老马公开的知识库

github: https://github.com/houbb/blog-personal-improve

gitHub-pags: https://houbb.github.io/blog-personal-improve/

gitbook: https://houbb.gitbook.io/digit-garden/

前言

这里可以作为后续的一个拓展方向，目前老马只使用了最简单的内置 search 插件，可以考虑将数据进一步拓展为元数据+图关系。

可以编写一些相关的统计脚本（js 统计、或者 vuepress 相关统计插件。）

个人知识库的的数据查询和统计

如果你已经有了一个 个人知识库（比如 Markdown 文档、Obsidian Vault、VuePress / GitBook 发布的网站、或者数据库），下一步就可以考虑如何 做数据查询和统计，把知识从“存档”变成“活的资源”。

下面我给你做一个详细展开。

📊 个人知识库的数据查询与统计

1. 为什么需要数据查询和统计？

• 快速定位信息：比如“我写过几篇关于分布式系统的文章？”、“我在哪些项目里提到过 Kafka？”
• 学习复盘：统计一段时间的学习内容、笔记增长情况，发现重点与盲点。
• 项目管理：查询某个项目的会议记录、任务完成情况、BUG 统计。
• 知识结构化：通过标签、引用关系，找到知识网络中的“核心节点”。
• 形成指标：比如周学习字数、写作频率、项目文档数量趋势。

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2. 数据来源与存储

个人知识库的核心是 数据存放在哪里，不同场景查询方式不同：

• Markdown/Obsidian/VuePress

  • 笔记以文件形式存储
  • 可以通过 文件系统 + 索引工具（如 ripgrep, ElasticSearch）进行搜索
  • 用 Git 记录修改时间，做版本统计

• 数据库（如 SQLite / PostgreSQL）

  • 将笔记元数据（标题、标签、时间、字数）入库
  • 通过 SQL 查询实现统计分析

• 知识图谱型数据库（如 Neo4j）

  • 适合处理关联关系（双向链接、引用）
  • 用 Cypher 查询“知识网络”，发现最核心的节点

• 日志/事件流

  • 将学习/写作作为“事件”记录（时间戳+标签+操作），用于趋势分析

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3. 查询的常见方式

🔍 基础查询

• 按关键词搜索：grep "Kafka" *.md
• 按标签/Frontmatter 查询：找到所有 tags: [AI, NLP] 的笔记
• 按时间：查询过去 30 天新增的文章

📑 结构化查询

如果把笔记存到数据库，可以写：

-- 查询最近 30 天写的笔记数量
SELECT COUNT(*) 
FROM notes 
WHERE created_at > DATE('now','-30 day');

-- 查询提到 "分布式" 的所有笔记标题和标签
SELECT title, tags 
FROM notes 
WHERE content LIKE '%分布式%';

🌐 图查询（知识网络）

如果存储到 Neo4j：

// 查找“Kafka”相关的笔记
MATCH (n:Note)-[:LINKS_TO]->(m:Note)
WHERE n.title CONTAINS "Kafka"
RETURN m.title, count(*) as refs
ORDER BY refs DESC;

👉 可以发现哪些主题和 Kafka 关系最强。

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4. 统计与可视化场景

📈 学习进度统计

• 每日/每周新增笔记数（折线图）
• 总字数趋势（累计曲线）
• 不同类别的文档数量（饼图/柱状图）

🗂 知识分类分布

• 标签使用频率（词云）
• 每个主题下的文章数量（条形图）
• 重要节点（PageRank 算法找知识核心）

✅ 项目与任务管理

• 已完成/未完成任务统计
• 项目文档覆盖率
• 会议记录数量趋势

🔗 网络关系图

• 笔记之间的引用关系（知识图谱）
• 主题聚类（发现热点领域）
• 孤立节点（提示可能遗漏的知识点）

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5. 工具与实现路径

• 文件层级搜索

  • ripgrep / grep / ag
  • Obsidian 自带搜索语法
  • VS Code 全局搜索

• 数据库统计

  • 将笔记元数据写入 SQLite/PostgreSQL
  • 用 SQL 做统计 + Grafana 可视化

• 知识图谱分析

  • Neo4j / Memgraph
  • Obsidian Graph View（可视化但功能有限）
  • VuePress 插件 + d3.js 渲染知识网络

• 自动化脚本

  • Python/Pandas 分析 Markdown 元数据（日期、标签、字数）
  • 结合 Matplotlib 画图

• AI 辅助

  • 用 LLM 做语义搜索（比关键词更强）
  • 统计知识点覆盖率（比如 LeetCode 题目覆盖）

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6. 一个实际案例

比如：我有 2000 篇 Markdown 笔记，用 frontmatter 保存元数据：

title: 分布式事务
date: 2025-08-24
tags: [Database, Distributed, MQ]

我做了个统计：

1. Python 脚本扫描所有 md 文件，提取标题、日期、标签
2. 存到 SQLite
3. 每天运行脚本，更新数据库
4. 用 Grafana 连 SQLite，做仪表盘

👉 得到的效果：

• 最近 7 天学习时长曲线
• 标签词云，看到“数据库”、“AI”占比最高
• 文章增长趋势，发现自己最近偏向写 DevOps

这样一来，知识库不只是存放内容，而是能反馈学习习惯与成长轨迹。

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✅ 总结

个人知识库的数据查询和统计可以分为：

1. 存储方式（文件/数据库/图数据库）
2. 查询方式（关键词、SQL、图查询）
3. 统计维度（时间、标签、引用、任务）
4. 可视化工具（Grafana、d3.js、Obsidian Graph）
5. 应用场景（学习复盘、项目管理、知识网络分析）