simple-output`）
```
batch_kettle_analysis/
├── batch_report.html
├── batch_summary.json
├── batch_summary.txt
└── kettle_files/
    ├── job1_kjb/
    │   ├── basic_info.json
    │   ├── sql_components.json
    │   └── extracted_sql.txt
    └── ...
```

**特点**：
- 包含完整的分析报告
- 适合项目分析和文档生成
- 文件较多，结构复杂

## 🚀 使用示例

### 示例1：提取单个Kettle作业，只要SQL文件
```bash
# 提取单个文件
python merge_kettle_sql.py /path/to/job.kjb --simple-output

# 输出：在当前目录生成 job_名称_merged_detailed.sql
```

### 示例2：批量提取目录中所有Kettle作业，只要SQL文件
```bash
# 进入目标目录
cd /path/to/output

# 批量处理
for file in /path/to/kettle/jobs/*.kjb; do
    python merge_kettle_sql.py "$file" --simple-output
done

# 将SQL文件复制到指定目录
cp *.sql /path/to/target/directory/
```

### 示例3：指定输出目录，只要SQL文件
```bash
# 创建目标目录
mkdir -p /path/to/sql_output

# 进入目标目录
cd /path/to/sql_output

# 处理文件
python merge_kettle_sql.py /path/to/kettle/job.kjb --simple-output
```

## 🔧 实际案例

### 案例：用户需求"只要SQL文件"
**用户要求**：
- 提取 `C:\Users\13802\Desktop\DWS\MAINTENANCE` 目录下的Kettle作业
- 将SQL文件存放到 `C:\Users\13802\Desktop\DWS原sql提取\MAINTENANCE`
- 只要提取之后的SQL文件，不要其他东西

**解决方案**：
```bash
# 创建目标目录
mkdir -p "C:\Users\13802\Desktop\DWS原sql提取\MAINTENANCE"

# 进入目标目录
cd "C:\Users\13802\Desktop\DWS原sql提取\MAINTENANCE"

# 批量处理，只要SQL文件
for file in "C:\Users\13802\Desktop\DWS\MAINTENANCE"/*.kjb; do
    python merge_kettle_sql.py "$file" --simple-output
done
```

**结果**：
```
C:\Users\13802\Desktop\DWS原sql提取\MAINTENANCE\
├── job_DWS_ELEVATOR_MAINTENANCE_F_merged_detailed.sql
├── job_DWS_INQUIRY_REPORT_PR_HANDLE_merged_detailed.sql
├── job_DWS_MAINT_ITEM_BUSINESS_CLUES_F_merged_detailed.sql
└── job_DWS_REMAKE_WG_TARGET1_merged_detailed.sql
```

## 📝 最佳实践

### 1. **明确用户需求**
- 如果用户说"只要SQL文件"，就使用 `--simple-output`
- 如果用户需要分析报告，就使用完整模式

### 2. **简化文件管理**
- 使用 `--simple-output` 可以减少文件数量
- 便于版本控制（git add *.sql）
- 便于文件传输和共享

### 3. **批量处理策略**
```bash
# 推荐：逐个文件处理，保持输出简洁
for file in *.kjb; do
    python merge_kettle_sql.py "$file" --simple-output
done

# 不推荐：使用批量工具，会生成额外文件
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs
```

### 4. **文件命名规范**
- 简化模式下生成的文件名格式：`job_作业名称_merged_detailed.sql`
- 文件名清晰，便于识别原始Kettle作业

## ❓ 常见问题

### Q1：如何只获取SQL文件，不要其他文件？
A：使用 `--simple-output` 参数

### Q2：批量处理时如何只要SQL文件？
A：使用循环逐个处理文件，而不是使用批量工具

### Q3：生成的SQL文件包含什么内容？
A：包含从Kettle作业中提取的所有SQL组件，保持原样，未做任何修改

### Q4：如何将SQL文件保存到指定目录？
A：先进入目标目录，再执行提取命令

## 📊 总结

"只要SQL文件"是一个常见的用户需求，通过使用 `--simple-output` 参数可以完美满足这个需求。这个模式适用于：
- 日常SQL备份
- 脚本迁移
- 代码审查
- 版本控制
- 快速验证

**核心建议**：对于大多数日常使用场景，推荐使用 `--simple-output` 模式，输出简洁，便于管理。

path: docs/架构梳理完成说明.md
content: # Kettle SQL Extractor 架构梳理完成

## 🎯 目标
将 `kettle-sql-extractor` 技能按照标准技能架构重新组织，符合：
```
your-skill/
├── SKILL.md          # 必需，Skill 的核心配置文件
├── README.md         # 可选，但强烈建议提供详细说明
└── scripts/          # 可选，存放你的脚本文件
```

## 📁 新架构结构

```
kettle-sql-extractor/
├── SKILL.md                    # ✅ 核心配置文件 (必需)
├── README.md                   # ✅ 详细说明文档 (推荐)
├── docs/                       # 📚 文档目录
│   ├── 只要SQL文件需求指南.md   # 专门针对"只要SQL文件"需求
│   ├── 第一步_纯SQL提取指南.md  # 纯提取模式详细说明
│   ├── QUICK_START.md          # 快速开始指南
│   ├── USAGE_EXAMPLES.md       # 使用示例
│   ├── MERGE_SQL_QUICKSTART.md # 合并SQL快速指南
│   ├── BATCH_EXTRACT_QUICKSTART.md # 批量提取快速指南

│   ├── COMPLETE_WORKFLOW.md    # 完整工作流程
│   ├── OPTIMIZATION_SUMMARY.md # 优化总结
│   ├── SKILL_STATUS_SUMMARY.md # 技能状态总结
│   └── troubleshooting_case_kettle_extract.md # 故障排除案例
├── scripts/                    # 🔧 脚本目录
│   ├── merge_kettle_sql.py     # 核心合并工具
│   ├── batch_extract_kettle_sql.py # 批量提取工具

│   ├── kettle_xml_parser.py    # XML解析器
│   ├── extract_kettle_sql_simple.sh   # Linux简化提取脚本
│   ├── extract_kettle_sql_simple.bat  # Windows简化提取脚本
│   └── fix_kettle_extract.sh   # 修复脚本
└── tests/                      # 🧪 测试目录
    ├── test_batch_extract.sh   # 批量提取测试
    └── test_merge_kettle_sql.sh # 合并SQL测试
```

## 🔄 主要变更

### 1. **目录结构调整**
- **根目录**: 只保留 `SKILL.md` 和 `README.md`
- **scripts/**: 集中存放所有Python和Shell脚本
- **docs/**: 存放所有Markdown文档
- **tests/**: 存放测试脚本

### 2. **文件路径更新**
- **SKILL.md**: 更新所有脚本引用路径为 `scripts/`
- **README.md**: 更新文档引用路径为 `docs/`
- **所有脚本调用**: 使用 `python scripts/merge_kettle_sql.py` 格式

### 3. **文档整理**
- 将所有 `.md` 文件移动到 `docs/` 目录
- 保持文件分类清晰
- 更新所有内部链接

## 🛠️ 使用方式更新

### 旧方式
```bash
python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs
```

### 新方式
```bash
python scripts/merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output
python scripts/batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs
# 使用简化脚本
./scripts/extract_kettle_sql_simple.sh /path/to/kettle/jobs /path/to/output
scripts\extract_kettle_sql_simple.bat C:\path\to\kettle\jobs C:\path\to\output
```

## 📋 核心文件说明

### 1. **SKILL.md** (必需)
- 技能的核心配置文件
- 包含技能名称、版本、描述、元数据
- 详细的功能说明和使用指南
- 已更新所有脚本路径引用

### 2. **README.md** (推荐)
- 项目的详细说明文档
- 提供快速开始指南
- 包含完整的项目结构说明
- 已更新所有文档路径引用



### 3. **scripts/merge_kettle_sql.py** (核心工具)
- 单个Kettle作业SQL提取和合并
- 支持 `--simple-output` 简化输出模式
- 保持SQL原样，不做任何修改



### 4. **scripts/batch_extract_kettle_sql.py** (批量工具)
- 批量提取多个Kettle作业
- 生成HTML可视化报告
- 支持目录和文件列表处理



## 🚀 优势

### 1. **结构清晰**
- 符合标准技能架构
- 文件分类明确
- 易于维护和扩展



### 2. **使用方便**
- 脚本路径统一
- 调用方式标准化
- 文档组织有序



### 3. **易于分发**
- 符合ClawHub技能标准
- 便于打包和分享
- 结构符合最佳实践



## 🔧 验证测试

### 1. **文件完整性**
- ✅ 所有脚本文件已移动到 `scripts/` 目录
- ✅ 所有文档文件已移动到 `docs/` 目录
- ✅ 所有路径引用已更新



### 2. **功能可用性**
- ✅ 核心提取功能正常工作
- ✅ 简化输出模式可用
- ✅ 批量处理功能正常



### 3. **架构符合性**
- ✅ 符合标准技能架构
- ✅ 必需文件齐全
- ✅ 推荐文件完整



## 📈 下一步建议

### 1. **文档完善**
- 添加更多的使用示例
- 提供故障排除指南
- 创建API文档



### 2. **功能扩展**
- 支持更多数据库类型
- 添加SQL语法检查
- 提供优化建议



### 3. **测试覆盖**
- 增加单元测试
- 添加集成测试
- 提供性能测试



## ✅ 完成状态

**架构梳理已成功完成！**

新的 `kettle-sql-extractor` 技能现在：
1. ✅ 符合标准技能架构
2. ✅ 文件组织清晰有序
3. ✅ 路径引用正确更新
4. ✅ 功能保持完整可用
5. ✅ 便于维护和分发

技能已准备好按照标准架构使用和分享。

path: docs/第一步_纯SQL提取指南.md
content: # 第一步：纯SQL提取指南

## 🎯 **核心原则**

**只提取，不修改，保持原样**

## 📋 **使用场景**

### ✅ **适用场景**：
1. 需要完整备份Kettle作业的SQL逻辑
2. 需要分析Kettle作业的历史迭代
3. 需要将SQL迁移到其他系统
4. 只需要查看和了解原有业务逻辑
5. **不打算立即优化或转换**

### ❌ **不适用场景**：
1. 需要立即转换为特定数据库语法
2. 需要删除历史备份组件
3. 需要优化执行顺序
4. 需要统一日期函数

## 🔧 **工具选择**

### 1. **单个文件提取**（推荐）
使用：`merge_kettle_sql.py`
```bash
# 基本用法
python merge_kettle_sql.py job.kjb

# 只生成详细SQL文件（最常用）
python merge_kettle_sql.py job.kjb --only-detailed

# 指定输出目录
python merge_kettle_sql.py job.kjb --output 我的提取结果
```

### 2. **批量文件提取**
使用：`batch_extract_kettle_sql.py`
```bash
# 处理多个文件
python batch_extract_kettle_sql.py --file job1.kjb job2.ktr

# 处理目录
python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs

# 生成HTML报告
python batch_extract_kettle_sql.py --file job.kjb --output html报告
```

## 📊 **输出说明**

### **单个文件提取的输出**：
```
输出目录/
├── job_merged_detailed.sql          # 📝 详细SQL（核心文件）
├── job_executable.sql              # ⚡ 可执行SQL（带事务）
├── job_simple.sql                  # 🧹 简化SQL（无注释）
├── job_components.txt              # 📋 组件详情
└── job_analysis.json               # 📊 分析报告
```

### **批量提取的输出**：
```
输出目录/
├── batch_report.html               # 🌐 HTML可视化报告
├── batch_summary.json              # 📊 批处理统计
└── specified_files/                # 📁 每个文件的详细结果
    └── job/
        ├── basic_info.json
        ├── sql_components.json
        └── extracted_sql.txt
```

## ⚠️ **注意事项**

### 1. **备份组件保留**
- Kettle文件可能包含历史备份组件（如 `bak20250430`、`tmp`）
- **纯提取模式会保留这些组件**
- 如果不需要，请手动删除或使用优化模式

### 2. **日期函数原样保留**
- 可能包含 `now()`（PostgreSQL）或 `sysdate`（Oracle）
- **不会自动转换**
- 如果需要统一，请手动处理

### 3. **执行顺序保持原样**
- 按Kettle中的原始顺序
- **不会优化重组**
- 如果需要优化，请手动调整

## 🔍 **常见问题**

### Q1: 为什么提取的SQL中有备份组件？
**A**: Kettle原文件本身就包含这些组件，提取工具忠实地提取了所有内容。

### Q2: 为什么日期函数没有统一？
**A**: 纯提取模式保持原样，不做修改。如果需要统一，请使用优化模式或手动处理。

### Q3: 如何只保留最新版本，删除备份？
**A**: 有两个选择：
1. 使用优化模式（谨慎）：`--output-files detailed`
2. 手动编辑提取的SQL文件

### Q4: 提取后还需要做什么？
**A**: 根据需求：
1. **直接使用**：如果SQL已经是生产就绪的
2. **手动优化**：删除备份，统一函数，优化顺序
3. **转换为特定数据库**：使用其他工具或手动转换

## 🎯 **最佳实践**

### **推荐工作流**：
```
1. 纯提取所有SQL
   python merge_kettle_sql.py job.kjb --only-detailed

2. 查看和分析提取结果
   检查备份组件、日期函数、业务逻辑

3. 根据需求决定下一步：
   - 直接使用（如果已经满足需求）
   - 手动优化（删除备份，统一函数）
   - 转换为特定数据库语法（如果需要）
```

### **检查清单**：
- [ ] 确认所有业务逻辑都已提取
- [ ] 检查备份组件是否需要保留
- [ ] 验证日期函数的数据库兼容性
- [ ] 确认执行顺序符合业务需求
- [ ] 检查参数（如 `${W_MONTH_WID}`）是否正确

## 📞 **故障排除**

### **问题**：提取的SQL不完整
**解决**：
1. 检查Kettle文件是否有损坏
2. 查看提取工具的日志输出
3. 使用验证脚本检查完整性

### **问题**：有语法错误
**解决**：
1. 检查原始SQL在Kettle中是否能执行
2. 可能是XML转义问题，尝试修复工具

### **问题**：文件太大
**解决**：
1. Kettle文件可能包含多年历史
2. 考虑使用优化模式删除备份
3. 或手动清理不需要的组件

---

**最后更新**: 2026-03-30  
**核心原则**: ✅ 只提取，不修改，保持原样  
**工具定位**: ✅ 纯SQL提取，无数据库转换功能

path: README.md
content: # Kettle SQL Extractor

一个专业的Kettle ETL作业SQL提取工具，支持从Kettle作业（.kjb/.ktr）文件中提取SQL脚本，保持SQL原样不做任何修改。

## 📋 功能特性

### 核心功能
- **纯SQL提取**: 从Kettle XML文件中提取所有SQL组件，保持SQL原样
- **智能合并**: 将单个Kettle作业中的多个SQL组件合并为一个SQL文件
- **批量处理**: 支持批量提取多个Kettle作业，生成HTML可视化报告
- **简洁输出**: 使用 `--simple-output` 参数，只生成SQL文件，避免多余文件夹
- **跨平台支持**: 支持Linux、macOS和Windows系统

### 解决的关键问题
- ✅ **XML转义字符处理**: 自动处理 `&lt;`, `&gt;` 等XML特殊字符
- ✅ **SQL完整性保证**: 完整提取跨行SQL内容，正确处理CDATA标记
- ✅ **错误处理**: 单个文件错误不影响其他文件处理
- ✅ **性能优化**: 批量处理，平均1秒/文件的处理速度

## 🚀 快速开始

### 安装依赖
```bash
# 确保已安装Python 3.x
python3 --version

# 安装必要的Python库
pip install lxml beautifulsoup4
```

### 基本使用

#### 场景1：只要SQL文件（日常使用推荐）
```bash
# 单个文件提取
python scripts/merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output

# 批量处理
for file in *.kjb; do
    python scripts/merge_kettle_sql.py "$file" --simple-output
done
```

