# PostgreSQL 15 数据库部署策略 - 摸底报告

> **文档版本：** v1.1  
> **创建日期：** 2025-12-14  
> **最后更新：** 2025-12-14  
> **数据库版本：** PostgreSQL 15.14 (Docker: postgres:15-alpine)  
> **目标环境：** 阿里云 RDS PostgreSQL 15  
> **报告类型：** 技术摸底 + 部署策略

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## 📝 版本修订记录

### v1.1 (2025-12-14) - 专业建议修正版

**修正要点：**

1. **✅ pg-boss表"自愈"机制澄清**
   - 修正：pg-boss会在应用启动时自动创建表，只要权限够
   - 降低严重性：从"严重差异❌"改为"自愈机制✅（无需担心）"
   - 增加说明：pg-boss的智能自愈能力和权限要求

2. **✅ 白名单配置强化说明**
   - 新增：必须使用VPC网段，不能用单机IP
   - 示例：172.16.0.0/12（SAE的VPC网段）
   - 原因：SAE实例IP会变化，单机IP会导致连接失败
   - 位置：RDS准备、网络安全、下一步行动多处强调

3. **✅ 备份策略简化（更务实）**
   - 修正：初期只需RDS自动备份（含日志备份）
   - 降级：pg_dump ECS脚本从"第三道防线"降为"可选（业务做大后再考虑）"
   - 理由：RDS自动备份+PITR已足够，省心省力
   - 保留：脚本示例作为参考，标注"⚠️ 仅供参考，初期不需要"

**贡献者：** 项目技术团队反馈

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## 📋 目录

1. [本地数据库真实情况](#本地数据库真实情况)
2. [Prisma与数据库的差异分析](#prisma与数据库的差异分析)
3. [代码如何连接数据库](#代码如何连接数据库)
4. [首次部署方案](#首次部署方案)
5. [未来更新策略](#未来更新策略)
6. [RDS备份策略](#rds备份策略)
7. [最佳实践与禁止操作](#最佳实践与禁止操作)

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## 本地数据库真实情况

### 1. 基础信息

```bash
Docker镜像：postgres:15-alpine
数据库名称：ai_clinical_research
连接信息：postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/ai_clinical_research
数据库大小：26 MB（测试/开发环境）
用户数据：3个用户账号
```

### 2. Schema隔离架构（10个Schema）✅

你的数据库已经成功实施了10个Schema隔离架构：

| # | Schema名称 | 表数量 | 状态 | 说明 |
|---|-----------|--------|------|------|
| 1 | `platform_schema` | 8个表 | ✅ 已实施 | 平台基础设施（用户、pg-boss队列） |
| 2 | `aia_schema` | 5个表 | ✅ 已实施 | AI智能问答（项目、对话、消息） |
| 3 | `pkb_schema` | 5个表 | ✅ 已实施 | 个人知识库（知识库、文档、批处理） |
| 4 | `asl_schema` | 6个表 | ✅ 已实施 | AI智能文献（文献筛选） |
| 5 | `dc_schema` | 6个表 | ✅ 已实施 | 数据清洗（模板、提取任务、Tool C） |
| 6 | `admin_schema` | 0个表 | 📋 空Schema | 运营管理（预留） |
| 7 | `rvw_schema` | 0个表 | 📋 空Schema | 审稿系统（预留） |
| 8 | `ssa_schema` | 0个表 | 📋 空Schema | 智能统计分析（预留） |
| 9 | `st_schema` | 0个表 | 📋 空Schema | 统计分析工具（预留） |
| 10 | `common_schema` | 0个表 | 📋 空Schema | 通用能力层（预留） |
| 11 | `public` | 4个表 | ⚠️ 旧表遗留 | _prisma_migrations, admin_logs, review_tasks, users |

**总计：34个表（30个在隔离Schema中，4个在public中）**

### 3. 详细表清单

#### 3.1 platform_schema（8个表）

```
✅ users              - 用户表（3条记录）
✅ app_cache          - Postgres-Only缓存（替代Redis）
✅ job                - pg-boss任务表
✅ job_common         - pg-boss任务通用表
✅ queue              - pg-boss队列表
✅ schedule           - pg-boss定时任务表
✅ subscription       - pg-boss订阅表
✅ version            - pg-boss版本表
```

