模拟生成订单数据数据库设计

在模拟生成订单数据时，数据库设计通常涉及到几个关键组件，包括客户、产品、订单和订单详情。这里是一个简化的数据库设计示例：

1. **顾客表（Customers）**:
- customer_id (主键)
- first_name
- last_name
- email
- phone

2. **产品表（Products）**:
- product_id (主键)
- product_name
- unit_price
- category (例如电子产品、衣物等)

3. **订单表（Orders）**:
- order_id (主键)
- order_date
- customer_id (外键引用 Customers 表)
- status (新、待处理、已完成等)

4. **订单详情表（OrderDetails）**:
- order_detail_id (主键)
- order_id (外键引用 Orders 表)
- product_id (外键引用 Products 表)
- quantity
- line_total (单位价格 * 数量)

生成模拟数据的过程可以使用Python和相关的库，如`faker`（用于生成假数据），`sqlite3`（如果要用SQLite存储）或更复杂的ORM框架（如SQLAlchemy）。以下是一个简单的例子，展示了如何使用`pandas`和`faker`生成样本数据：

import pandas as pd
from faker import Faker

# 创建Faker实例
fake = Faker()

# 定义列名和数据类型
columns = ['customer_id', 'first_name', 'last_name', 'email', 'phone',
           'product_id', 'product_name', 'unit_price', 'category',
           'order_id', 'order_date', 'status', 'quantity', 'line_total']

# 初始化空DataFrame
data = {col: [] for col in columns}

# 模拟100条记录
num_orders = 100
for _ in range(num_orders):
    customer_data = {
        'customer_id': fake.uuid4(),
        'first_name': fake.first_name(),
        'last_name': fake.last_name(),
        'email': fake.email(),
        'phone': fake.phone_number()
    }
    
    product_data = {
        'product_id': fake.random_int(1, 50),  # 假设有50种产品
        'product_name': fake.product_name(),
        'unit_price': fake.price(),  # 价格范围自定
        'category': fake.random_element(['Electronics', 'Clothing'])  # 随机类别
    }

    # 订单数据
    order_data = {
        'order_id': fake.uuid4(),
        'order_date': fake.date(),
        'status': fake.random_element(['New', 'Processing', 'Completed']),
        'quantity': fake.random_int(1, 10),  # 单次购买数量
        'line_total': product_data['unit_price'] * product_data['quantity']
    }
    
    data.update(customer_data, product_data, order_data)

# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 可以选择存储到SQLite数据库，或者直接输出CSV文件