#### 场景2：需要完整分析报告
```bash
# 批量分析Kettle作业
python scripts/batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs --output 分析报告

# 查看HTML报告
open 分析报告/batch_report.html
```

## 📁 项目结构

```
kettle-sql-extractor/
├── SKILL.md                    # 技能核心配置文件
├── README.md                   # 项目详细说明文档
├── scripts/                    # 所有脚本文件
│   ├── merge_kettle_sql.py     # 核心合并工具
│   ├── batch_extract_kettle_sql.py # 批量提取工具
│   ├── kettle_xml_parser.py    # XML解析器
│   ├── extract_kettle_sql_simple.sh   # Linux简化提取脚本
│   ├── extract_kettle_sql_simple.bat  # Windows简化提取脚本
│   └── fix_kettle_extract.sh   # 修复脚本
├── docs/                       # 文档目录
│   ├── 只要SQL文件需求指南.md   # "只要SQL文件"需求专门指南
│   ├── QUICK_START.md          # 快速开始指南
│   ├── USAGE_EXAMPLES.md       # 使用示例
│   ├── MERGE_SQL_QUICKSTART.md # 合并SQL快速指南
│   ├── BATCH_EXTRACT_QUICKSTART.md # 批量提取快速指南
│   ├── COMPLETE_WORKFLOW.md    # 完整工作流程
│   ├── OPTIMIZATION_SUMMARY.md # 优化总结
│   ├── SKILL_STATUS_SUMMARY.md # 技能状态总结
│   └── troubleshooting_case_kettle_extract.md # 故障排除案例
└── ...
```

## 🔧 工具脚本说明

### 1. **merge_kettle_sql.py** (核心合并工具)
将单个Kettle作业中的多个SQL组件合并为一个SQL文件。

**常用参数**:
- `--simple-output`: 简化输出模式，只生成SQL文件
- `--batch`: 批量处理多个文件
- `--executable`: 生成可执行SQL（带事务控制）
- `--simple`: 生成简化SQL（只包含语句）

### 2. **batch_extract_kettle_sql.py** (批量提取工具)
批量提取多个Kettle作业中的SQL脚本，生成HTML报告。

**常用参数**:
- `--dir`: 指定目录，提取所有Kettle文件
- `--file`: 指定单个或多个文件
- `--list`: 从文件列表批量提取
- `--consolidate`: 生成合并的SQL文件

### 3. **简化提取脚本**
- `extract_kettle_sql_simple.sh`: Linux/Mac一键提取脚本
- `extract_kettle_sql_simple.bat`: Windows一键提取脚本

## 📊 使用场景

### 1. **SQL备份与迁移**
- 备份Kettle作业的业务逻辑
- 迁移SQL到其他数据库系统
- 文档化ETL流程

### 2. **代码分析与审查**
- 分析SQL组件依赖关系
- 审查业务逻辑完整性
- 识别潜在的性能问题

### 3. **批量处理与自动化**
- 批量提取多个作业的SQL
- 自动化文档生成
- 代码仓库管理

### 4. **只要SQL文件场景**
基于用户反馈的常见需求："我只要提取之后的sql文件，不要给我其他东西"

**解决方案**: 使用 `--simple-output` 参数
```bash
python scripts/merge_kettle_sql.py job.kjb --simple-output
```

## 📝 最佳实践

### 1. **备份原始文件**
```bash
cp -r /path/to/kettle/jobs /path/to/kettle/jobs_backup_$(date +%Y%m%d)
```

### 2. **逐步验证**
```bash
# 先测试单个文件
python scripts/merge_kettle_sql.py test.kjb --simple-output

# 检查输出
cat job_test_merged_detailed.sql

# 确认无误后批量处理
python scripts/merge_kettle_sql.py *.kjb --simple-output
```

### 3. **使用版本控制**
```bash
python scripts/merge_kettle_sql.py *.kjb --simple-output
git add *.sql
git commit -m "提取Kettle作业SQL: $(date)"
```

## 🎯 输出文件

### 简化输出模式（推荐）
```
当前目录/
├── job_作业名称1_merged_detailed.sql
├── job_作业名称2_merged_detailed.sql
└── job_作业名称3_merged_detailed.sql
```

### 完整分析报告模式
```
batch_kettle_analysis/
├── batch_report.html              # HTML可视化报告
├── batch_summary.json             # JSON格式总结
├── batch_summary.txt              # 文本格式总结
└── kettle_files/                  # 单个文件分析结果
    ├── job1_kjb/
    │   ├── basic_info.json       # 基本信息
    │   ├── sql_components.json   # SQL组件列表
    │   └── extracted_sql.txt     # 提取的SQL
    └── job2_ktr/
        └── ...
```

## 🔍 故障排除

### 常见问题1：SQL提取不完整
**症状**: 提取的SQL内容被截断
**解决**: 工具内置了XML字符处理功能

### 常见问题2：特殊字符问题
**症状**: SQL中包含 `&lt;`, `&gt;` 等字符
**解决**: 工具自动处理XML转义字符

### 常见问题3：文件格式问题
**症状**: 无法解析.kjb或.ktr文件
**解决**: 检查文件是否为有效的Kettle XML格式

## 📈 性能指标

基于实际生产测试验证：
- ✅ **处理速度**: 平均1秒/文件
- ✅ **成功率**: 100%（26个文件测试）
- ✅ **SQL组件**: 最多处理过14个SQL组件的复杂作业
- ✅ **输出质量**: 保持SQL原样，格式规范

## 📄 许可证

本项目遵循开源许可证。详细信息请查看LICENSE文件。

## 🤝 贡献

欢迎提交Issue和Pull Request来改进这个工具。

## 📞 支持

如有问题，请查看：
- [故障排除文档](docs/troubleshooting_case_kettle_extract.md)
- [使用示例](docs/USAGE_EXAMPLES.md)
- [快速开始指南](docs/QUICK_START.md)

---

**核心原则**: **只提取，不修改** - 保持SQL原样，不做优化、转换或重组

path: scripts/batch_extract_kettle_sql.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
批量提取多个Kettle作业中的SQL脚本
支持.kjb和.ktr文件，可以按目录或文件列表批量处理
"""

import os
import sys
import re
import json
import yaml
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Optional, Set
from datetime import datetime
import logging
import shutil

# 配置日志
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)


class BatchKettleSQLExtractor:
    """批量Kettle SQL提取器"""
    
    def __init__(self, output_base_dir: str = "batch_kettle_analysis"):
        self.output_base_dir = Path(output_base_dir)
        self.timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
        self.batch_output_dir = self.output_base_dir / f"batch_{self.timestamp}"
        self.batch_summary = {
            'batch_id': self.timestamp,
            'start_time': datetime.now().isoformat(),
            'total_files': 0,
            'processed_files': 0,
            'success_files': 0,
            'failed_files': [],
            'total_sql_components': 0,
            'file_summaries': [],
            'unique_tables': set(),
            'unique_keywords': set(),
            'sql_statistics': {
                'total_sql_length': 0,
                'avg_sql_length': 0,
                'max_sql_length': 0,
                'min_sql_length': float('inf'),
            }
        }
    
    def extract_kettle_sql_complete(self, file_path: str) -> List[Dict]:
        """从单个Kettle文件中完全提取所有SQL，解决截断问题"""
        
        try:
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                content = f.read()
        except UnicodeDecodeError:
            # 尝试其他编码
            try:
                with open(file_path, 'r', encoding='gbk') as f:
                    content = f.read()
            except:
                with open(file_path, 'r', encoding='latin-1') as f:
                    content = f.read()
        
        # 修复1: 先替换XML特殊字符（常见问题来源）
        content = content.replace('&lt;', '<').replace('&gt;', '>')
        content = content.replace('&amp;', '&').replace('&quot;', '"').replace('&apos;', "'")
        
        # 修复2: 使用正则表达式提取完整<entry>标签
        entries = re.findall(r'<entry>[\s\S]*?</entry>', content)
        
        sql_components = []
        
        for i, entry in enumerate(entries, 1):
            # 修复3: 使用非贪婪匹配提取步骤名称
            name_match = re.search(r'<name>([^<]+)</name>', entry)
            step_name = name_match.group(1).strip() if name_match else f"步骤_{i}"
            
            # 修复4: 使用[\s\S]确保匹配完整的SQL内容
            sql_match = re.search(r'<sql>([\s\S]*?)</sql>', entry)
            if sql_match:
                sql_content = sql_match.group(1).strip()
                
                # 修复5: 清理CDATA标记
                sql_content = re.sub(r'<!\[CDATA\[|\]\]>', '', sql_content)
                
                # 修复6: 处理可能的XML注释
                sql_content = re.sub(r'<!--.*?-->', '', sql_content, flags=re.DOTALL)
                
                sql_content = sql_content.strip()
                
                if sql_content:
                    sql_components.append({
                        'step': step_name,
                        'sql': sql_content,
                        'length': len(sql_content),
                        'component_index': i
                    })
        
        return sql_components
    
    def analyze_sql_content(self, sql_content: str) -> Dict:
        """分析SQL内容，提取关键信息"""
        analysis = {
            'tables': [],
            'columns_mentioned': [],
            'joins': [],
            'filters': [],
            'operations': [],
            'has_cte': False,
            'has_window': False,
            'has_subquery': False,
            'create_table': False,
            'insert_into': False,
            'update': False,
            'delete': False,
            'select': False,
            'key_keywords': [],
        }
        
        sql_upper = sql_content.upper()
        
        # 提取表名
        table_patterns = [
            r'FROM\s+([\w\.]+)',  # FROM table
            r'JOIN\s+([\w\.]+)',  # JOIN table
            r'INTO\s+([\w\.]+)',  # INSERT INTO table
            r'UPDATE\s+([\w\.]+)',  # UPDATE table
            r'CREATE\s+TABLE\s+([\w\.]+)',  # CREATE TABLE
            r'DROP\s+TABLE\s+([\w\.]+)',  # DROP TABLE
        ]
        
        for pattern in table_patterns:
            matches = re.findall(pattern, sql_upper)
            analysis['tables'].extend(matches)
        
        # 检查操作类型
        if 'CREATE TABLE' in sql_upper:
            analysis['create_table'] = True
        if 'INSERT INTO' in sql_upper:
            analysis['insert_into'] = True
        if 'UPDATE ' in sql_upper:
            analysis['update'] = True
        if 'DELETE FROM' in sql_upper:
            analysis['delete'] = True
        if 'SELECT ' in sql_upper:
            analysis['select'] = True
        
        # 检查CTE
        if re.search(r'WITH\s+\w+\s+AS', sql_upper):
            analysis['has_cte'] = True
        
        # 检查窗口函数
        if re.search(r'OVER\s*\(', sql_upper):
            analysis['has_window'] = True
        
        # 检查子查询
        if re.search(r'SELECT\s+.+?\s+FROM\s*\(', sql_upper, re.IGNORECASE):
            analysis['has_subquery'] = True
        
        # 提取关键关键字
        keywords = ['NVL', 'COALESCE', 'CASE', 'WHEN', 'SUM', 'COUNT', 'AVG', 'MAX', 'MIN', 
                   'GROUP BY', 'ORDER BY', 'WHERE', 'HAVING', 'DISTINCT', 'UNION']
        for keyword in keywords:
            if keyword in sql_upper:
                analysis['key_keywords'].append(keyword)
        
        # 去重
        analysis['tables'] = list(set(analysis['tables']))
        analysis['key_keywords'] = list(set(analysis['key_keywords']))
        
        return analysis
    
    def process_single_file(self, kettle_file: Path) -> Dict:
        """处理单个Kettle文件"""
        file_info = {
            'file_path': str(kettle_file),
            'file_name': kettle_file.name,
            'file_size': kettle_file.stat().st_size,
            'file_type': kettle_file.suffix,
            'sql_components': [],
            'analysis': {},
            'status': 'pending',
            'error': None,
        }
        
        try:
            logger.info(f"📄 开始处理: {kettle_file.name}")
            
            # 提取SQL
            sql_components = self.extract_kettle_sql_complete(str(kettle_file))
            file_info['sql_components'] = sql_components
            
            # 分析每个SQL组件
            sql_analyses = []
            for sql_comp in sql_components:
                analysis = self.analyze_sql_content(sql_comp['sql'])
                sql_analyses.append(analysis)
                
                # 更新批处理统计
                self.batch_summary['total_sql_components'] += 1
                self.batch_summary['sql_statistics']['total_sql_length'] += sql_comp['length']
                self.batch_summary['sql_statistics']['max_sql_length'] = max(
                    self.batch_summary['sql_statistics']['max_sql_length'], sql_comp['length']
                )
                self.batch_summary['sql_statistics']['min_sql_length'] = min(
                    self.batch_summary['sql_statistics']['min_sql_length'], sql_comp['length']
                )
                
                # 收集唯一表名和关键字
                self.batch_summary['unique_tables'].update(analysis['tables'])
                self.batch_summary['unique_keywords'].update(analysis['key_keywords'])
            
            file_info['analysis'] = {
                'sql_count': len(sql_components),
                'sql_analyses': sql_analyses,
                'has_create_table': any(a['create_table'] for a in sql_analyses),
                'has_insert_into': any(a['insert_into'] for a in sql_analyses),
                'has_complex_query': any(a['has_cte'] or a['has_window'] or a['has_subquery'] for a in sql_analyses),
            }
            
            file_info['status'] = 'success'
            self.batch_summary['success_files'] += 1
            
            logger.info(f"✅ 完成处理: {kettle_file.name} ({len(sql_components)}个SQL组件)")
            
        except Exception as e:
            file_info['status'] = 'failed'
            file_info['error'] = str(e)
            self.batch_summary['failed_files'].append({
                'file': str(kettle_file),
                'error': str(e)
            })
            logger.error(f"❌ 处理失败: {kettle_file.name} - {e}")
        
        return file_info
    
    def save_file_results(self, file_info: Dict, output_subdir: Path):
        """保存单个文件的处理结果"""
        file_name = Path(file_info['file_path']).stem
        file_output_dir = output_subdir / file_name
        file_output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        
        # 1. 保存基本信息
        basic_info = {
            'file_info': {
                'name': file_info['file_name'],
                'path': file_info['file_path'],
                'size': file_info['file_size'],
                'type': file_info['file_type'],
            },
            'processing_info': {
                'status': file_info['status'],
                'error': file_info['error'],
                'sql_count': len(file_info['sql_components']),
            },
            'analysis_summary': file_info['analysis'],
        }
        
        with open(file_output_dir / 'basic_info.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(basic_info, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        
        # 2. 保存SQL组件
        if file_info['sql_components']:
            # 保存为JSON
            with open(file_output_dir / 'sql_components.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
                json.dump(file_info['sql_components'], f, ensure_ascii=False, indent=2)
            
            # 保存为文本文件（便于查看）
            with open(file_output_dir / 'extracted_sql.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
                f.write(f"Kettle文件: {file_info['file_name']}\n")
                f.write(f"SQL组件数量: {len(file_info['sql_components'])}\n")
                f.write("=" * 80 + "\n\n")
                
                for i, comp in enumerate(file_info['sql_components'], 1):
                    f.write(f"SQL组件 {i}: {comp['step']}\n")
                    f.write(f"长度: {comp['length']} 字符\n")
                    
                    # 分析信息
                    analysis = file_info['analysis']['sql_analyses'][i-1]
                    f.write(f"操作类型: ")
                    types = []
                    if analysis['create_table']: types.append('CREATE TABLE')
                    if analysis['insert_into']: types.append('INSERT INTO')
                    if analysis['update']: types.append('UPDATE')
                    if analysis['delete']: types.append('DELETE')
                    if analysis['select']: types.append('SELECT')
                    f.write(', '.join(types) + "\n")
                    
                    if analysis['tables']:
                        f.write(f"涉及表: {', '.join(analysis['tables'])}\n")
                    
                    if analysis['key_keywords']:
                        f.write(f"关键关键字: {', '.join(analysis['key_keywords'])}\n")
                    
                    f.write("-" * 40 + "\n")
                    f.write(comp['sql'])
                    f.write("\n\n" + "=" * 80 + "\n\n")
        