**⚠️ 重要发现：pg-boss的6个表（job/queue等）是自动创建的，不在Prisma Schema中！**

#### 3.2 aia_schema（5个表）

```
✅ projects                  - 项目管理（2条记录）
✅ conversations             - 项目对话
✅ messages                  - 对话消息
✅ general_conversations     - 通用对话
✅ general_messages          - 通用消息
```

#### 3.3 pkb_schema（5个表）

```
✅ knowledge_bases    - 知识库（2条记录）
✅ documents          - 文档
✅ batch_tasks        - 批处理任务
✅ batch_results      - 批处理结果（976 KB）
✅ task_templates     - 任务模板
```

#### 3.4 asl_schema（6个表）

```
✅ screening_projects              - 文献筛选项目（18条记录）
✅ literatures                     - 文献数据（2.9 MB）
✅ screening_results               - 筛选结果（1.2 MB）
✅ screening_tasks                 - 筛选任务
✅ fulltext_screening_tasks        - 全文筛选任务
✅ fulltext_screening_results      - 全文筛选结果
```

#### 3.5 dc_schema（6个表）

```
✅ dc_health_checks       - 健康检查
✅ dc_templates           - 数据清洗模板（4条记录，424 KB）
✅ dc_extraction_tasks    - 提取任务（728 KB）
✅ dc_extraction_items    - 提取项（6.5 MB，最大表）
✅ dc_tool_c_sessions     - Tool C会话（960 KB）
✅ dc_tool_c_ai_history   - Tool C AI历史（1 MB）
```

#### 3.6 public schema（4个表）⚠️

```
⚠️ _prisma_migrations   - Prisma迁移记录（6条记录）
⚠️ admin_logs          - 管理日志（遗留）
⚠️ review_tasks        - 审查任务（632 KB，遗留）
⚠️ users               - 用户表（遗留，与platform_schema.users重复）
```

**说明：**
- `public.users` 是Schema迁移前的旧表，与 `platform_schema.users` 结构完全相同
- `admin_logs` 和 `review_tasks` 应该迁移到 `admin_schema` 和 `rvw_schema`
- `_prisma_migrations` 应该保留在 `public`，这是Prisma的标准位置

### 4. 数据量统计（Top 15大表）

| Schema | 表名 | 大小 | 说明 |
|--------|------|------|------|
| dc_schema | dc_extraction_items | 6.5 MB | 数据清洗提取项（最大表） |
| asl_schema | literatures | 2.9 MB | 文献数据 |
| asl_schema | screening_results | 1.2 MB | 筛选结果 |
| dc_schema | dc_tool_c_ai_history | 1 MB | Tool C AI历史 |
| pkb_schema | batch_results | 976 KB | 批处理结果 |
| dc_schema | dc_tool_c_sessions | 960 KB | Tool C会话 |
| dc_schema | dc_extraction_tasks | 728 KB | 提取任务 |
| public | review_tasks | 632 KB | 审查任务（遗留） |
| dc_schema | dc_templates | 424 KB | 数据清洗模板 |
| pkb_schema | documents | 296 KB | 文档 |
| aia_schema | general_messages | 208 KB | 通用消息 |
| asl_schema | screening_projects | 144 KB | 筛选项目 |
| aia_schema | conversations | 112 KB | 对话 |
| pkb_schema | batch_tasks | 112 KB | 批处理任务 |
| aia_schema | messages | 104 KB | 消息 |

**总结：数据主要集中在 DC（数据清洗）和 ASL（文献筛选）模块。**

### 5. Prisma迁移历史

```sql
-- 6次Prisma迁移记录（按时间顺序）
20251010075003_init                             -- 2025-10-12（初始化）
20251010122727_add_conversation_metadata        -- 2025-10-12（对话元数据）
20251012124747_add_batch_processing_module      -- 2025-10-12（批处理模块）
20251014120128_add_review_tasks                 -- 2025-10-14（审查任务）
20251127_add_dc_tool_b_tables                   -- 2025-11-27（DC Tool B）
20251208_add_column_mapping                     -- 2025-12-08（列映射）
```

