Windows本地开发指南：PaiFlow Agent项目的启动流程

本文将介绍如何在本地启动 PaiFlow，体验完整的流程编排运行流程。假定大家在阅读这篇教程之前，已完成前面基础开发环境中所有依赖环境的配置。

1.初始化

在项目启动之前，需要先构建数据库表，导入初始化数据；有两种方式，大家按需选择即可。

1.1 脚本初始化数据库

Windows 用户推荐用 ubuntu 子系统来执行初始化脚本，脚本路径 scripts/init-local-mysql.sh

# 进入项目的脚本目录
cd /mnt/d/Workspace/hui/project/PaiFlow/scripts

# 执行数据初始化
/bin/bash init-local-mysql.sh

# 按照提示，输入数据库密码，执行相关动作（首次执行1）

如果一切正常，你将会得到下面的输出（成功创建库表，并完成数据初始化)

paiflow-console
paiflow-link
paiflow-workflow
paiflow-agent
paiflow-tenant

1.2 手动初始化数据库

直接借助数据库管理工具（如Navicat, Dbeaver, SequelPro等）进行初始化

step1: 创建数据库

create database paiflow-console; create database paiflow-link; create database paiflow-workflow; create database paiflow-agent; create database paiflow-tenant;

step2: 导入初始数据

初始化的sql数据，可以在 docker/astronAgent/mysql 下获取

注意上面的五个SQL文件

agent.sql -> 对应库 paiflow-agent ---> python core/agent微服务使用的库（以工作流的视角，这个非强依赖）
link.sql -> 对应库 paiflow-link ---> python plugin/link微服务使用的库
schema.sql -> 对应库 paiflow-console ---> hub应用主要使用的库
tenant.sql -> 对应库 paiflow-tenant ---> python tenant微服务使用的库
workflow.sql -> 对应库 paiflow-workflow --> python workflow/core-workflow-java 两个工作流使用的库