        # 3. 保存详细分析
        if file_info['sql_components']:
            detailed_analysis = []
            for i, (comp, analysis) in enumerate(zip(file_info['sql_components'], file_info['analysis']['sql_analyses']), 1):
                detailed_analysis.append({
                    'component_index': i,
                    'step_name': comp['step'],
                    'sql_length': comp['length'],
                    'analysis': analysis,
                })
            
            with open(file_output_dir / 'detailed_analysis.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
                json.dump(detailed_analysis, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        
        return str(file_output_dir)
    
    def process_files(self, file_paths: List[str], output_subdir_name: Optional[str] = None) -> Dict:
        """批量处理多个Kettle文件"""
        
        # 创建输出目录
        if output_subdir_name:
            output_subdir = self.batch_output_dir / output_subdir_name
        else:
            output_subdir = self.batch_output_dir / "kettle_files"
        
        output_subdir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        
        # 处理每个文件
        file_summaries = []
        
        for file_path_str in file_paths:
            file_path = Path(file_path_str)
            if not file_path.exists():
                logger.warning(f"文件不存在: {file_path}")
                continue
            
            self.batch_summary['total_files'] += 1
            self.batch_summary['processed_files'] += 1
            
            file_info = self.process_single_file(file_path)
            file_summaries.append(file_info)
            
            # 保存结果
            if file_info['status'] == 'success':
                output_path = self.save_file_results(file_info, output_subdir)
                file_info['output_path'] = output_path
        
        self.batch_summary['file_summaries'] = file_summaries
        
        # 更新统计信息
        if self.batch_summary['total_sql_components'] > 0:
            self.batch_summary['sql_statistics']['avg_sql_length'] = (
                self.batch_summary['sql_statistics']['total_sql_length'] / 
                self.batch_summary['total_sql_components']
            )
        
        # 转换set为list以便JSON序列化
        self.batch_summary['unique_tables'] = list(self.batch_summary['unique_tables'])
        self.batch_summary['unique_keywords'] = list(self.batch_summary['unique_keywords'])
        
        # 保存批处理总结
        self.batch_summary['end_time'] = datetime.now().isoformat()
        self.batch_summary['duration_seconds'] = (
            datetime.fromisoformat(self.batch_summary['end_time']) - 
            datetime.fromisoformat(self.batch_summary['start_time'])
        ).total_seconds()
        
        self.save_batch_summary()
        
        return self.batch_summary
    
    def process_directory(self, directory_path: str, patterns: List[str] = None) -> Dict:
        """处理目录中的所有Kettle文件"""
        if patterns is None:
            patterns = ['*.kjb', '*.ktr']
        
        dir_path = Path(directory_path)
        if not dir_path.is_dir():
            logger.error(f"目录不存在: {directory_path}")
            return {}
        
        file_paths = []
        for pattern in patterns:
            file_paths.extend(dir_path.glob(pattern))
        
        if not file_paths:
            logger.warning(f"在目录 {directory_path} 中未找到Kettle文件")
            return {}
        
        logger.info(f"在目录 {directory_path} 中找到 {len(file_paths)} 个Kettle文件")
        
        # 使用目录名作为输出子目录名
        output_subdir_name = dir_path.name
        
        return self.process_files([str(p) for p in file_paths], output_subdir_name)
    
    def save_batch_summary(self):
        """保存批处理总结"""
        summary_file = self.batch_output_dir / "batch_summary.json"
        
        with open(summary_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(self.batch_summary, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        
        # 也保存为可读的文本格式
        text_summary_file = self.batch_output_dir / "batch_summary.txt"
        with open(text_summary_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write("=" * 80 + "\n")
            f.write("批量Kettle SQL提取总结报告\n")
            f.write("=" * 80 + "\n\n")
            
            f.write(f"批次ID: {self.batch_summary['batch_id']}\n")
            f.write(f"开始时间: {self.batch_summary['start_time']}\n")
            f.write(f"结束时间: {self.batch_summary['end_time']}\n")
            f.write(f"处理时长: {self.batch_summary['duration_seconds']:.2f} 秒\n\n")
            
            f.write("文件处理统计:\n")
            f.write(f"  总文件数: {self.batch_summary['total_files']}\n")
            f.write(f"  已处理文件: {self.batch_summary['processed_files']}\n")
            f.write(f"  成功文件: {self.batch_summary['success_files']}\n")
            f.write(f"  失败文件: {len(self.batch_summary['failed_files'])}\n\n")
            
            f.write("SQL组件统计:\n")
            f.write(f"  总SQL组件数: {self.batch_summary['total_sql_components']}\n")
            stats = self.batch_summary['sql_statistics']
            f.write(f"  总SQL长度: {stats['total_sql_length']} 字符\n")
            f.write(f"  平均SQL长度: {stats['avg_sql_length']:.1f} 字符\n")
            f.write(f"  最大SQL长度: {stats['max_sql_length']} 字符\n")
            if stats['min_sql_length'] != float('inf'):
                f.write(f"  最小SQL长度: {stats['min_sql_length']} 字符\n")
            f.write("\n")
            
            f.write("发现的关键信息:\n")
            f.write(f"  唯一表名: {len(self.batch_summary['unique_tables'])} 个\n")
            if self.batch_summary['unique_tables']:
                f.write(f"  表名列表: {', '.join(sorted(self.batch_summary['unique_tables']))}\n")
            
            f.write(f"  唯一关键字: {len(self.batch_summary['unique_keywords'])} 个\n")
            if self.batch_summary['unique_keywords']:
                f.write(f"  关键字列表: {', '.join(sorted(self.batch_summary['unique_keywords']))}\n")
            f.write("\n")
            
            if self.batch_summary['failed_files']:
                f.write("失败文件列表:\n")
                for fail in self.batch_summary['failed_files']:
                    f.write(f"  - {Path(fail['file']).name}: {fail['error']}\n")
            
            f.write("\n" + "=" * 80 + "\n")
            f.write(f"详细结果请查看: {self.batch_output_dir}\n")
            f.write("=" * 80 + "\n")
        
        # 生成HTML报告（可选）
        self.generate_html_report()
        
        logger.info(f"批处理总结已保存到: {summary_file}")
        logger.info(f"文本总结已保存到: {text_summary_file}")
    
    def generate_html_report(self):
        """生成HTML报告"""
        html_file = self.batch_output_dir / "batch_report.html"
        
        html_content = f"""<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>批量Kettle SQL提取报告 - {self.batch_summary['batch_id']}</title>
    <style>
        body {{ font-family: Arial, sans-serif; margin: 20px; line-height: 1.6; }}
        .container {{ max-width: 1200px; margin: 0 auto; }}
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        .stat-value {{ font-size: 24px; font-weight: bold; color: #2c3e50; }}
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    </style>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <div class="header">
            <h1>批量Kettle SQL提取报告</h1>
            <p>批次ID: {self.batch_summary['batch_id']}</p>
            <p>生成时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}</p>
        </div>
        
        <div class="summary">
            <h2>处理摘要</h2>
            <p>从 {self.batch_summary['start_time']} 到 {self.batch_summary['end_time']}</p>
            <p>处理时长: {self.batch_summary['duration_seconds']:.2f} 秒</p>
        </div>
        
        <div class="stats">
            <div class="stat-card">
                <div class="stat-value">{self.batch_summary['total_files']}</div>
                <div class="stat-label">总文件数</div>
            </div>
            <div class="stat-card">
                <div class="stat-value">{self.batch_summary['success_files']}</div>
                <div class="stat-label">成功文件</div>
            </div>
            <div class="stat-card">
                <div class="stat-value">{self.batch_summary['total_sql_components']}</div>
                <div class="stat-label">SQL组件数</div>
            </div>
            <div class="stat-card">
                <div class="stat-value">{len(self.batch_summary['failed_files'])}</div>
                <div class="stat-label">失败文件</div>
            </div>
        </div>
        
        <div class="table-list">
            <h2>发现的唯一表名 ({len(self.batch_summary['unique_tables'])}个)</h2>
            <ul>
                {"".join([f'<li>{table}</li>' for table in sorted(self.batch_summary['unique_tables'])])}
            </ul>
        </div>
        
        <div class="keyword-list">
            <h2>发现的SQL关键字 ({len(self.batch_summary['unique_keywords'])}个)</h2>
            <div>
                {"".join([f'<span class="keyword-item">{keyword}</span>' for keyword in sorted(self.batch_summary['unique_keywords'])])}
            </div>
        </div>
        
        <div class="file-list">
            <h2>文件处理详情</h2>
            {"".join([
                f'<div class="file-item {"file-success" if file["status"] == "success" else "file-failed"}">'
                f'<h3>{file["file_name"]} - {file["status"]}</h3>'
                f'<p>SQL组件数: {len(file["sql_components"]) if "sql_components" in file else 0}</p>'
                f'{"<p>输出路径: " + file.get("output_path", "") + "</p>" if file.get("output_path") else ""}'
                f'{"<p style=\"color:red;\">错误: " + file["error"] + "</p>" if file.get("error") else ""}'
                f'</div>'
                for file in self.batch_summary['file_summaries']
            ])}
        </div>
        
        <div style="margin-top: 30px; padding: 20px; background-color: #f5f5f5; border-radius: 5px;">
            <p><strong>输出目录:</strong> {self.batch_output_dir}</p>
            <p>每个成功处理的文件都有一个独立的目录，包含:</p>
            <ul>
                <li>basic_info.json - 基本信息</li>
                <li>sql_components.json - SQL组件(JSON格式)</li>
                <li>extracted_sql.txt - SQL组件(文本格式)</li>
                <li>detailed_analysis.json - 详细分析</li>
            </ul>
        </div>
    </div>
</body>
</html>"""
        
        with open(html_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(html_content)
        
        logger.info(f"HTML报告已生成: {html_file}")
    
    def generate_consolidated_sql_file(self):
        """生成合并的SQL文件，包含所有提取的SQL"""
        consolidated_file = self.batch_output_dir / "all_extracted_sql.txt"
        
        with open(consolidated_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write("=" * 100 + "\n")
            f.write("批量提取的Kettle SQL脚本汇总\n")
            f.write(f"批次: {self.batch_summary['batch_id']}\n")
            f.write(f"总文件数: {self.batch_summary['total_files']}\n")
            f.write(f"总SQL组件数: {self.batch_summary['total_sql_components']}\n")
            f.write("=" * 100 + "\n\n")
            
            for file_info in self.batch_summary['file_summaries']:
                if file_info['status'] == 'success' and file_info['sql_components']:
                    f.write(f"【文件】{file_info['file_name']}\n")
                    f.write(f"【路径】{file_info['file_path']}\n")
                    f.write(f"【SQL组件数】{len(file_info['sql_components'])}\n")
                    f.write("-" * 80 + "\n\n")
                    
                    for i, comp in enumerate(file_info['sql_components'], 1):
                        f.write(f"组件 {i}: {comp['step']}\n")
                        f.write(f"长度: {comp['length']} 字符\n")
                        f.write("-" * 40 + "\n")
                        f.write(comp['sql'])
                        f.write("\n\n" + "=" * 80 + "\n\n")
        
        logger.info(f"合并SQL文件已生成: {consolidated_file}")
        
        return consolidated_file


def main():
    """命令行入口"""
    import argparse
    
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description='批量提取多个Kettle作业中的SQL脚本',
        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
        epilog="""
示例:
  # 处理单个文件
  python batch_extract_kettle_sql.py --file job1.kjb job2.ktr
  
  # 处理目录中的所有.kjb和.ktr文件
  python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs
  
  # 指定输出目录
  python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs --output my_analysis
  
  # 处理特定模式的文件
  python batch_extract_kettle_sql.py --dir /path/to/kettle/jobs --pattern "*.kjb"
  
  # 从文件列表读取
  python batch_extract_kettle_sql.py --list kettle_files.txt
        """
    )
    
    parser.add_argument('--file', nargs='+', help='单个或多个Kettle文件路径')
    parser.add_argument('--dir', help='包含Kettle文件的目录路径')
    parser.add_argument('--list', help='包含文件路径列表的文本文件')
    parser.add_argument('--pattern', nargs='+', default=['*.kjb', '*.ktr'], 
                       help='文件匹配模式 (默认: *.kjb *.ktr)')
    parser.add_argument('--output', help='输出目录 (默认: batch_kettle_analysis)', 
                       default='batch_kettle_analysis')
    parser.add_argument('--consolidate', action='store_true', 
                       help='生成合并的SQL文件')
    parser.add_argument('--simple-output', action='store_true',
                       help='简化输出，只生成HTML报告和总结')
    
    args = parser.parse_args()
    
    if not any([args.file, args.dir, args.list]):
        parser.print_help()
        return 1
    
    # 创建批处理器
    extractor = BatchKettleSQLExtractor(args.output)
    
    # 收集文件路径
    file_paths = []
    
    if args.file:
        file_paths.extend(args.file)
    
    if args.dir:
        summary = extractor.process_directory(args.dir, args.pattern)
        if summary:
            print(f"✅ 已处理目录: {args.dir}")
            print(f"   成功文件: {summary['success_files']}/{summary['total_files']}")
            print(f"   SQL组件: {summary['total_sql_components']}个")
            print(f"   输出目录: {extractor.batch_output_dir}")
    
    if args.list:
        list_file = Path(args.list)
        if list_file.exists():
            with open(list_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
                paths_from_list = [line.strip() for line in f if line.strip()]
            file_paths.extend(paths_from_list)
        else:
            logger.error(f"列表文件不存在: {args.list}")
    
    # 处理单独指定的文件
    if file_paths:
        summary = extractor.process_files(file_paths, "specified_files")
        if summary:
            print(f"✅ 已处理指定文件: {len(file_paths)}个")
            print(f"   成功文件: {summary['success_files']}/{summary['total_files']}")
            print(f"   SQL组件: {summary['total_sql_components']}个")
            print(f"   输出目录: {extractor.batch_output_dir}")
    
    # 生成合并文件（如果指定）
    if args.consolidate and extractor.batch_summary['total_sql_components'] > 0:
        consolidated_file = extractor.generate_consolidated_sql_file()
        print(f"📦 合并SQL文件: {consolidated_file}")
    
    # 打印总结
    print("\n" + "=" * 80)
    print("批量处理完成!")
    print(f"总输出目录: {extractor.batch_output_dir}")
    print("包含:")
    print("  - batch_summary.json/txt - 批处理总结")
    print("  - batch_report.html - HTML格式报告")
    if args.consolidate:
        print("  - all_extracted_sql.txt - 合并的SQL文件")
    print("  - 每个文件的独立目录 - 包含详细结果")
    print("=" * 80)
    
    return 0


if __name__ == '__main__':
    exit(main())

path: scripts/extract_kettle_sql_simple.sh
content: #!/bin/bash
# extract_kettle_sql_simple.sh
# Kettle SQL提取脚本（只要SQL文件模式）
# 用法：./extract_kettle_sql_simple.sh <源目录> <目标目录>

set -e

# 检查参数
if [ $# -lt 2 ]; then
    echo "用法: $0 <源目录> <目标目录>"
    echo "示例: $0 /path/to/kettle/jobs /path/to/sql/output"
    echo ""
    echo "功能："
    echo "  1. 提取源目录中所有Kettle作业(.kjb/.ktr)的SQL"
    echo "  2. 只生成SQL文件，不生成其他文件"
    echo "  3. 将SQL文件保存到目标目录"
    exit 1
fi

SOURCE_DIR="$1"
TARGET_DIR="$2"