**说明：**
- 最早的迁移（init）创建的是 `public` schema 中的表
- 后续通过手工SQL迁移到了10个隔离Schema
- Prisma并没有记录Schema迁移过程（这些是手工SQL完成的）

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## Prisma与数据库的差异分析

### 1. pg-boss表的"自愈"机制✅（无需担心）

**现象：**
`platform_schema` 有 8 个表，但 Prisma Schema 只定义了 2 个：
- ✅ Prisma定义：`AppCache`, `User`
- 🔧 pg-boss自动管理：`job`, `job_common`, `queue`, `schedule`, `subscription`, `version`（共6个表）

**原因：**
这6个表是 `pg-boss` 库在**应用启动时自动创建**的（用于Postgres-Only任务队列），不需要在Prisma Schema中定义。

**pg-boss的"自愈"能力：**
```typescript
// backend启动时，pg-boss会自动检查表是否存在
const boss = new PgBoss(process.env.DATABASE_URL)
await boss.start()
// ✅ 如果表不存在，pg-boss会自动创建
// ✅ 只要数据库用户（如aiclinical_rw）有 CREATE TABLE 权限
// ✅ 完全不需要手工干预
```

**影响评估：**
- ✅ **运行时零影响**：pg-boss自己管理这些表，不通过Prisma访问
- ✅ **首次部署自动创建**：RDS部署时，backend启动会自动创建这6个表
- ⚠️ **Prisma db pull会检测到**：执行 `npx prisma db pull` 时会发现"未定义的表"（可忽略）
- ⚠️ **Prisma migrate不操作**：迁移不会同步这些表（这是正确的）

**最佳实践：**
```prisma
// backend/prisma/schema.prisma
// 在文件开头添加注释（文档用途）

// ==================== pg-boss 自动管理的表（不需要定义） ====================
// 以下6个表由pg-boss库自动创建和维护，请勿手工修改：
// - platform_schema.job          - 任务表
// - platform_schema.job_common   - 任务通用配置
// - platform_schema.queue        - 队列表
// - platform_schema.schedule     - 定时任务表
// - platform_schema.subscription - 订阅表
// - platform_schema.version      - 版本表
// ==================== 以上表自动管理，无需Prisma定义 ====================
```

**结论：pg-boss表"缺失"是正常的，无需担心！**

### 2. public schema遗留表⚠️（需要清理）

**问题：**
`public` schema 有 4 个表：
- `_prisma_migrations`：Prisma标准表，正确✅
- `users`：与 `platform_schema.users` 重复❌
- `admin_logs`：应迁移到 `admin_schema`❌
- `review_tasks`：应迁移到 `rvw_schema`❌

**影响：**
- ⚠️ 数据不一致风险（如果代码误读 `public.users`）
- ⚠️ 混淆（两个 `users` 表）
- ⚠️ 空间浪费（重复数据）

**解决方案：**
```sql
-- 步骤1：迁移 admin_logs 到 admin_schema
ALTER TABLE public.admin_logs SET SCHEMA admin_schema;

-- 步骤2：迁移 review_tasks 到 rvw_schema
ALTER TABLE public.review_tasks SET SCHEMA rvw_schema;

-- 步骤3：验证 platform_schema.users 和 public.users 数据一致后删除
-- （先在生产环境验证一周，确保代码不再引用 public.users）
DROP TABLE public.users;
```

### 3. Prisma Schema的定义状态

| Schema | Prisma定义的模型 | 实际数据库表 | 状态 |
|--------|-----------------|-------------|------|
| platform_schema | 2个（AppCache, User） | 8个（+6个pg-boss自动管理） | ✅ 正常（pg-boss自愈） |
| aia_schema | 5个 | 5个 | ✅ 一致 |
| pkb_schema | 5个 | 5个 | ✅ 一致 |
| asl_schema | 6个 | 6个 | ✅ 一致 |
| dc_schema | 6个 | 6个 | ✅ 一致 |
| public | 2个（AdminLog, ReviewTask） | 4个（+_prisma_migrations, users） | ⚠️ 需清理 |

**结论：**
- ✅ **Prisma Schema 完全准确**：pg-boss的6个表会自动创建，不需要定义
- ⚠️ **public schema需要清理**：遗留了旧的 `users` 表（首次部署后清理）

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## 代码如何连接数据库

### 1. 环境变量配置

#### 1.1 默认连接字符串（env.ts）

```typescript
// AIclinicalresearch/backend/src/config/env.ts (line 50)
databaseUrl: process.env.DATABASE_URL || 'postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/ai_clinical'
```

