用途：演示真实场景下的 ETL 流程与数据分析看板搭建。从哈佛艺术博物馆 API 分页提取藏品数据（含限速处理），将嵌套 JSON 转换为规范化的关系表，加载到 SQL 数据库，并通过 Streamlit 展示 20+ 条预定义 SQL 查询的可视化结果。
主要能力：API 集成支持分页与限速；ETL 转换将嵌套 JSON 归一化；以 MySQL/TiDB 作为存储，含 artifactmetadata、artifactmedia、artifactcolors 三张表结构；提供 20+ 条预定义 SQL 分析查询；用 Plotly 生成交互式图表。
使用方式：克隆仓库后安装依赖，设置 HARVARD_API_KEY、DB_HOST、DB_USER、DB_PASSWORD、DB_NAME 环境变量，运行 streamlit run app.py 启动应用。另可参考增量 ETL、指数退避重试、批处理控制内存等模式。
适用场景：学习数据工程全流程，或作为 API 数据采集、SQL 分析与看板开发的示例参考。
限制：需要哈佛艺术博物馆 API Key 与可用 MySQL/TiDB 数据库；仓库地址、具体字段与查询以公开资料为准；未提供收费、价格与效果承诺信息。