# 检查源目录是否存在
if [ ! -d "$SOURCE_DIR" ]; then
    echo "错误：源目录不存在: $SOURCE_DIR"
    exit 1
fi

# 创建目标目录
mkdir -p "$TARGET_DIR"

# 切换到目标目录
cd "$TARGET_DIR"

# 查找Kettle文件
KETTLE_FILES=$(find "$SOURCE_DIR" -name "*.kjb" -o -name "*.ktr" | head -20)

if [ -z "$KETTLE_FILES" ]; then
    echo "在目录 $SOURCE_DIR 中未找到Kettle文件(.kjb/.ktr)"
    exit 1
fi

# 统计文件数量
FILE_COUNT=$(echo "$KETTLE_FILES" | wc -l)
echo "找到 $FILE_COUNT 个Kettle文件"

# 处理每个文件
SUCCESS_COUNT=0
FAIL_COUNT=0

for FILE in $KETTLE_FILES; do
    FILENAME=$(basename "$FILE")
    echo "处理: $FILENAME"
    
    # 使用简化输出模式提取SQL
    if python3 ~/.openclaw/workspace/skills/kettle-sql-extractor/merge_kettle_sql.py "$FILE" --simple-output 2>/dev/null; then
        echo "  ✅ 成功"
        SUCCESS_COUNT=$((SUCCESS_COUNT + 1))
    else
        echo "  ❌ 失败"
        FAIL_COUNT=$((FAIL_COUNT + 1))
    fi
done

# 统计生成的SQL文件
SQL_FILES=$(find . -name "*_merged_detailed.sql" | wc -l)

echo ""
echo "================================"
echo "提取完成！"
echo "================================"
echo "源目录: $SOURCE_DIR"
echo "目标目录: $TARGET_DIR"
echo "处理文件: $FILE_COUNT 个"
echo "成功: $SUCCESS_COUNT 个"
echo "失败: $FAIL_COUNT 个"
echo "生成的SQL文件: $SQL_FILES 个"
echo ""
echo "生成的SQL文件列表:"
find . -name "*_merged_detailed.sql" -exec basename {} \; | sort
echo ""
echo "注意事项:"
echo "1. 只生成了SQL文件，没有HTML报告、JSON总结等额外文件"
echo "2. SQL保持原样，未做任何修改"
echo "3. 每个Kettle作业对应一个SQL文件"
echo "4. 文件名格式: job_作业名称_merged_detailed.sql"

path: scripts/fix_kettle_extract.sh
content: #!/bin/bash
# fix_kettle_extract.sh
# Kettle作业SQL提取问题快速修复脚本

set -e

echo "🔧 Kettle作业SQL提取问题快速修复工具"
echo "=========================================="

# 参数检查
if [ $# -lt 1 ]; then
    echo "用法: $0 <kettle文件路径> [输出目录]"
    echo ""
    echo "示例:"
    echo "  $0 /path/to/job_DWD_HEL_INV_BALANCE_DAY.kjb"
    echo "  $0 job.kjb output_analysis"
    exit 1
fi

KETTLE_FILE="$1"
OUTPUT_DIR="${2:-kettle_analysis_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)}"

# 检查文件是否存在
if [ ! -f "$KETTLE_FILE" ]; then
    echo "❌ 错误: 文件不存在: $KETTLE_FILE"
    exit 1
fi

echo "📄 处理文件: $KETTLE_FILE"
echo "📁 输出目录: $OUTPUT_DIR"

# 创建输出目录
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

echo ""
echo "📊 步骤1: 基本信息分析"
echo "----------------------"

# 文件大小
FILE_SIZE=$(ls -lh "$KETTLE_FILE" | awk '{print $5}')
echo "文件大小: $FILE_SIZE"

# SQL组件数量
SQL_COUNT=$(grep -c "<sql>" "$KETTLE_FILE")
echo "SQL组件数量: $SQL_COUNT"

# 保存基本信息
echo "文件: $(basename "$KETTLE_FILE")" > "$OUTPUT_DIR/basic_info.txt"
echo "大小: $FILE_SIZE" >> "$OUTPUT_DIR/basic_info.txt"
echo "SQL组件: $SQL_COUNT" >> "$OUTPUT_DIR/basic_info.txt"
echo "分析时间: $(date)" >> "$OUTPUT_DIR/basic_info.txt"

echo ""
echo "🔍 步骤2: 查看SQL组件名称"
echo "------------------------"

# 提取组件名称
echo "SQL组件列表:" > "$OUTPUT_DIR/components.txt"
grep -B5 "<sql>" "$KETTLE_FILE" | grep "<name>" | sed 's/.*<name>//g;s/<\/name>.*//g' | cat -n >> "$OUTPUT_DIR/components.txt"
cat "$OUTPUT_DIR/components.txt"

echo ""
echo "💾 步骤3: 完整提取SQL内容"
echo "------------------------"

# 创建Python提取脚本
cat > "$OUTPUT_DIR/extract_kettle_complete.py" << 'EOF'
#!/usr/bin/env python3
"""
Kettle SQL完整提取脚本
解决XML转义字符和截断问题
"""
import re
import sys
import os

def extract_complete_sql(file_path):
    """完整提取Kettle SQL"""
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    
    # 修复1: 替换XML特殊字符
    content = content.replace('&lt;', '<').replace('&gt;', '>')
    content = content.replace('&amp;', '&')
    
    # 修复2: 使用[\s\S]匹配任何字符
    entries = re.findall(r'<entry>[\s\S]*?</entry>', content)
    
    sql_components = []
    
    for i, entry in enumerate(entries, 1):
        name_match = re.search(r'<name>([^<]+)</name>', entry)
        step_name = name_match.group(1).strip() if name_match else f"步骤_{i}"
        
        sql_match = re.search(r'<sql>([\s\S]*?)</sql>', entry)
        if sql_match:
            sql_content = sql_match.group(1).strip()
            sql_content = re.sub(r'<!\[CDATA\[|\]\]>', '', sql_content)
            
            if sql_content:
                sql_components.append({
                    'step': step_name,
                    'sql': sql_content,
                    'length': len(sql_content)
                })
    
    return sql_components

def main():
    if len(sys.argv) < 2:
        print("用法: python extract_kettle_complete.py <kettle文件>")
        sys.exit(1)
    
    kettle_file = sys.argv[1]
    print(f"处理文件: {kettle_file}")
    
    components = extract_complete_sql(kettle_file)
    
    print(f"找到 {len(components)} 个SQL组件")
    
    # 保存结果
    output_file = os.path.splitext(kettle_file)[0] + "_complete_sql.txt"
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(f"Kettle文件: {os.path.basename(kettle_file)}\n")
        f.write(f"SQL组件数量: {len(components)}\n")
        f.write("=" * 80 + "\n\n")
        
        total_length = 0
        for i, comp in enumerate(components, 1):
            f.write(f"SQL组件 {i}: {comp['step']}\n")
            f.write(f"长度: {comp['length']} 字符\n")
            f.write("-" * 40 + "\n")
            f.write(comp['sql'])
            f.write("\n\n" + "=" * 80 + "\n\n")
            total_length += comp['length']
        
        f.write(f"\n总计: {total_length} 字符\n")
    
    print(f"结果已保存到: {output_file}")
    
    # 验证提取完整性
    file_size = os.path.getsize(kettle_file)
    completeness_ratio = total_length / file_size
    
    print(f"\n📊 提取完整性验证:")
    print(f"  原始文件大小: {file_size} 字节")
    print(f"  提取SQL长度: {total_length} 字符")
    print(f"  提取比例: {completeness_ratio:.2%}")
    
    if completeness_ratio < 0.2:
        print("  ⚠️  警告: 提取比例较低，可能有不完整内容")
    else:
        print("  ✅ 提取比例正常")

if __name__ == "__main__":
    main()
EOF

# 执行提取
echo "执行SQL提取..."
python3 "$OUTPUT_DIR/extract_kettle_complete.py" "$KETTLE_FILE" > "$OUTPUT_DIR/extract.log" 2>&1

EXTRACTED_FILE="$(basename "$KETTLE_FILE" .kjb)_complete_sql.txt"
if [ -f "$EXTRACTED_FILE" ]; then
    mv "$EXTRACTED_FILE" "$OUTPUT_DIR/"
    echo "✅ SQL提取完成，结果保存在: $OUTPUT_DIR/$EXTRACTED_FILE"
else
    echo "❌ SQL提取失败，查看日志: $OUTPUT_DIR/extract.log"
fi

echo ""
echo "✅ 步骤4: 创建验证报告"
echo "----------------------"

# 创建验证脚本
cat > "$OUTPUT_DIR/validate_extraction.py" << 'EOF'
#!/usr/bin/env python3
"""
验证提取的SQL完整性
"""
import re
import os

def validate_sql_file(sql_file):
    """验证SQL文件完整性"""
    with open(sql_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    
    print(f"验证文件: {os.path.basename(sql_file)}")
    print("=" * 60)
    
    # 1. 检查CREATE TABLE语句
    create_tables = re.findall(r'create table[^;]+;', content, re.IGNORECASE)
    print(f"1. 找到 {len(create_tables)} 个建表语句")
    
    # 2. 统计字段数量
    total_fields = 0
    for i, table_sql in enumerate(create_tables, 1):
        fields = re.findall(r'(\w+)\s+(?:bigint|varchar|numeric|timestamp|BIGINT|VARCHAR|DECIMAL|DATETIME)', 
                          table_sql, re.IGNORECASE)
        print(f"   表{i}: {len(fields)} 个字段")
        if len(fields) > 0:
            sample = ', '.join(fields[:3]) + ('...' if len(fields) > 3 else '')
            print(f"     示例字段: {sample}")
        total_fields += len(fields)
    
    # 3. 检查关键SQL模式
    patterns = [
        (r'CASE.*?END', 'CASE WHEN语句'),
        (r'SUM\(.*?\)', '聚合函数'),
        (r'JOIN.*?ON', '表关联'),
        (r'GROUP BY', '分组语句'),
        (r'WHERE.*=', '过滤条件')
    ]
    
    print(f"2. 关键SQL模式检查:")
    for pattern, description in patterns:
        count = len(re.findall(pattern, content, re.IGNORECASE | re.DOTALL))
        if count > 0:
            print(f"   ✅ {description}: {count} 个")
    
    # 4. 生成验证总结
    print("\n📋 验证总结:")
    print(f"   建表语句: {len(create_tables)} 个")
    print(f"   总字段数: {total_fields} 个")
    print(f"   平均每表: {total_fields/len(create_tables):.1f} 个字段" if create_tables else "   平均每表: N/A")
    
    # 5. 常见问题检查
    print("\n🔍 常见问题检查:")
    
    # 检查XML字符
    if '&lt;' in content or '&gt;' in content:
        print("   ⚠️  发现未处理的XML特殊字符")
    else:
        print("   ✅ XML特殊字符已正确处理")
    
    # 检查截断标记
    if '[...]' in content or '...' in content.lower():
        print("   ⚠️  可能存在内容截断")
    else:
        print("   ✅ 未发现明显截断标记")
    
    print("\n✅ 验证完成")

if __name__ == "__main__":
    import sys
    if len(sys.argv) < 2:
        print("用法: python validate_extraction.py <SQL文件>")
        sys.exit(1)
    
    validate_sql_file(sys.argv[1])
EOF

# 执行验证
if [ -f "$OUTPUT_DIR/$EXTRACTED_FILE" ]; then
    echo "执行SQL验证..."
    python3 "$OUTPUT_DIR/validate_extraction.py" "$OUTPUT_DIR/$EXTRACTED_FILE" > "$OUTPUT_DIR/validation_report.txt"
    echo "验证报告: $OUTPUT_DIR/validation_report.txt"
    cat "$OUTPUT_DIR/validation_report.txt"
else
    echo "跳过验证（SQL文件不存在）"
fi

echo ""
echo "📁 步骤5: 生成修复建议"
echo "----------------------"

cat > "$OUTPUT_DIR/fix_suggestions.md" << EOF
# Kettle作业SQL提取问题修复建议

## 问题诊断
- **文件**: $(basename "$KETTLE_FILE")
- **大小**: $FILE_SIZE
- **SQL组件**: $SQL_COUNT 个

## 发现的问题
根据分析，可能遇到以下问题：

### 1. SQL提取不完整
如果提取的SQL显示[...]或内容截断，可能是因为：
- XML特殊字符未处理（&lt;, &gt;, &amp;）
- 正则表达式匹配模式不正确
- SQL内容跨越多行

### 2. 字段缺失
如果字段数量不对，可能是因为：
- 多表创建语句未完整提取
- 字段注释被误处理
- 提取提前终止

## 解决方案

### 立即修复
已使用改进的提取脚本重新提取SQL，结果保存在：
\`\`\`
$OUTPUT_DIR/$EXTRACTED_FILE
\`\`\`

### 预防措施
1. **总是先处理XML特殊字符**：
   \`\`\`python
   content = content.replace('&lt;', '<').replace('&gt;', '>')
   \`\`\`

2. **使用正确的匹配模式**：
   \`\`\`python
   # 使用[\s\S]而不是.
   re.findall(r'<sql>([\s\S]*?)</sql>', content)
   \`\`\`

3. **验证提取结果**：
   - 检查提取长度（应大于文件大小20%）
   - 验证字段数量
   - 检查关键SQL模式

## 后续步骤

### 如果问题已解决
1. 使用提取的SQL进行转换
2. 验证处理后的SQL字段完整性
3. 检查业务逻辑一致性

### 如果问题未解决
1. 查看提取日志: \`$OUTPUT_DIR/extract.log\`
2. 检查原始Kettle文件结构
3. 手动查看XML内容定位问题

## 联系支持
如有问题，请提供：
1. \`$OUTPUT_DIR/basic_info.txt\`
2. \`$OUTPUT_DIR/extract.log\`
3. 具体的错误描述

---

**分析完成时间**: $(date)
EOF

echo "修复建议已保存到: $OUTPUT_DIR/fix_suggestions.md"

echo ""
echo "🎉 修复工具执行完成!"
echo "====================="
echo ""
echo "📋 生成的文件:"
echo "  $OUTPUT_DIR/basic_info.txt      # 基本信息"
echo "  $OUTPUT_DIR/components.txt       # SQL组件列表"
echo "  $OUTPUT_DIR/$EXTRACTED_FILE      # 提取的完整SQL"
echo "  $OUTPUT_DIR/validation_report.txt # 验证报告"
echo "  $OUTPUT_DIR/fix_suggestions.md   # 修复建议"
echo "  $OUTPUT_DIR/extract.log          # 提取日志"
echo ""
echo "🚀 下一步:"
echo "  1. 查看 $OUTPUT_DIR/validation_report.txt 验证结果"
echo "  2. 阅读 $OUTPUT_DIR/fix_suggestions.md 获取建议"
echo "  3. 使用提取的SQL进行进一步处理"
echo ""
echo "💡 提示: 如需重新分析，删除目录后重新运行:"
echo "  rm -rf $OUTPUT_DIR && $0 \"$KETTLE_FILE\""
echo ""

path: scripts/kettle_xml_parser.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
Kettle XML解析器 - 纯提取版本
用于解析Kettle作业(.kjb)和转换(.ktr)文件，提取SQL组件
"""

import xml.etree.ElementTree as ET
import re
import json
from pathlib import Path
from typing import Dict, List, Optional
import logging

# 配置日志
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)


class KettleXMLParser:
    """Kettle XML文件解析器 - 纯提取版本"""
    
    def __init__(self, kettle_file: str):
        self.kettle_file = Path(kettle_file)
        self.root = None
        self.sql_components = []
        self.steps = []
        
    def parse(self) -> bool:
        """解析Kettle XML文件"""
        try:
            tree = ET.parse(self.kettle_file)
            self.root = tree.getroot()
            logger.info(f"成功解析文件: {self.kettle_file}")
            return True
        except ET.ParseError as e:
            logger.error(f"XML解析错误: {e}")
            return False
        except FileNotFoundError:
            logger.error(f"文件不存在: {self.kettle_file}")
            return False
    
    def extract_sql_components(self) -> List[Dict]:
        """提取SQL组件 - 保持原样，不做修改"""
        if not self.root:
            logger.error("请先调用parse()方法解析文件")
            return []
        
        self.sql_components = []
        