**⚠️ 注意：**
- 默认值是 `ai_clinical`（不存在）
- 实际数据库名是 `ai_clinical_research`
- 说明你的 `.env` 文件中已经正确配置了 `DATABASE_URL`

#### 1.2 连接池配置（database.ts）

```typescript
// AIclinicalresearch/backend/src/config/database.ts
export const prisma = new PrismaClient({
  datasources: {
    db: {
      url: process.env.DATABASE_URL,  // 从环境变量读取
    },
  },
})

// 连接池计算公式
connectionLimit = Math.floor(RDS_MAX_CONNECTIONS / MAX_INSTANCES) - 10
// 示例：400 / 20 - 10 = 10个连接/实例
```

**云原生连接池策略：**
```
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host:5432/db?connection_limit=10&pool_timeout=10
```

### 2. 连接方式

| 连接参数 | 本地开发 | 阿里云SAE |
|---------|---------|----------|
| **主机** | localhost | RDS内网地址（如 rm-xxxxx.pg.rds.aliyuncs.com） |
| **端口** | 5432 | 5432 |
| **数据库** | ai_clinical_research | ai_clinical_research（保持一致） |
| **用户名** | postgres | 自定义（如 aiclinical_rw） |
| **密码** | postgres | 强密码（RDS创建时设置） |
| **连接限制** | 无限制 | connection_limit=10（SAE每实例） |
| **连接超时** | 默认 | pool_timeout=10 |

### 3. 多Schema访问（Prisma）

```prisma
// AIclinicalresearch/backend/prisma/schema.prisma
datasource db {
  provider = "postgresql"
  url      = env("DATABASE_URL")
  schemas  = ["platform_schema", "aia_schema", "pkb_schema", "asl_schema", 
              "common_schema", "dc_schema", "rvw_schema", "admin_schema", 
              "ssa_schema", "st_schema", "public"]
}

generator client {
  provider        = "prisma-client-js"
  previewFeatures = ["multiSchema"]  // 启用多Schema支持
}
```

**代码中的使用：**
```typescript
// 自动路由到正确的Schema
await prisma.user.findMany()  // 访问 platform_schema.users
await prisma.project.findMany()  // 访问 aia_schema.projects
```

### 4. 原生SQL访问（跨Schema）

```typescript
// 支持跨Schema查询
const result = await prisma.$queryRaw`
  SELECT u.name, p.name AS project_name
  FROM platform_schema.users u
  JOIN aia_schema.projects p ON p.user_id = u.id
`
```

### 5. 优雅关闭机制

```typescript
// AIclinicalresearch/backend/src/config/database.ts
process.on('SIGTERM', () => gracefulShutdown('SIGTERM'))  // SAE实例停止
process.on('SIGINT', () => gracefulShutdown('SIGINT'))    // Ctrl+C

async function gracefulShutdown(signal: string): Promise<void> {
  await prisma.$disconnect()  // 关闭所有连接
  process.exit(0)
}
```

**这是云原生最佳实践**，防止SAE扩容/缩容时连接泄漏。

---

## 首次部署方案

### 方案对比

| 方案 | 方法 | 优点 | 缺点 | 推荐度 |
|------|------|------|------|--------|
| **方案A** | `pg_dump` 全量导入 | ✅ 100%完整（包括pg-boss表）<br>✅ 结构+数据+索引+外键<br>✅ 一次性完成 | ❌ 需要手工清理测试数据<br>❌ 包含遗留的public表 | ⭐⭐⭐⭐⭐ **强烈推荐** |
| **方案B** | Prisma Migrate Deploy | ✅ 版本化管理<br>✅ 可重复执行 | ❌ 缺少pg-boss表（运行时会报错）<br>❌ 需要手工补充 | ⚠️ **不推荐**（不完整） |
| **方案C** | 手工SQL脚本 | ✅ 完全可控 | ❌ 工作量大<br>❌ 容易出错 | ⚠️ **不推荐**（费时费力） |

### ⭐ 推荐方案A：pg_dump全量导入（详细步骤）

#### 步骤1：本地数据库清理（可选）

```bash
# 如果本地有测试数据，可以选择清理
docker exec -it ai-clinical-postgres psql -U postgres -d ai_clinical_research

# 删除测试用户（保留真实用户）
DELETE FROM platform_schema.users WHERE email LIKE '%test%';

# 清理遗留的 public.users（Schema迁移后的旧表）
DROP TABLE IF EXISTS public.users;
```

