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CapacityReport 容量报表处理系统 - 工具详细介绍
一、背景介绍
无线网络每周都会产出大量的容量性能数据，覆盖 4G、5G 各频段的海量小区。这些数据通常以 Excel / CSV / ZIP 的形式分散在 FTP/SFTP 服务器的多级目录中，单次处理动辄数百万行。
过去这类数据主要依靠人工用 Excel 逐周下载、汇总、清洗、套公式计算，再人工筛选高负荷小区。这种方式存在明显痛点：
- 数据量大，Excel 打开慢、易卡死，公式计算容易出错。
- 字段名称、表头格式每期可能有差异，人工对齐字段耗时耗力。
- 高负荷小区的判定标准依赖人工经验，缺乏统一、可复用的规则。
- 处理过程不可追溯，出了问题难以复盘。
CapacityReport 正是为了把这套"下载 - 清洗 - 入库 - 计算 - 分析"的流程自动化、标准化而开发的工具。
二、整体概述
CapacityReport 是一套自包含的容量报表数据处理系统，覆盖从数据获取到结果分析的完整链路：
- 数据获取：支持本地上传，也支持从 FTP/SFTP 远程目录自动下载，并可按自然周自动调度。
- 数据处理：自动解压、Excel/CSV 转换、按字段映射清洗，批量入库到 MySQL。
- 报表计算：执行可在线编辑的业务 SQL 脚本，生成 4G/5G 容量结果表。
- 结果分析：内置容量看板，对高负荷小区做可视化分析并给出优化建议。
- 数据管理：在线浏览、编辑、导入导出数据库表。
系统提供三种发布形态，适配不同部署环境：浏览器访问的服务端版、免安装数据库的桌面版（Tauri）、以及容器化的 Docker 版。
三、工具亮点
业务闭环，一站式完成。 从远程下载、清洗入库到报表计算、可视化分析，全流程在一个工具内完成，无需在多个 Excel、脚本、数据库客户端之间来回切换。
面向大数据量优化。 处理链路针对 4G/5G 各数百万行的数据规模做了优化（数值清洗、批量入库、SQL 计算），相比人工 Excel 处理更快、更稳，避免卡死和公式出错。
配置驱动，适应数据变化。 字段映射、Sheet 过滤、目录到数据表的映射均可在界面上配置，源数据表头有调整时无需改代码，配置即可适配。
高负荷分析智能化。 容量看板自动按统一规则判定高负荷、利用率预警、高流量预警等问题小区，并给出优化建议，把依赖人工经验的判断沉淀为可复用的规则。
自动调度，省人力。 可按目标自然周自动检查远程数据是否就绪，就绪后自动下载并处理，减少每周的人工操作。
可追溯、可在线维护。 每次处理都有完整的处理历史与分级日志，原始数据可回溯下载；业务 SQL 脚本支持在线编辑、保存和执行。
离线友好。 运行期无需外网，前端资源、桌面端 WebView 均可离线部署，适合内网环境；桌面版安装包内置 WebView2 离线安装器。
四、功能设计
系统主界面左侧导航分为 6 个功能模块：
- 数据处理：本地上传或远程下载容量数据 / CellData 数据，自动清洗入库并执行报表 SQL，实时显示处理阶段与日志。
- 容量看板：4G/5G 高负荷小区分析大屏，包含汇总指标、多维图表、问题小区清单（支持筛选、搜索、导出）以及单小区详情和优化建议。
- 处理历史：查看每次处理任务的状态、分级日志，浏览并下载历史原始数据。
- 数据管理：浏览、编辑、删除数据库表数据，支持 CSV/XLSX 导入导出、模板下载和在线执行 SQL，可在主数据库与 CellData 数据库间切换。
- 脚本编辑：在线编辑并执行业务 SQL（容量报表脚本 / CellData 脚本），带 SQL 高亮，保存前自动备份。
- 系统设置：配置数据库连接、远程数据源、自动调度、字段映射规则等，并提供配置导入导出与修改密码。
配套使用的外部依赖：
- 一个 FTP/SFTP 数据源（存放每周容量报表数据，远程下载时使用）。
- 一个 MySQL 8.0+ 数据库（作为数据仓库）。
五、应用场景
- 每周容量报表例行处理：自动从远程目录获取本周数据，清洗入库并生成 4G/5G 结果表，替代人工 Excel 处理。
- 高负荷小区排查：通过容量看板快速定位高负荷、利用率预警、高流量预警的小区，并参考优化建议进行网络优化。
- 历史数据回溯：在处理历史中查看任意一期的处理日志与原始数据，便于复盘和问题定位。
- 数据临时查询与维护：在数据管理中直接查看、修正、导出库表数据，无需额外的数据库客户端。
- 业务规则调整：当报表计算逻辑或字段映射需要调整时，在脚本编辑和系统设置中在线修改即可生效。
六、技术栈与发布形态
- 后端：Python + FastAPI + Uvicorn
- 前端：Vue 3 + TypeScript + Vite + Naive UI
- 桌面端：Tauri 2（Rust）+ Python sidecar
- 数据库：MySQL 8.0+
- 数据处理与可视化：Pandas、OpenPyXL、ECharts、Monaco Editor
发布形态：
- 服务端便携版：解压即用，浏览器访问，适合服务器部署。
- 桌面版：Tauri 打包的安装程序，双击即用，适合个人电脑。
- Docker 版：容器镜像 + Compose，适合容器化部署。