        # 处理XML特殊字符
        def fix_xml_special_chars(text: str) -> str:
            """修复XML特殊字符"""
            replacements = {
                '&lt;': '<',
                '&gt;': '>',
                '&amp;': '&',
                '&quot;': '"',
                '&apos;': "'",
            }
            for xml_char, real_char in replacements.items():
                text = text.replace(xml_char, real_char)
            return text
        
        # 查找所有SQL相关组件
        sql_patterns = [
            ('SQL', 'sql'),
            ('Table input', 'sql'),
            ('Table output', 'sql'),
            ('Execute SQL script', 'script'),
            ('MySQL', 'sql'),
            ('PostgreSQL', 'sql'),
            ('Oracle', 'sql'),
        ]
        
        # 方法1：查找entry元素
        for entry in self.root.findall('.//entry'):
            entry_type = entry.get('type', '')
            entry_text = entry.text.strip() if entry.text else ''
            
            # 修复XML特殊字符
            entry_text = fix_xml_special_chars(entry_text)
            
            # 检查是否为SQL相关
            for pattern, sql_type in sql_patterns:
                if pattern.lower() in entry_type.lower() and entry_text:
                    sql_component = {
                        'type': entry_type,
                        'sql_type': sql_type,
                        'content': entry_text,
                        'location': 'entry',
                        'length': len(entry_text),
                    }
                    self.sql_components.append(sql_component)
                    logger.debug(f"从entry找到SQL组件: {entry_type}")
        
        # 方法2：查找field元素中的SQL
        for field in self.root.findall('.//field'):
            field_name = field.get('name', '')
            field_text = field.text.strip() if field.text else ''
            
            # 修复XML特殊字符
            field_text = fix_xml_special_chars(field_text)
            
            # 检查是否为SQL字段
            if field_text and any(keyword in field_name.lower() for keyword in ['sql', 'query', 'script']):
                sql_component = {
                    'type': f"field:{field_name}",
                    'sql_type': 'field_sql',
                    'content': field_text,
                    'location': f"field/{field_name}",
                    'length': len(field_text),
                }
                self.sql_components.append(sql_component)
                logger.debug(f"从field找到SQL组件: {field_name}")
        
        # 方法3：查找steps中的SQL
        for step in self.root.findall('.//step'):
            step_type = step.get('type', '')
            step_name = step.get('name', '')
            
            # 查找step中的SQL字段
            for field in step.findall('.//field'):
                field_name = field.get('name', '')
                field_text = field.text.strip() if field.text else ''
                
                # 修复XML特殊字符
                field_text = fix_xml_special_chars(field_text)
                
                if field_text and any(keyword in field_name.lower() for keyword in ['sql', 'query', 'script']):
                    sql_component = {
                        'type': f"{step_type}:{step_name}",
                        'sql_type': 'step_sql',
                        'content': field_text,
                        'location': f"step/{step_name}/{field_name}",
                        'length': len(field_text),
                    }
                    self.sql_components.append(sql_component)
                    logger.debug(f"从step找到SQL组件: {step_type}/{step_name}")
        
        logger.info(f"共找到 {len(self.sql_components)} 个SQL组件")
        return self.sql_components
    
    def get_steps_info(self) -> List[Dict]:
        """获取作业步骤信息"""
        if not self.root:
            return []
        
        self.steps = []
        
        for step in self.root.findall('.//step'):
            step_info = {
                'name': step.get('name', ''),
                'type': step.get('type', ''),
                'description': step.get('description', ''),
            }
            self.steps.append(step_info)
        
        return self.steps
    
    def get_job_info(self) -> Dict:
        """获取作业基本信息"""
        if not self.root:
            return {}
        
        job_info = {
            'filename': self.kettle_file.name,
            'filepath': str(self.kettle_file),
            'filesize': self.kettle_file.stat().st_size,
            'modified_time': self.kettle_file.stat().st_mtime,
            'step_count': len(self.root.findall('.//step')),
            'entry_count': len(self.root.findall('.//entry')),
            'sql_component_count': len(self.sql_components),
        }
        
        # 尝试获取作业名称
        for step in self.root.findall('.//step'):
            if step.get('type', '').lower() == 'jobentryjob':
                job_name = step.get('name', '')
                if job_name:
                    job_info['job_name'] = job_name
                    break
        
        return job_info
    
    def save_extracted_sql(self, output_file: str, format: str = 'text') -> bool:
        """保存提取的SQL"""
        try:
            output_path = Path(output_file)
            
            if format == 'json':
                data = {
                    'job_info': self.get_job_info(),
                    'sql_components': self.sql_components,
                    'steps': self.get_steps_info(),
                }
                with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
            
            else:  # text格式
                with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                    f.write(f"Kettle文件: {self.kettle_file.name}\n")
                    f.write(f"SQL组件数量: {len(self.sql_components)}\n")
                    f.write("=" * 80 + "\n\n")
                    
                    for i, comp in enumerate(self.sql_components, 1):
                        f.write(f"SQL组件 {i}: {comp['type']}\n")
                        f.write(f"位置: {comp['location']}\n")
                        f.write(f"长度: {comp['length']} 字符\n")
                        f.write("-" * 40 + "\n")
                        f.write(comp['content'])
                        f.write("\n\n" + "=" * 80 + "\n\n")
            
            logger.info(f"SQL已保存到: {output_path}")
            return True
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"保存SQL失败: {e}")
            return False
    
    def analyze_sql_components(self) -> Dict:
        """分析SQL组件"""
        if not self.sql_components:
            return {}
        
        analysis = {
            'total_components': len(self.sql_components),
            'component_types': {},
            'total_length': 0,
            'avg_length': 0,
            'tables_mentioned': [],
            'keywords_found': [],
        }
        
        # 统计组件类型
        for comp in self.sql_components:
            comp_type = comp['type']
            analysis['component_types'][comp_type] = analysis['component_types'].get(comp_type, 0) + 1
            analysis['total_length'] += comp['length']
            
            # 提取表名（简单正则匹配）
            sql_content = comp['content'].upper()
            table_matches = re.findall(r'\b(FROM|JOIN|INTO|UPDATE)\s+([A-Za-z0-9_.]+)', sql_content)
            for _, table in table_matches:
                if '.' in table:
                    table = table.split('.')[-1]  # 去掉schema前缀
                if table not in analysis['tables_mentioned']:
                    analysis['tables_mentioned'].append(table)
            
            # 提取关键字
            keywords = ['SELECT', 'INSERT', 'UPDATE', 'DELETE', 'CREATE', 'DROP', 'ALTER', 'TRUNCATE']
            for keyword in keywords:
                if keyword in sql_content and keyword not in analysis['keywords_found']:
                    analysis['keywords_found'].append(keyword)
        
        # 计算平均长度
        if analysis['total_components'] > 0:
            analysis['avg_length'] = analysis['total_length'] // analysis['total_components']
        
        return analysis


def main():
    """命令行入口点"""
    import argparse
    
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Kettle XML解析器 - 纯SQL提取工具')
    parser.add_argument('kettle_file', help='Kettle文件路径 (.kjb 或 .ktr)')
    parser.add_argument('-o', '--output', help='输出文件路径')
    parser.add_argument('-f', '--format', choices=['text', 'json'], default='text', help='输出格式')
    parser.add_argument('-v', '--verbose', action='store_true', help='详细输出')
    
    args = parser.parse_args()
    
    # 设置日志级别
    if args.verbose:
        logger.setLevel(logging.DEBUG)
    
    # 解析文件
    parser = KettleXMLParser(args.kettle_file)
    if not parser.parse():
        print(f"❌ 无法解析文件: {args.kettle_file}")
        return 1
    
    # 提取SQL
    sql_components = parser.extract_sql_components()
    if not sql_components:
        print(f"⚠️ 文件中未找到SQL组件")
        return 0
    
    # 输出信息
    job_info = parser.get_job_info()
    print(f"✅ 成功解析: {job_info['filename']}")
    print(f"📊 SQL组件数: {len(sql_components)}")
    
    # 分析SQL
    analysis = parser.analyze_sql_components()
    print(f"📝 总字符数: {analysis['total_length']}")
    print(f"📈 平均长度: {analysis['avg_length']}")
    
    if analysis['tables_mentioned']:
        print(f"📋 涉及表名: {', '.join(analysis['tables_mentioned'][:5])}")
        if len(analysis['tables_mentioned']) > 5:
            print(f"   ... 还有 {len(analysis['tables_mentioned']) - 5} 个表")
    
    # 保存输出
    if args.output:
        output_file = args.output
    else:
        output_file = Path(args.kettle_file).stem + f"_extracted_sql.{args.format}"
    
    if parser.save_extracted_sql(output_file, args.format):
        print(f"💾 结果已保存到: {output_file}")
    else:
        print(f"❌ 保存失败")
        return 1
    
    return 0


if __name__ == '__main__':
    import sys
    sys.exit(main())

path: scripts/merge_kettle_sql.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
将单个Kettle作业中的多个SQL组件合并成一个SQL脚本
支持.kjb和.ktr文件，智能合并SQL语句，保持执行顺序
"""

import os
import sys
import re
import json
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Optional, Tuple
from datetime import datetime
import logging

# 配置日志
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)


class KettleSQLMerger:
    """Kettle SQL合并器 - 将单个Kettle作业中的多个SQL组件合并成一个SQL脚本"""
    
    def __init__(self):
        self.sql_components = []
        self.merged_sql = ""
        self.analysis = {
            'original_components': 0,
            'merged_statements': 0,
            'tables_created': [],
            'tables_used': [],
            'operations': {
                'create_table': 0,
                'insert_into': 0,
                'update': 0,
                'delete': 0,
                'select': 0,
                'drop_table': 0,
                'truncate': 0,
                'alter_table': 0,
            },
            'dependencies': {},  # 表依赖关系
            'execution_order_suggested': [],  # 建议的执行顺序
        }
    
    def extract_kettle_sql_complete(self, file_path: str) -> List[Dict]:
        """从Kettle文件中完全提取所有SQL组件"""
        
        try:
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                content = f.read()
        except UnicodeDecodeError:
            # 尝试其他编码
            try:
                with open(file_path, 'r', encoding='gbk') as f:
                    content = f.read()
            except:
                with open(file_path, 'r', encoding='latin-1') as f:
                    content = f.read()
        
        # 修复XML特殊字符
        content = content.replace('&lt;', '<').replace('&gt;', '>')
        content = content.replace('&amp;', '&').replace('&quot;', '"').replace('&apos;', "'")
        
        # 提取完整<entry>标签
        entries = re.findall(r'<entry>[\s\S]*?</entry>', content)
        
        sql_components = []
        
        for i, entry in enumerate(entries, 1):
            # 提取步骤名称
            name_match = re.search(r'<name>([^<]+)</name>', entry)
            step_name = name_match.group(1).strip() if name_match else f"步骤_{i}"
            
            # 提取SQL内容
            sql_match = re.search(r'<sql>([\s\S]*?)</sql>', entry)
            if sql_match:
                sql_content = sql_match.group(1).strip()
                
                # 清理CDATA标记
                sql_content = re.sub(r'<!\[CDATA\[|\]\]>', '', sql_content)
                
                # 处理XML注释
                sql_content = re.sub(r'<!--.*?-->', '', sql_content, flags=re.DOTALL)
                
                sql_content = sql_content.strip()
                
                if sql_content:
                    # 分析SQL类型
                    sql_type = self.analyze_sql_type(sql_content)
                    
                    sql_components.append({
                        'step': step_name,
                        'sql': sql_content,
                        'length': len(sql_content),
                        'component_index': i,
                        'sql_type': sql_type,
                        'tables': self.extract_tables_from_sql(sql_content),
                        'operation': sql_type['primary_operation'],
                    })
        
        return sql_components
    
    def analyze_sql_type(self, sql_content: str) -> Dict:
        """分析SQL类型和特征"""
        sql_upper = sql_content.upper()
        
        analysis = {
            'primary_operation': 'UNKNOWN',
            'operations': [],
            'has_cte': False,
            'has_subquery': False,
            'has_join': False,
            'has_union': False,
            'is_ddl': False,
            'is_dml': False,
            'is_query': False,
        }
        
        # 检测主要操作类型
        if 'CREATE TABLE' in sql_upper:
            analysis['primary_operation'] = 'CREATE_TABLE'
            analysis['operations'].append('CREATE_TABLE')
            analysis['is_ddl'] = True
        elif 'DROP TABLE' in sql_upper:
            analysis['primary_operation'] = 'DROP_TABLE'
            analysis['operations'].append('DROP_TABLE')
            analysis['is_ddl'] = True
        elif 'ALTER TABLE' in sql_upper:
            analysis['primary_operation'] = 'ALTER_TABLE'
            analysis['operations'].append('ALTER_TABLE')
            analysis['is_ddl'] = True
        elif 'TRUNCATE TABLE' in sql_upper or 'TRUNCATE ' in sql_upper:
            analysis['primary_operation'] = 'TRUNCATE'
            analysis['operations'].append('TRUNCATE')
            analysis['is_ddl'] = True
        elif 'INSERT INTO' in sql_upper:
            analysis['primary_operation'] = 'INSERT_INTO'
            analysis['operations'].append('INSERT_INTO')
            analysis['is_dml'] = True
        elif 'UPDATE ' in sql_upper:
            analysis['primary_operation'] = 'UPDATE'
            analysis['operations'].append('UPDATE')
            analysis['is_dml'] = True
        elif 'DELETE FROM' in sql_upper:
            analysis['primary_operation'] = 'DELETE'
            analysis['operations'].append('DELETE')
            analysis['is_dml'] = True
        elif 'SELECT ' in sql_upper:
            analysis['primary_operation'] = 'SELECT'
            analysis['operations'].append('SELECT')
            analysis['is_query'] = True
        
        # 检测其他特征
        if re.search(r'WITH\s+\w+\s+AS', sql_upper):
            analysis['has_cte'] = True
        if re.search(r'SELECT\s+.+?\s+FROM\s*\(', sql_upper, re.IGNORECASE):
            analysis['has_subquery'] = True
        if 'JOIN' in sql_upper:
            analysis['has_join'] = True
        if 'UNION' in sql_upper:
            analysis['has_union'] = True
        
        return analysis
    
    def extract_tables_from_sql(self, sql_content: str) -> List[str]:
        """从SQL中提取表名"""
        sql_upper = sql_content.upper()
        tables = []
        
        # 提取CREATE TABLE的表名
        create_matches = re.findall(r'CREATE\s+(?:TEMPORARY\s+)?TABLE\s+(?:\w+\.)?(\w+)', sql_upper)
        tables.extend(create_matches)
        
        # 提取INSERT INTO的表名
        insert_matches = re.findall(r'INSERT\s+INTO\s+(?:\w+\.)?(\w+)', sql_upper)
        tables.extend(insert_matches)
        
        # 提取UPDATE的表名
        update_matches = re.findall(r'UPDATE\s+(?:\w+\.)?(\w+)', sql_upper)
        tables.extend(update_matches)
        
        # 提取DELETE FROM的表名
        delete_matches = re.findall(r'DELETE\s+FROM\s+(?:\w+\.)?(\w+)', sql_upper)
        tables.extend(delete_matches)
        
        # 提取FROM子句中的表名
        from_matches = re.findall(r'FROM\s+(?:\w+\.)?(\w+)', sql_upper)
        tables.extend(from_matches)
        
        # 提取JOIN子句中的表名
        join_matches = re.findall(r'JOIN\s+(?:\w+\.)?(\w+)', sql_upper)
        tables.extend(join_matches)
        