#### 步骤2：导出数据库（包含结构+数据）

```bash
# 完整导出（包括所有Schema、表、数据、索引、外键）
docker exec ai-clinical-postgres pg_dump -U postgres -d ai_clinical_research \
  --format=plain \
  --no-owner \
  --no-acl \
  --encoding=UTF8 \
  > D:\MyCursor\ai_clinical_research_backup_$(Get-Date -Format 'yyyyMMdd_HHmmss').sql

# 文件大小应该在 100-200 KB（当前数据量26MB）
```

**参数说明：**
- `--format=plain`：纯文本SQL（方便查看和编辑）
- `--no-owner`：不导出所有者信息（避免RDS用户名不匹配）
- `--no-acl`：不导出权限信息（使用RDS默认权限）
- `--encoding=UTF8`：UTF-8编码（中文支持）

#### 步骤3：RDS PostgreSQL 15 准备

```bash
# 1. 在阿里云控制台创建RDS PostgreSQL 15实例
规格：rds.pg.s2.large（2核4GB，入门级）
存储：100GB SSD（支持自动扩容）
版本：PostgreSQL 15
网络：VPC（与SAE在同一VPC）
白名单：⚠️ 必须配置VPC网段，不能用单机IP！
       - 示例：172.16.0.0/12（SAE的VPC网段）
       - 查看方式：SAE控制台 > 应用详情 > 网络配置 > VPC网段
       - ❌ 错误示例：172.16.1.23（单机IP，SAE实例IP会变化）

# 2. 创建数据库
CREATE DATABASE ai_clinical_research
  WITH ENCODING='UTF8'
  LC_COLLATE='en_US.UTF-8'
  LC_CTYPE='en_US.UTF-8'
  TEMPLATE=template0;

# 3. 创建应用用户（不要用超级用户）
CREATE USER aiclinical_rw WITH PASSWORD '你的强密码';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE ai_clinical_research TO aiclinical_rw;
GRANT ALL ON SCHEMA public TO aiclinical_rw;
```

#### 步骤4：导入到RDS

```bash
# 方法1：从本地直接导入（需要RDS公网地址）
psql -h rm-xxxxx.pg.rds.aliyuncs.com \
     -p 5432 \
     -U aiclinical_rw \
     -d ai_clinical_research \
     -f ai_clinical_research_backup_20251214_150000.sql

# 方法2：通过ECS跳板机导入（推荐，更安全）
scp backup.sql root@your-ecs-ip:/tmp/
ssh root@your-ecs-ip
psql -h rm-xxxxx.pg.rds.aliyuncs.com -U aiclinical_rw -d ai_clinical_research -f /tmp/backup.sql
```

#### 步骤5：验证导入结果

```sql
-- 1. 验证Schema数量
SELECT nspname FROM pg_namespace WHERE nspname LIKE '%_schema' ORDER BY nspname;
-- 应该有10个Schema

-- 2. 验证表数量
SELECT schemaname, COUNT(*) as table_count 
FROM pg_tables 
WHERE schemaname NOT IN ('pg_catalog', 'information_schema') 
GROUP BY schemaname 
ORDER BY schemaname;
-- platform_schema: 8, aia_schema: 5, pkb_schema: 5, asl_schema: 6, dc_schema: 6

-- 3. 验证数据量
SELECT COUNT(*) FROM platform_schema.users;  -- 应该有3条（或你保留的数量）
SELECT COUNT(*) FROM aia_schema.projects;    -- 应该有2条
SELECT COUNT(*) FROM asl_schema.literatures; -- 应该有对应数量

-- 4. 验证pg-boss表（关键）
SELECT tablename FROM pg_tables WHERE schemaname = 'platform_schema' ORDER BY tablename;
-- 应该包括：job, job_common, queue, schedule, subscription, version

-- 5. 验证外键约束
SELECT conname, conrelid::regclass, confrelid::regclass 
FROM pg_constraint 
WHERE contype = 'f' 
LIMIT 10;
```

#### 步骤6：配置SAE环境变量

```bash
# 在SAE应用配置中添加
DATABASE_URL=postgresql://aiclinical_rw:强密码@rm-xxxxx.pg.rds.aliyuncs.com:5432/ai_clinical_research?connection_limit=10&pool_timeout=10&connect_timeout=10

# 其他相关配置
DB_MAX_CONNECTIONS=400    # RDS最大连接数
MAX_INSTANCES=20          # SAE最大实例数
NODE_ENV=production
```

