用途：本项目是一个端到端数据管道示例，演示从哈佛艺术博物馆 API 抽取藏品数据、转换为关系表、存入 MySQL/TiDB Cloud，并通过 Streamlit 仪表盘配 Plotly 图表进行交互分析。
主要能力：API 数据抽取（支持分页与限速）、嵌套 JSON 到关系模式的 ETL 转换、带外键的 SQL 数据库设计、20 多个预定义分析查询、交互式可视化仪表盘。
使用方式：先克隆仓库（git clone https://github.com/Manali0711/Harvard-Artifacts-Collection-Data-Engineering-Analytics-App.git），再运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖（streamlit、pandas、requests、mysql-connector-python、plotly、python-dotenv）。通过环境变量配置 HARVARD_API_KEY、DB_HOST、DB_USER、DB_PASSWORD、DB_NAME；API 密钥从 https://docs.harvardartmuseums.org/ 获取，请求地址为 https://api.harvardartmuseums.org/object。启动命令为 streamlit run app.py，默认访问 http://localhost:8501。
数据模型：三张表 artifactmetadata（藏品元数据，objectid 为主键）、artifactmedia（图像媒体信息）、artifactcolors（颜色信息），后两者通过 objectid 外键关联。
限制：需自行申请 API 密钥与准备 MySQL/TiDB 数据库；API 存在速率限制，代码以延迟和指数退避处理；具体价格、配额与部署平台未提供。