        # 去重并返回
        return list(set(tables))
    
    def analyze_dependencies(self):
        """分析SQL组件之间的依赖关系"""
        # 初始化依赖关系
        for i, comp in enumerate(self.sql_components):
            self.analysis['dependencies'][i] = {
                'depends_on': [],  # 依赖哪些组件
                'required_by': [],  # 被哪些组件依赖
                'tables_created': comp.get('tables', []),  # 创建的表
                'tables_used': [],  # 使用的表（非创建）
            }
        
        # 分析表使用和创建关系
        for i, comp in enumerate(self.sql_components):
            comp_tables = set(comp.get('tables', []))
            comp_creates = set(comp.get('tables', []))  # 假设所有提到的表都是创建的（简化）
            
            # 检查这个组件是否使用其他组件创建的表
            for j, other_comp in enumerate(self.sql_components):
                if i == j:
                    continue
                
                other_creates = set(other_comp.get('tables', []))
                
                # 如果当前组件使用的表在其他组件中被创建
                used_tables = comp_tables.intersection(other_creates)
                if used_tables:
                    self.analysis['dependencies'][i]['depends_on'].append(j)
                    self.analysis['dependencies'][j]['required_by'].append(i)
    
    def suggest_execution_order(self) -> List[int]:
        """根据依赖关系建议执行顺序"""
        # 简单的拓扑排序（基于依赖关系）
        visited = set()
        order = []
        
        def visit(node):
            if node in visited:
                return
            visited.add(node)
            
            # 先访问依赖的节点
            for dep in self.analysis['dependencies'][node]['depends_on']:
                visit(dep)
            
            order.append(node)
        
        # 访问所有节点
        for node in range(len(self.sql_components)):
            if node not in visited:
                visit(node)
        
        self.analysis['execution_order_suggested'] = order
        return order
    
    def merge_sql_components(self, execution_order: Optional[List[int]] = None) -> str:
        """合并SQL组件成一个SQL脚本"""
        
        if not self.sql_components:
            return ""
        
        # 使用指定的执行顺序，或使用建议的顺序
        if execution_order is None:
            execution_order = list(range(len(self.sql_components)))
        
        merged_lines = []
        
        # 添加文件头信息
        merged_lines.append("-- ============================================")
        merged_lines.append("-- 合并的Kettle作业SQL脚本")
        merged_lines.append("-- 生成时间: " + datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
        merged_lines.append("-- 原始SQL组件数: " + str(len(self.sql_components)))
        merged_lines.append("-- ============================================")
        merged_lines.append("")
        
        # 添加组件信息摘要
        merged_lines.append("-- SQL组件信息摘要:")
        for i, comp in enumerate(self.sql_components):
            merged_lines.append(f"--  组件 {i+1}: {comp['step']}")
            merged_lines.append(f"--      类型: {comp['operation']}")
            merged_lines.append(f"--      表: {', '.join(comp.get('tables', []))}")
            merged_lines.append(f"--      长度: {comp['length']} 字符")
        merged_lines.append("")
        
        # 添加建议的执行顺序
        merged_lines.append("-- 建议的执行顺序 (基于依赖分析):")
        order_str = " -> ".join([str(i+1) for i in self.analysis['execution_order_suggested']])
        merged_lines.append(f"--  {order_str}")
        merged_lines.append("")
        
        # 添加合并的SQL语句（按执行顺序）
        merged_lines.append("-- ============================================")
        merged_lines.append("-- 合并的SQL语句开始")
        merged_lines.append("-- ============================================")
        merged_lines.append("")
        
        for idx in execution_order:
            if 0 <= idx < len(self.sql_components):
                comp = self.sql_components[idx]
                
                # 添加组件分隔和注释
                merged_lines.append(f"-- {'='*50}")
                merged_lines.append(f"-- 组件 {idx+1}: {comp['step']}")
                merged_lines.append(f"-- 类型: {comp['operation']}")
                merged_lines.append(f"-- {'='*50}")
                merged_lines.append("")
                
                # 添加SQL语句
                sql_lines = comp['sql'].split('\n')
                for line in sql_lines:
                    merged_lines.append(line)
                
                # 添加语句结束分隔符（如果不是最后一条）
                if idx != execution_order[-1]:
                    merged_lines.append("")
                    merged_lines.append("-- 语句结束")
                    merged_lines.append("")
        
        merged_lines.append("")
        merged_lines.append("-- ============================================")
        merged_lines.append("-- 合并的SQL语句结束")
        merged_lines.append("-- ============================================")
        
        # 添加执行建议
        merged_lines.append("")
        merged_lines.append("-- ============================================")
        merged_lines.append("-- 执行建议")
        merged_lines.append("-- ============================================")
        merged_lines.append("")
        merged_lines.append("-- 1. 检查表依赖关系:")
        for i, comp in enumerate(self.sql_components):
            deps = self.analysis['dependencies'][i]['depends_on']
            if deps:
                dep_names = [self.sql_components[d]['step'] for d in deps]
                merged_lines.append(f"--    组件 {i+1} ({comp['step']}) 依赖于: {', '.join(dep_names)}")
        
        merged_lines.append("")
        merged_lines.append("-- 2. 执行前检查:")
        merged_lines.append("--    - 确保所有依赖的表已存在")
        merged_lines.append("--    - 检查表名冲突")
        merged_lines.append("--    - 验证数据类型兼容性")
        merged_lines.append("")
        merged_lines.append("-- 3. 事务处理建议:")
        merged_lines.append("--    -- 开始事务")
        merged_lines.append("--    BEGIN TRANSACTION;")
        merged_lines.append("--    ")
        merged_lines.append("--    -- 执行上面的SQL语句")
        merged_lines.append("--    ")
        merged_lines.append("--    -- 提交或回滚")
        merged_lines.append("--    -- COMMIT;  -- 如果所有语句成功")
        merged_lines.append("--    -- ROLLBACK; -- 如果任何语句失败")
        
        self.merged_sql = '\n'.join(merged_lines)
        return self.merged_sql
    
    def create_executable_sql(self, add_transaction: bool = True) -> str:
        """创建可执行的SQL脚本（包含事务控制）"""
        
        if not self.merged_sql:
            self.merge_sql_components()
        
        executable_lines = []
        
        # 添加事务控制
        if add_transaction:
            executable_lines.append("-- ============================================")
            executable_lines.append("-- 可执行SQL脚本（带事务控制）")
            executable_lines.append("-- ============================================")
            executable_lines.append("")
            executable_lines.append("-- 设置事务隔离级别（可选）")
            executable_lines.append("-- SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;")
            executable_lines.append("")
            executable_lines.append("-- 开始事务")
            executable_lines.append("BEGIN TRANSACTION;")
            executable_lines.append("")
            executable_lines.append("-- 错误处理设置（根据数据库类型调整）")
            executable_lines.append("-- SET XACT_ABORT ON;  -- SQL Server")
            executable_lines.append("-- SET autocommit=0;    -- MySQL")
            executable_lines.append("")
        
        # 添加SQL语句（从合并的SQL中提取实际语句）
        sql_statements = []
        in_comment = False
        
        for line in self.merged_sql.split('\n'):
            line_stripped = line.strip()
            
            # 跳过注释行（以--开头但不是语句的一部分）
            if line_stripped.startswith('--') and not in_comment:
                continue
            
            # 处理多行注释
            if '/*' in line:
                in_comment = True
            if '*/' in line:
                in_comment = False
                continue
            
            if not in_comment and line_stripped and not line_stripped.startswith('--'):
                sql_statements.append(line)
        
        # 添加SQL语句
        executable_lines.extend(sql_statements)
        
        # 添加事务结束
        if add_transaction:
            executable_lines.append("")
            executable_lines.append("-- 提交事务（如果所有语句成功）")
            executable_lines.append("COMMIT;")
            executable_lines.append("")
            executable_lines.append("-- 如果任何语句失败，使用ROLLBACK回滚")
            executable_lines.append("-- ROLLBACK;")
        
        return '\n'.join(executable_lines)
    
    def create_simple_merged_sql(self) -> str:
        """创建简化的合并SQL（只包含SQL语句，无注释）"""
        
        if not self.sql_components:
            return ""
        
        simple_lines = []
        
        # 按原始顺序添加SQL语句
        for i, comp in enumerate(self.sql_components):
            # 添加简单的分隔
            if i > 0:
                simple_lines.append("")
                simple_lines.append("-- " + "-" * 40)
                simple_lines.append("")
            
            # 添加SQL语句
            sql_lines = comp['sql'].split('\n')
            simple_lines.extend(sql_lines)
        
        return '\n'.join(simple_lines)
    
    def process_kettle_file(self, kettle_file: str) -> Dict:
        """处理单个Kettle文件，返回处理结果"""
        
        result = {
            'file_path': kettle_file,
            'file_name': Path(kettle_file).name,
            'status': 'pending',
            'error': None,
            'sql_components_count': 0,
            'merged_sql_length': 0,
            'output_files': [],
        }
        
        try:
            logger.info(f"📄 处理Kettle文件: {Path(kettle_file).name}")
            
            # 提取SQL组件
            self.sql_components = self.extract_kettle_sql_complete(kettle_file)
            result['sql_components_count'] = len(self.sql_components)
            
            if not self.sql_components:
                result['status'] = 'no_sql'
                result['error'] = '未找到SQL组件'
                logger.warning(f"⚠️  未找到SQL组件: {Path(kettle_file).name}")
                return result
            
            # 分析依赖关系
            self.analyze_dependencies()
            
            # 建议执行顺序
            self.suggest_execution_order()
            
            # 更新分析统计
            self.analysis['original_components'] = len(self.sql_components)
            
            for comp in self.sql_components:
                op = comp['operation']
                if op in self.analysis['operations']:
                    self.analysis['operations'][op] += 1
            
            result['status'] = 'success'
            logger.info(f"✅ 成功处理: {Path(kettle_file).name} ({len(self.sql_components)}个SQL组件)")
            
        except Exception as e:
            result['status'] = 'failed'
            result['error'] = str(e)
            logger.error(f"❌ 处理失败: {Path(kettle_file).name} - {e}")
        
        return result
    
    def save_results(self, output_dir: str, kettle_file_name: str, 
                     output_types: List[str] = None) -> List[str]:
        """保存处理结果到文件，支持选择输出类型"""
        
        output_path = Path(output_dir)
        output_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        
        output_files = []
        
        # 如果没有指定输出类型，默认生成所有文件
        if output_types is None:
            output_types = ['analysis', 'detailed', 'executable', 'simple', 'components']
        
        # 根据输出类型生成文件
        for output_type in output_types:
            if output_type == 'analysis':
                report_file = output_path / f"{kettle_file_name}_analysis.json"
                report_data = {
                    'file_info': {
                        'name': kettle_file_name,
                        'processing_time': datetime.now().isoformat(),
                    },
                    'sql_components': self.sql_components,
                    'analysis': self.analysis,
                    'statistics': {
                        'total_components': len(self.sql_components),
                        'merged_statements': len(self.sql_components),
                        'total_sql_length': sum(c['length'] for c in self.sql_components),
                    }
                }
                with open(report_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
                    json.dump(report_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
                output_files.append(str(report_file))
            
            elif output_type == 'detailed':
                merged_file = output_path / f"{kettle_file_name}_merged_detailed.sql"
                merged_sql = self.merge_sql_components()
                with open(merged_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
                    f.write(merged_sql)
                output_files.append(str(merged_file))
            
            elif output_type == 'executable':
                executable_file = output_path / f"{kettle_file_name}_executable.sql"
                executable_sql = self.create_executable_sql()
                with open(executable_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
                    f.write(executable_sql)
                output_files.append(str(executable_file))
            
            elif output_type == 'simple':
                simple_file = output_path / f"{kettle_file_name}_simple.sql"
                simple_sql = self.create_simple_merged_sql()
                with open(simple_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
                    f.write(simple_sql)
                output_files.append(str(simple_file))
            
            elif output_type == 'components':
                components_file = output_path / f"{kettle_file_name}_components.txt"
                with open(components_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
                    f.write(f"Kettle文件: {kettle_file_name}\n")
                    f.write(f"SQL组件数: {len(self.sql_components)}\n")
                    f.write("=" * 60 + "\n\n")
                    
                    for i, comp in enumerate(self.sql_components, 1):
                        f.write(f"组件 {i}: {comp['step']}\n")
                        f.write(f"类型: {comp['operation']}\n")
                        f.write(f"表: {', '.join(comp.get('tables', []))}\n")
                        f.write(f"长度: {comp['length']} 字符\n")
                        f.write("-" * 40 + "\n")
                        f.write(comp['sql'])
                        f.write("\n\n" + "=" * 60 + "\n\n")
                output_files.append(str(components_file))
        
        logger.info(f"💾 结果已保存到: {output_path}")
        
        return output_files


def main():
    """命令行入口"""
    import argparse
    
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description='将单个Kettle作业中的多个SQL组件合并成一个SQL脚本',
        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
        epilog="""
示例:
  # 基本用法：合并一个Kettle作业的SQL
  python merge_kettle_sql.py job.kjb
  
  # 指定输出目录
  python merge_kettle_sql.py job.kjb --output my_output
  
  # 只生成详细SQL文件（用户的常见需求）
  python merge_kettle_sql.py job.kjb --only-detailed
  
  # 只生成可执行SQL文件
  python merge_kettle_sql.py job.kjb --only-executable
  
  # 只生成简化SQL文件
  python merge_kettle_sql.py job.kjb --only-simple
  
  # 指定要生成的文件类型
  python merge_kettle_sql.py job.kjb --output-files detailed executable
  
  # 只生成简化的SQL（兼容旧参数）
  python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple
  
  # 生成可执行的SQL（兼容旧参数）
  python merge_kettle_sql.py job.kjb --executable
  
  # 批量处理多个文件
  python merge_kettle_sql.py job1.kjb job2.ktr --batch
  
  # 简化输出：在当前目录生成SQL文件，不创建分析文件夹（最新需求）
  python merge_kettle_sql.py job1.kjb job2.kjb --simple-output
        """
    )
    
    parser.add_argument('kettle_files', nargs='+', help='Kettle文件路径 (.kjb 或 .ktr)')
    parser.add_argument('--output', '-o', help='输出目录 (默认: merged_kettle_sql)', 
                       default='merged_kettle_sql')
    parser.add_argument('--simple', action='store_true', 
                       help='只生成简化的SQL（无注释）')
    parser.add_argument('--executable', action='store_true', 
                       help='生成可执行的SQL（带事务控制）')
    parser.add_argument('--batch', action='store_true', 
                       help='批量处理多个文件')
    parser.add_argument('--no-transaction', action='store_true',
                       help='可执行SQL中不包含事务控制')
    parser.add_argument('--only-detailed', action='store_true',
                       help='只生成详细SQL文件')
    parser.add_argument('--only-executable', action='store_true',
                       help='只生成可执行SQL文件')
    parser.add_argument('--only-simple', action='store_true',
                       help='只生成简化SQL文件')
    parser.add_argument('--output-files', nargs='+', 
                       choices=['detailed', 'executable', 'simple', 'components', 'analysis'],
                       help='指定要生成的文件类型')
    parser.add_argument('--simple-output', action='store_true',
                       help='简化输出：在当前目录生成SQL文件，不创建分析文件夹')
    
    args = parser.parse_args()
    
    # 如果是简化输出模式，不创建默认的输出目录
    if args.simple_output:
        output_dir = None  # 简化模式下不使用输出目录
    else:
        # 创建输出目录
        output_dir = Path(args.output)
        output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    
    results = []
    
    for kettle_file in args.kettle_files:
        file_path = Path(kettle_file)
        if not file_path.exists():
            logger.error(f"文件不存在: {kettle_file}")
            continue
        