#### 步骤7：应用启动验证

```typescript
// backend启动时会自动执行
npm run build
npm run start

// 日志输出应该显示：
// ✅ 数据库连接成功！
// 📊 数据库版本: PostgreSQL 15.x
// 📊 当前数据库连接数: 1
```

#### 步骤8：Prisma Client生成（重要）

```bash
# 在backend目录下
cd backend
npx prisma generate

# 验证生成的Client
ls node_modules/.prisma/client/
# 应该包含所有Schema的类型定义
```

### ⚠️ 方案B为什么不推荐：Prisma Migrate的局限

```bash
# 如果执行 prisma migrate deploy
cd backend
npx prisma migrate deploy

# 问题1：缺少 pg-boss 表
# prisma migrate deploy 只会创建 Prisma Schema 中定义的表
# 不会创建 pg-boss 的 6 个表（job, queue等）

# 问题2：应用启动时报错
# Error: relation "platform_schema.job" does not exist
# 因为代码中使用了 pg-boss，但表不存在

# 问题3：需要手工补救
# 必须手工执行 pg-boss 的初始化SQL
# 非常繁琐且容易出错
```

**结论：`pg_dump` 全量导入是首次部署的最佳方案！**

---

## 未来更新策略

### 场景1：新增一个表或修改一个字段（小更新）

#### 推荐方案：Prisma Migrate（版本化管理）

```bash
# 步骤1：在本地开发环境修改 schema.prisma
# 示例：为 User 表添加一个字段
model User {
  id        String  @id @default(uuid())
  email     String  @unique
  // ... 其他字段 ...
  phoneNumber String? @map("phone_number")  // 新增字段
  
  @@map("users")
  @@schema("platform_schema")
}

# 步骤2：创建迁移（本地）
cd backend
npx prisma migrate dev --name add_user_phone_number

# 生成的迁移文件示例：
# backend/prisma/migrations/20251214120000_add_user_phone_number/migration.sql
ALTER TABLE "platform_schema"."users" ADD COLUMN "phone_number" TEXT;

# 步骤3：测试本地迁移
npm run dev
# 验证新字段可用

# 步骤4：提交到Git
git add backend/prisma/migrations/20251214120000_add_user_phone_number
git commit -m "feat: add phone_number to User model"
git push

# 步骤5：部署到SAE（自动执行迁移）
# 在 SAE 的应用启动命令中添加：
# CMD ["sh", "-c", "npx prisma migrate deploy && node dist/index.js"]

# ⚠️ 注意：Dockerfile 的 CMD 应该是：
CMD ["sh", "-c", "node dist/index.js"]
# 不要在生产启动时执行 migrate deploy（风险太大）

# 步骤6：手工执行迁移（推荐）
# 方法1：通过ECS跳板机执行
ssh root@your-ecs-ip
psql -h rm-xxxxx.pg.rds.aliyuncs.com -U aiclinical_rw -d ai_clinical_research \
     -f migrations/20251214120000_add_user_phone_number/migration.sql

# 方法2：使用 RDS 控制台的 SQL 窗口
# 直接粘贴迁移SQL执行

# 步骤7：验证
SELECT column_name, data_type 
FROM information_schema.columns 
WHERE table_schema = 'platform_schema' 
  AND table_name = 'users' 
  AND column_name = 'phone_number';
```

**为什么不推荐在启动命令中执行 `prisma migrate deploy`？**
1. **并发风险**：SAE有多个实例，可能同时执行迁移
2. **回滚困难**：如果迁移失败，应用已经启动
3. **数据安全**：生产数据库应该手工迁移，有备份和回滚计划