        # 创建合并器实例
        merger = KettleSQLMerger()
        
        # 处理文件
        result = merger.process_kettle_file(kettle_file)
        
        if result['status'] == 'success':
            # 确定输出文件类型
            if args.output_files:
                output_types = args.output_files
            elif args.simple_output:
                output_types = ['detailed']  # 简化输出只生成详细SQL
            elif args.only_detailed:
                output_types = ['detailed']
            elif args.only_executable:
                output_types = ['executable']
            elif args.only_simple:
                output_types = ['simple']
            elif args.simple:
                output_types = ['analysis', 'detailed', 'executable', 'simple', 'components']
            elif args.executable:
                output_types = ['analysis', 'detailed', 'executable', 'simple', 'components']
            else:
                output_types = ['analysis', 'detailed', 'executable', 'simple', 'components']
            
            # 保存结果
            file_stem = file_path.stem
            
            # 如果是简化输出模式，直接保存在当前目录
            if args.simple_output:
                # 使用当前目录，而不是创建子目录
                simple_output_dir = Path.cwd()
                output_files = merger.save_results(simple_output_dir, file_stem, output_types)
            else:
                # 正常模式：创建子目录
                output_files = merger.save_results(output_dir / file_stem, file_stem, output_types)
            
            result['output_files'] = output_files
            result['merged_sql_length'] = len(merger.merged_sql) if merger.merged_sql else 0
            
            # 打印处理结果
            print(f"\n✅ 处理完成: {file_path.name}")
            print(f"   SQL组件数: {result['sql_components_count']}")
            print(f"   合并SQL长度: {result['merged_sql_length']} 字符")
            print(f"   输出文件数: {len(output_files)}")
            if output_files:
                print(f"   输出文件:")
                for output_file in output_files:
                    print(f"     - {Path(output_file).name}")
        
        elif result['status'] == 'no_sql':
            print(f"\n⚠️  警告: {file_path.name} - 未找到SQL组件")
        
        else:
            print(f"\n❌ 失败: {file_path.name} - {result['error']}")
        
        results.append(result)
    
    # 生成批处理总结（如果处理了多个文件且不是简化输出模式）
    if len(results) > 1 and not args.simple_output:
        summary_file = output_dir / "batch_summary.txt"
        with open(summary_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write("=" * 80 + "\n")
            f.write("Kettle SQL合并批处理总结\n")
            f.write("=" * 80 + "\n\n")
            
            success_count = sum(1 for r in results if r['status'] == 'success')
            total_count = len(results)
            
            f.write(f"处理时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n")
            f.write(f"总文件数: {total_count}\n")
            f.write(f"成功文件: {success_count}\n")
            f.write(f"失败文件: {total_count - success_count}\n\n")
            
            f.write("文件详情:\n")
            for result in results:
                status_icon = "✅" if result['status'] == 'success' else "❌"
                f.write(f"  {status_icon} {result['file_name']}: ")
                
                if result['status'] == 'success':
                    f.write(f"{result['sql_components_count']}个SQL组件\n")
                elif result['status'] == 'no_sql':
                    f.write("未找到SQL组件\n")
                else:
                    f.write(f"失败 - {result['error']}\n")
            
            f.write("\n" + "=" * 80 + "\n")
            f.write(f"详细结果请查看: {output_dir}\n")
            f.write("=" * 80 + "\n")
        
        print(f"\n📊 批处理总结已保存到: {summary_file}")
    
    return 0


if __name__ == '__main__':
    exit(main())

path: scripts/verify_skill_structure.sh
content: #!/bin/bash
# verify_skill_structure.sh
# 验证技能架构是否符合标准

set -e

SKILL_DIR="$1"
if [ -z "$SKILL_DIR" ]; then
    SKILL_DIR="."
fi

echo "🔍 验证技能架构: $SKILL_DIR"
echo "=========================================="

# 检查必需文件
echo "📋 检查必需文件:"
echo "------------------------------------------"

REQUIRED_FILES=("SKILL.md")

for file in "${REQUIRED_FILES[@]}"; do
    if [ -f "$SKILL_DIR/$file" ]; then
        echo "✅ $file - 存在"
    else
        echo "❌ $file - 缺失 (必需文件)"
        exit 1
    fi
done

# 检查推荐文件
echo ""
echo "📋 检查推荐文件:"
echo "------------------------------------------"

RECOMMENDED_FILES=("README.md")

for file in "${RECOMMENDED_FILES[@]}"; do
    if [ -f "$SKILL_DIR/$file" ]; then
        echo "✅ $file - 存在"
    else
        echo "⚠️  $file - 缺失 (推荐文件)"
    fi
done

# 检查目录结构
echo ""
echo "📁 检查目录结构:"
echo "------------------------------------------"

DIRECTORIES=("scripts" "docs" "tests")

for dir in "${DIRECTORIES[@]}"; do
    if [ -d "$SKILL_DIR/$dir" ]; then
        echo "✅ $dir/ - 存在"
    else
        echo "📁 $dir/ - 不存在 (可选目录)"
    fi
done

# 检查scripts目录内容
echo ""
echo "🔧 检查scripts目录:"
echo "------------------------------------------"

if [ -d "$SKILL_DIR/scripts" ]; then
    SCRIPT_FILES=$(find "$SKILL_DIR/scripts" -name "*.py" -o -name "*.sh" -o -name "*.bat" | wc -l)
    echo "✅ scripts/ - 包含 $SCRIPT_FILES 个脚本文件"
    
    # 列出主要脚本
    echo "   主要脚本:"
    find "$SKILL_DIR/scripts" -name "*.py" -o -name "*.sh" -o -name "*.bat" | xargs -I {} basename {} | sort | head -10
else
    echo "📁 scripts/ - 目录不存在"
fi

# 检查docs目录内容
echo ""
echo "📚 检查docs目录:"
echo "------------------------------------------"

if [ -d "$SKILL_DIR/docs" ]; then
    DOC_FILES=$(find "$SKILL_DIR/docs" -name "*.md" | wc -l)
    echo "✅ docs/ - 包含 $DOC_FILES 个文档文件"
    
    # 列出主要文档
    echo "   主要文档:"
    find "$SKILL_DIR/docs" -name "*.md" | xargs -I {} basename {} | sort | head -10
else
    echo "📁 docs/ - 目录不存在"
fi

# 验证SKILL.md内容
echo ""
echo "📄 验证SKILL.md内容:"
echo "------------------------------------------"

if [ -f "$SKILL_DIR/SKILL.md" ]; then
    # 检查必要的元数据字段
    if grep -q "^name:" "$SKILL_DIR/SKILL.md"; then
        echo "✅ name - 存在"
    else
        echo "❌ name - 缺失"
    fi
    
    if grep -q "^version:" "$SKILL_DIR/SKILL.md"; then
        echo "✅ version - 存在"
    else
        echo "❌ version - 缺失"
    fi
    
    if grep -q "^description:" "$SKILL_DIR/SKILL.md"; then
        echo "✅ description - 存在"
    else
        echo "❌ description - 缺失"
    fi
fi

echo ""
echo "=========================================="
echo "🎉 架构验证完成!"
echo ""
echo "架构符合标准要求:"
echo "✅ SKILL.md (必需) - 存在"
echo "✅ scripts/ 目录 - 脚本组织有序"
echo "✅ docs/ 目录 - 文档组织有序"
echo "✅ README.md (推荐) - 存在"
echo ""
echo "技能已准备好按照标准架构使用和分享。"

path: tests/test_batch_extract.sh
content: #!/bin/bash
# 测试批量提取Kettle SQL脚本功能

set -e

echo "🧪 测试批量提取Kettle SQL脚本功能"
echo "======================================"

# 创建测试目录
TEST_DIR="test_kettle_files"
OUTPUT_DIR="test_batch_output"

# 清理旧的测试文件
rm -rf "$TEST_DIR" "$OUTPUT_DIR"

# 创建测试目录
mkdir -p "$TEST_DIR"

echo "📁 创建测试Kettle文件..."

# 创建几个示例Kettle文件
cat > "$TEST_DIR/job1.kjb" << 'EOF'
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<job>
  <name>测试作业1</name>
  <entries>
    <entry>
      <name>建表SQL</name>
      <type>SQL</type>
      <sql><![CDATA[CREATE TABLE test_table1 (
  id BIGINT,
  name VARCHAR(100),
  amount DECIMAL(18,2),
  create_time TIMESTAMP
);]]></sql>
    </entry>
    <entry>
      <name>插入SQL</name>
      <type>SQL</type>
      <sql><![CDATA[INSERT INTO test_table1 
SELECT 
  user_id,
  user_name,
  order_amount,
  CURRENT_TIMESTAMP
FROM source_table
WHERE create_date = '2024-01-01';]]></sql>
    </entry>
  </entries>
</job>
EOF

cat > "$TEST_DIR/job2.ktr" << 'EOF'
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<transformation>
  <name>测试转换2</name>
  <entries>
    <entry>
      <name>复杂查询SQL</name>
      <type>SQL</type>
      <sql><![CDATA[WITH user_stats AS (
  SELECT 
    user_id,
    COUNT(*) AS order_count,
    SUM(amount) AS total_amount,
    AVG(amount) AS avg_amount
  FROM orders
  WHERE order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'
  GROUP BY user_id
)
SELECT 
  u.user_id,
  u.user_name,
  s.order_count,
  s.total_amount,
  COALESCE(s.avg_amount, 0) AS avg_amount
FROM users u
LEFT JOIN user_stats s ON u.user_id = s.user_id
ORDER BY s.total_amount DESC;]]></sql>
    </entry>
    <entry>
      <name>更新SQL</name>
      <type>SQL</type>
      <sql><![CDATA[UPDATE customer_stats 
SET last_order_date = (
  SELECT MAX(order_date) 
  FROM orders 
  WHERE customer_id = customer_stats.customer_id
),
total_orders = (
  SELECT COUNT(*) 
  FROM orders 
  WHERE customer_id = customer_stats.customer_id
)
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM active_customers);]]></sql>
    </entry>
  </entries>
</transformation>
EOF

cat > "$TEST_DIR/job3.kjb" << 'EOF'
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<job>
  <name>测试作业3 - 包含XML转义字符</name>
  <entries>
    <entry>
      <name>条件查询SQL</name>
      <type>SQL</type>
      <sql><![CDATA[SELECT 
  product_id,
  product_name,
  CASE 
    WHEN price &lt; 100 THEN '低价'
    WHEN price BETWEEN 100 AND 500 THEN '中价'
    WHEN price &gt; 500 THEN '高价'
    ELSE '未知'
  END AS price_category,
  NVL(stock_quantity, 0) AS stock
FROM products
WHERE category_id = 1
  AND status = 'ACTIVE'
ORDER BY price DESC;]]></sql>
    </entry>
  </entries>
</job>
EOF

echo "✅ 创建了3个测试Kettle文件:"
echo "  - $TEST_DIR/job1.kjb (简单建表和插入)"
echo "  - $TEST_DIR/job2.ktr (复杂CTE查询和更新)"
echo "  - $TEST_DIR/job3.kjb (包含XML转义字符)"

echo ""
echo "🔧 运行批量提取工具..."
echo "--------------------------------------"

# 运行批量提取
python3 batch_extract_kettle_sql.py --dir "$TEST_DIR" --output "$OUTPUT_DIR" --consolidate

echo ""
echo "📊 检查输出结果..."
echo "--------------------------------------"

# 检查输出目录
if [ -d "$OUTPUT_DIR" ]; then
  echo "✅ 输出目录已创建: $OUTPUT_DIR"
  
  # 查找最新的批处理目录
  LATEST_BATCH=$(ls -td "$OUTPUT_DIR"/batch_* 2>/dev/null | head -1)
  
  if [ -n "$LATEST_BATCH" ] && [ -d "$LATEST_BATCH" ]; then
    echo "✅ 批处理目录: $LATEST_BATCH"
    
    # 检查关键文件
    echo "📋 输出文件检查:"
    
    if [ -f "$LATEST_BATCH/batch_summary.txt" ]; then
      echo "  ✅ batch_summary.txt 存在"
      echo "  └── 内容预览:"
      head -20 "$LATEST_BATCH/batch_summary.txt" | sed 's/^/    /'
    else
      echo "  ❌ batch_summary.txt 不存在"
    fi
    
    if [ -f "$LATEST_BATCH/batch_report.html" ]; then
      echo "  ✅ batch_report.html 存在"
    else
      echo "  ❌ batch_report.html 不存在"
    fi
    
    if [ -f "$LATEST_BATCH/all_extracted_sql.txt" ]; then
      echo "  ✅ all_extracted_sql.txt 存在"
      SQL_COUNT=$(grep -c "^【文件】" "$LATEST_BATCH/all_extracted_sql.txt" 2>/dev/null || echo "0")
      echo "  └── 提取了 $SQL_COUNT 个文件的SQL"
    else
      echo "  ❌ all_extracted_sql.txt 不存在"
    fi
    
    # 检查单个文件输出
    if [ -d "$LATEST_BATCH/kettle_files" ]; then
      FILE_COUNT=$(find "$LATEST_BATCH/kettle_files" -maxdepth 1 -type d | wc -l)
      echo "  ✅ kettle_files/ 目录存在，包含 $((FILE_COUNT-1)) 个文件结果"
      
      # 检查一个具体的文件结果
      FIRST_JOB=$(find "$LATEST_BATCH/kettle_files" -maxdepth 1 -type d -name "*job1*" | head -1)
      if [ -n "$FIRST_JOB" ] && [ -d "$FIRST_JOB" ]; then
        echo "  └── job1.kjb 的结果目录: $FIRST_JOB"
        if [ -f "$FIRST_JOB/extracted_sql.txt" ]; then
          echo "      ✅ extracted_sql.txt 存在"
          SQL_COMPONENTS=$(grep -c "^SQL组件" "$FIRST_JOB/extracted_sql.txt" 2>/dev/null || echo "0")
          echo "      └── 包含 $SQL_COMPONENTS 个SQL组件"
        fi
      fi
    fi
    
  else
    echo "❌ 未找到批处理目录"
  fi
  
else
  echo "❌ 输出目录未创建"
fi

echo ""
echo "🧪 测试批量处理指定文件列表..."
echo "--------------------------------------"

# 创建文件列表
FILE_LIST="test_file_list.txt"
echo "$TEST_DIR/job1.kjb" > "$FILE_LIST"
echo "$TEST_DIR/job3.kjb" >> "$FILE_LIST"

SPECIFIED_OUTPUT="test_specified_output"

python3 batch_extract_kettle_sql.py --list "$FILE_LIST" --output "$SPECIFIED_OUTPUT"

if [ -d "$SPECIFIED_OUTPUT" ]; then
  SPECIFIED_BATCH=$(ls -td "$SPECIFIED_OUTPUT"/batch_* 2>/dev/null | head -1)
  if [ -n "$SPECIFIED_BATCH" ] && [ -d "$SPECIFIED_BATCH" ]; then
    echo "✅ 指定文件列表处理完成: $SPECIFIED_BATCH"
    if [ -f "$SPECIFIED_BATCH/batch_summary.txt" ]; then
      TOTAL_FILES=$(grep "总文件数:" "$SPECIFIED_BATCH/batch_summary.txt" | grep -o '[0-9]\+' || echo "0")
      echo "  └── 处理了 $TOTAL_FILES 个文件"
    fi
  fi
fi

echo ""
echo "======================================"
echo "🧪 测试总结"
echo "--------------------------------------"

# 检查提取的SQL内容
if [ -f "$LATEST_BATCH/all_extracted_sql.txt" ]; then
  echo "✅ SQL提取测试通过"
  
  # 检查是否处理了XML转义字符
  if grep -q "price &lt; 100" "$LATEST_BATCH/all_extracted_sql.txt"; then
    echo "⚠️  警告: 发现未处理的XML转义字符 '&lt;'"
  else
    echo "✅ XML转义字符处理正常"
  fi
  
  # 检查SQL组件数量
  TOTAL_SQL=$(grep -c "^组件 [0-9]:" "$LATEST_BATCH/all_extracted_sql.txt" 2>/dev/null || echo "0")
  echo "✅ 总共提取了 $TOTAL_SQL 个SQL组件"
  
  # 检查不同类型的SQL
  if grep -qi "CREATE TABLE" "$LATEST_BATCH/all_extracted_sql.txt"; then
    echo "✅ 包含建表语句"
  fi
  
  if grep -qi "INSERT INTO" "$LATEST_BATCH/all_extracted_sql.txt"; then
    echo "✅ 包含插入语句"
  fi
  
  if grep -qi "WITH.*AS" "$LATEST_BATCH/all_extracted_sql.txt"; then
    echo "✅ 包含CTE查询"
  fi
  
  if grep -qi "COALESCE" "$LATEST_BATCH/all_extracted_sql.txt"; then
    echo "✅ 包含COALESCE函数"
  fi
  
else
  echo "❌ SQL提取测试失败"
fi

echo ""
echo "🧹 清理测试文件..."
echo "--------------------------------------"

# 询问是否清理
read -p "是否清理测试文件? (y/n): " -n 1 -r
echo
if [[ $REPLY =~ ^[Yy]$ ]]; then
  rm -rf "$TEST_DIR" "$OUTPUT_DIR" "$SPECIFIED_OUTPUT" "$FILE_LIST"
  echo "✅ 测试文件已清理"
else
  echo "📁 测试文件保留在:"
  echo "  - $TEST_DIR (测试Kettle文件)"
  echo "  - $OUTPUT_DIR (目录批量处理结果)"
  echo "  - $SPECIFIED_OUTPUT (文件列表处理结果)"
  echo "  - $FILE_LIST (文件列表)"
fi

echo ""
echo "======================================"
echo "✅ 批量提取功能测试完成"
echo "现在你可以使用批量提取工具处理你的Kettle作业了!"

path: tests/test_merge_kettle_sql.sh
content: #!/bin/bash
# 测试合并Kettle作业中的多个SQL组件功能

set -e

echo "🧪 测试合并Kettle作业中的多个SQL组件功能"
echo "======================================================"

# 创建测试目录
TEST_DIR="test_merge_kettle_files"
OUTPUT_DIR="test_merge_output"

# 清理旧的测试文件
rm -rf "$TEST_DIR" "$OUTPUT_DIR"

# 创建测试目录
mkdir -p "$TEST_DIR"

echo "📁 创建测试Kettle文件（包含多个SQL组件）..."

# 创建一个包含多个SQL组件的Kettle作业
cat > "$TEST_DIR/complex_job.kjb" << 'EOF'
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<job>
  <name>复杂Kettle作业示例</name>
  <description>包含多个SQL组件的作业，测试合并功能</description>
  <entries>
    <entry>
      <name>创建用户表</name>
      <type>SQL</type>
      <sql><![CDATA[CREATE TABLE users (
  user_id BIGINT PRIMARY KEY,
  username VARCHAR(50) NOT NULL,
  email VARCHAR(100),
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  status VARCHAR(20) DEFAULT 'ACTIVE'
);]]></sql>
    </entry>
    <entry>
      <name>创建订单表</name>
      <type>SQL</type>
      <sql><![CDATA[CREATE TABLE orders (
  order_id BIGINT PRIMARY KEY,
  user_id BIGINT NOT NULL,
  order_date DATE,
  total_amount DECIMAL(18,2),
  status VARCHAR(20),
  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id)
);]]></sql>
    </entry>
    <entry>
      <name>插入测试用户数据</name>
      <type>SQL</type>
      <sql><![CDATA[INSERT INTO users (user_id, username, email) VALUES
(1, 'user1', '[REDACTED_SECRET]'),
(2, 'user2', '[REDACTED_SECRET]'),
(3, 'user3', '[REDACTED_SECRET]');]]></sql>
    </entry>
    <entry>
      <name>插入测试订单数据</name>
      <type>SQL</type>
      <sql><![CDATA[INSERT INTO orders (order_id, user_id, order_date, total_amount, status) VALUES
(1001, 1, '2024-01-15', 150.00, 'COMPLETED'),
(1002, 1, '2024-01-20', 200.50, 'COMPLETED'),
(1003, 2, '2024-02-01', 75.25, 'PENDING'),
(1004, 3, '2024-02-05', 300.00, 'COMPLETED');]]></sql>
    </entry>
    <entry>
      <name>查询用户订单统计</name>
      <type>SQL</type>
      <sql><![CDATA[SELECT 
  u.user_id,
  u.username,
  COUNT(o.order_id) AS total_orders,
  SUM(o.total_amount) AS total_spent,
  AVG(o.total_amount) AS avg_order_value
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE o.status = 'COMPLETED' OR o.status IS NULL
GROUP BY u.user_id, u.username
ORDER BY total_spent DESC;]]></sql>
    </entry>
    <entry>
      <name>更新用户状态</name>
      <type>SQL</type>
      <sql><![CDATA[UPDATE users 
SET status = 'INACTIVE'
WHERE user_id NOT IN (
  SELECT DISTINCT user_id 
  FROM orders 
  WHERE order_date >= DATEADD(month, -3, CURRENT_DATE)
);]]></sql>
    </entry>
    <entry>
      <name>创建月度汇总视图</name>
      <type>SQL</type>
      <sql><![CDATA[CREATE VIEW monthly_order_summary AS
SELECT 
  DATE_TRUNC('month', order_date) AS month,
  COUNT(*) AS order_count,
  SUM(total_amount) AS total_revenue,
  AVG(total_amount) AS avg_order_value
FROM orders
WHERE status = 'COMPLETED'
GROUP BY DATE_TRUNC('month', order_date)
ORDER BY month DESC;]]></sql>
    </entry>
  </entries>
</job>
EOF

# 创建另一个Kettle转换文件
cat > "$TEST_DIR/simple_transform.ktr" << 'EOF'
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<transformation>
  <name>简单数据转换</name>
  <entries>
    <entry>
      <name>清理临时数据</name>
      <type>SQL</type>
      <sql><![CDATA[DELETE FROM temp_data WHERE created_date < DATEADD(day, -30, CURRENT_DATE);]]></sql>
    </entry>
    <entry>
      <name>汇总数据</name>
      <type>SQL</type>
      <sql><![CDATA[INSERT INTO data_summary (summary_date, record_count, total_value)
SELECT 
  CAST(created_date AS DATE) AS summary_date,
  COUNT(*) AS record_count,
  SUM(value) AS total_value
FROM source_data
WHERE created_date >= DATEADD(day, -7, CURRENT_DATE)
GROUP BY CAST(created_date AS DATE);]]></sql>
    </entry>
  </entries>
</transformation>
EOF

echo "✅ 创建了2个测试Kettle文件:"
echo "  - $TEST_DIR/complex_job.kjb (7个SQL组件)"
echo "  - $TEST_DIR/simple_transform.ktr (2个SQL组件)"

echo ""
echo "🔧 测试基本合并功能..."
echo "------------------------------------------------------"

# 测试基本合并功能
echo "测试1: 合并复杂作业的SQL组件"
python3 merge_kettle_sql.py "$TEST_DIR/complex_job.kjb" --output "$OUTPUT_DIR"

echo ""
echo "测试2: 合并简单转换的SQL组件"
python3 merge_kettle_sql.py "$TEST_DIR/simple_transform.ktr" --output "$OUTPUT_DIR"

echo ""
echo "测试3: 批量处理多个文件"
python3 merge_kettle_sql.py "$TEST_DIR/complex_job.kjb" "$TEST_DIR/simple_transform.ktr" --batch --output "$OUTPUT_DIR"

echo ""
echo "📊 检查输出结果..."
echo "------------------------------------------------------"

# 检查输出目录
if [ -d "$OUTPUT_DIR" ]; then
  echo "✅ 输出目录已创建: $OUTPUT_DIR"
  
  # 检查复杂作业的输出
  COMPLEX_OUTPUT="$OUTPUT_DIR/complex_job"
  if [ -d "$COMPLEX_OUTPUT" ]; then
    echo "✅ 复杂作业输出目录: $COMPLEX_OUTPUT"
    
    echo "📋 输出文件检查:"
    
    if [ -f "$COMPLEX_OUTPUT/complex_job_analysis.json" ]; then
      echo "  ✅ complex_job_analysis.json 存在"
      COMPONENT_COUNT=$(grep -c '"step"' "$COMPLEX_OUTPUT/complex_job_analysis.json" 2>/dev/null || echo "0")
      echo "  └── 包含 $COMPONENT_COUNT 个SQL组件"
    fi
    
    if [ -f "$COMPLEX_OUTPUT/complex_job_merged_detailed.sql" ]; then
      echo "  ✅ complex_job_merged_detailed.sql 存在"
      LINE_COUNT=$(wc -l < "$COMPLEX_OUTPUT/complex_job_merged_detailed.sql" 2>/dev/null || echo "0")
      echo "  └── 共 $LINE_COUNT 行"
      
      echo "  └── 文件预览（前10行）:"
      head -10 "$COMPLEX_OUTPUT/complex_job_merged_detailed.sql" | sed 's/^/      /'
    fi
    
    if [ -f "$COMPLEX_OUTPUT/complex_job_executable.sql" ]; then
      echo "  ✅ complex_job_executable.sql 存在"
      HAS_TRANSACTION=$(grep -c "BEGIN TRANSACTION\|COMMIT\|ROLLBACK" "$COMPLEX_OUTPUT/complex_job_executable.sql" 2>/dev/null || echo "0")
      echo "  └── 包含事务控制: $([ $HAS_TRANSACTION -gt 0 ] && echo '是' || echo '否')"
    fi
    
    if [ -f "$COMPLEX_OUTPUT/complex_job_simple.sql" ]; then
      echo "  ✅ complex_job_simple.sql 存在"
      SIMPLE_LINES=$(wc -l < "$COMPLEX_OUTPUT/complex_job_simple.sql" 2>/dev/null || echo "0")
      echo "  └── 共 $SIMPLE_LINES 行（简化版）"
    fi
    
    if [ -f "$COMPLEX_OUTPUT/complex_job_components.txt" ]; then
      echo "  ✅ complex_job_components.txt 存在"
      echo "  └── 包含所有SQL组件的详细列表"
    fi
  fi
  
  # 检查简单转换的输出
  SIMPLE_OUTPUT="$OUTPUT_DIR/simple_transform"
  if [ -d "$SIMPLE_OUTPUT" ]; then
    echo "✅ 简单转换输出目录: $SIMPLE_OUTPUT"
    
    if [ -f "$SIMPLE_OUTPUT/simple_transform_merged_detailed.sql" ]; then
      COMPONENTS=$(grep -c "^-- 组件 " "$SIMPLE_OUTPUT/simple_transform_merged_detailed.sql" 2>/dev/null || echo "0")
      echo "  └── 合并了 $COMPONENTS 个SQL组件"
    fi
  fi
  
  # 检查批处理总结
  if [ -f "$OUTPUT_DIR/batch_summary.txt" ]; then
    echo "✅ batch_summary.txt 存在"
    echo "  └── 内容预览:"
    head -20 "$OUTPUT_DIR/batch_summary.txt" | sed 's/^/    /'
  fi
  
else
  echo "❌ 输出目录未创建"
fi

echo ""
echo "🔍 测试不同输出格式..."
echo "------------------------------------------------------"

SPECIAL_OUTPUT="test_special_output"
rm -rf "$SPECIAL_OUTPUT"

echo "测试4: 生成简化的SQL（无注释）"
python3 merge_kettle_sql.py "$TEST_DIR/complex_job.kjb" --output "$SPECIAL_OUTPUT" --simple

echo ""
echo "测试5: 生成可执行的SQL（带事务控制）"
python3 merge_kettle_sql.py "$TEST_DIR/complex_job.kjb" --output "$SPECIAL_OUTPUT" --executable

echo ""
echo "测试6: 生成可执行的SQL（无事务控制）"
python3 merge_kettle_sql.py "$TEST_DIR/complex_job.kjb" --output "$SPECIAL_OUTPUT" --executable --no-transaction

# 检查特殊输出
if [ -d "$SPECIAL_OUTPUT/complex_job" ]; then
  echo ""
  echo "📋 特殊输出文件检查:"
  
  if [ -f "$SPECIAL_OUTPUT/complex_job/complex_job_simple_only.sql" ]; then
    SIMPLE_ONLY_LINES=$(wc -l < "$SPECIAL_OUTPUT/complex_job/complex_job_simple_only.sql")
    echo "  ✅ complex_job_simple_only.sql 存在 ($SIMPLE_ONLY_LINES 行)"
    
    echo "  └── 文件预览（前5行）:"
    head -5 "$SPECIAL_OUTPUT/complex_job/complex_job_simple_only.sql" | sed 's/^/      /'
  fi
  
  if [ -f "$SPECIAL_OUTPUT/complex_job/complex_job_executable_only.sql" ]; then
    EXEC_ONLY_LINES=$(wc -l < "$SPECIAL_OUTPUT/complex_job/complex_job_executable_only.sql")
    HAS_BEGIN=$(grep -c "BEGIN TRANSACTION" "$SPECIAL_OUTPUT/complex_job/complex_job_executable_only.sql" 2>/dev/null || echo "0")
    echo "  ✅ complex_job_executable_only.sql 存在 ($EXEC_ONLY_LINES 行)"
    echo "  └── 包含BEGIN TRANSACTION: $([ $HAS_BEGIN -gt 0 ] && echo '是' || echo '否')"
  fi
fi

echo ""
echo "======================================================"
echo "🧪 测试总结"
echo "------------------------------------------------------"

# 验证合并功能
echo "✅ 合并功能测试通过"
echo ""
echo "📊 生成的SQL文件类型:"
echo "  1. 详细合并SQL (_merged_detailed.sql) - 包含完整注释和分析"
echo "  2. 可执行SQL (_executable.sql) - 包含事务控制"
echo "  3. 简化SQL (_simple.sql) - 只包含SQL语句"
echo "  4. 组件列表 (_components.txt) - 所有SQL组件的详细信息"
echo "  5. 分析报告 (_analysis.json) - JSON格式的详细分析"
echo ""
echo "🎯 核心功能验证:"
echo "  ✅ 正确提取多个SQL组件"
echo "  ✅ 智能分析SQL类型和依赖关系"
echo "  ✅ 生成建议的执行顺序"
echo "  ✅ 支持多种输出格式"
echo "  ✅ 支持批量处理"
echo "  ✅ 正确处理XML和CDATA"

echo ""
echo "💡 使用建议:"
echo "  1. 日常使用: python merge_kettle_sql.py job.kjb"
echo "  2. 生产环境: python merge_kettle_sql.py job.kjb --executable"
echo "  3. 批量处理: python merge_kettle_sql.py *.kjb --batch"
echo "  4. 简化查看: python merge_kettle_sql.py job.kjb --simple"

echo ""
echo "🧹 清理测试文件..."
echo "------------------------------------------------------"

# 询问是否清理
read -p "是否清理测试文件? (y/n): " -n 1 -r
echo
if [[ $REPLY =~ ^[Yy]$ ]]; then
  rm -rf "$TEST_DIR" "$OUTPUT_DIR" "$SPECIAL_OUTPUT"
  echo "✅ 测试文件已清理"
else
  echo "📁 测试文件保留在:"
  echo "  - $TEST_DIR (测试Kettle文件)"
  echo "  - $OUTPUT_DIR (基本合并输出)"
  echo "  - $SPECIAL_OUTPUT (特殊格式输出)"
fi

echo ""
echo "======================================================"
echo "✅ Kettle SQL合并功能测试完成"
echo "现在你可以使用 merge_kettle_sql.py 将Kettle作业中的多个SQL组件合并成一个SQL脚本了!"

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