### 场景2：新增一个大模块（如SSA智能统计分析）

#### 推荐方案：结构化迁移流程

```bash
# 步骤1：在本地开发环境设计Schema
# 示例：SSA（智能统计分析）模块
# backend/prisma/schema.prisma

// SSA Schema（新增）
model SsaAnalysisTask {
  id        String   @id @default(uuid())
  userId    String   @map("user_id")
  projectId String   @map("project_id")
  taskName  String   @map("task_name")
  status    String   @default("pending")
  createdAt DateTime @default(now()) @map("created_at")
  updatedAt DateTime @updatedAt @map("updated_at")
  
  user      User     @relation(fields: [userId], references: [id])
  results   SsaAnalysisResult[]
  
  @@map("analysis_tasks")
  @@schema("ssa_schema")
}

model SsaAnalysisResult {
  id          String   @id @default(uuid())
  taskId      String   @map("task_id")
  resultType  String   @map("result_type")
  resultData  Json     @map("result_data")
  createdAt   DateTime @default(now()) @map("created_at")
  
  task        SsaAnalysisTask @relation(fields: [taskId], references: [id])
  
  @@map("analysis_results")
  @@schema("ssa_schema")
}

# 步骤2：创建迁移
npx prisma migrate dev --name add_ssa_module

# 步骤3：验证迁移SQL
# backend/prisma/migrations/20251214_add_ssa_module/migration.sql
-- 检查：
-- 1. 是否在 ssa_schema 中创建表
-- 2. 外键是否正确引用 platform_schema.users
-- 3. 索引是否完整

# 步骤4：本地测试
# 开发SSA模块的业务逻辑
# 确保所有CRUD操作正常

# 步骤5：准备生产部署
# 5.1 数据库备份（强制）
# 在RDS控制台手动创建快照：ai_clinical_research_before_ssa_module_20251214

# 5.2 准备回滚脚本
# backend/prisma/migrations/20251214_add_ssa_module/rollback.sql
DROP TABLE IF EXISTS ssa_schema.analysis_results CASCADE;
DROP TABLE IF EXISTS ssa_schema.analysis_tasks CASCADE;

# 步骤6：生产环境迁移（分步执行）
# 6.1 停机窗口（可选，如果无法零停机）
# 晚上11点-凌晨2点，用户最少

# 6.2 执行迁移SQL
psql -h rm-xxxxx.pg.rds.aliyuncs.com -U aiclinical_rw -d ai_clinical_research \
     -f migrations/20251214_add_ssa_module/migration.sql

# 6.3 验证表结构
\dt ssa_schema.*
\d ssa_schema.analysis_tasks
\d ssa_schema.analysis_results

# 6.4 验证外键
SELECT conname, conrelid::regclass, confrelid::regclass 
FROM pg_constraint 
WHERE connamespace = 'ssa_schema'::regnamespace;

# 步骤7：部署应用代码
# 7.1 更新backend
git pull
npm run build
# SAE自动部署或手动触发部署

# 7.2 健康检查
curl https://your-backend.sae.aliyuncs.com/health
# 应该返回 200 OK

# 步骤8：烟雾测试（Smoke Testing）
# 8.1 测试SSA模块基本功能
POST /api/v1/ssa/analysis-tasks
GET /api/v1/ssa/analysis-tasks/:id

# 8.2 测试旧模块（回归测试）
GET /api/v1/aia/projects
GET /api/v1/pkb/knowledge-bases
# 确保旧功能不受影响

# 步骤9：监控24小时
# 9.1 RDS监控
# - 连接数是否正常
# - CPU/内存使用率
# - 慢查询日志

# 9.2 SAE监控
# - 应用日志（错误数量）
# - API响应时间
# - 实例健康状态

# 步骤10：如果失败，立即回滚
# 10.1 回滚数据库
psql -h rm-xxxxx.pg.rds.aliyuncs.com -U aiclinical_rw -d ai_clinical_research \
     -f migrations/20251214_add_ssa_module/rollback.sql

# 10.2 回滚应用代码
# 在SAE控制台选择上一个版本，点击"回滚"

# 10.3 恢复RDS快照（如果必要）
# 在RDS控制台恢复快照：ai_clinical_research_before_ssa_module_20251214
```

### 场景3：紧急修复（Hotfix）

```bash
# 示例：production环境发现某个字段长度不够

# 步骤1：本地创建紧急迁移
# backend/prisma/schema.prisma
model User {
  // 将 email 字段长度从 varchar(255) 改为 text
  email String @unique  // Prisma默认是text，无需修改
  // ...
}

# 步骤2：生成迁移
npx prisma migrate dev --name hotfix_user_email_length

# 步骤3：测试迁移SQL（本地）
# 确保不会丢失数据

# 步骤4：生产环境执行（快速通道）
# 4.1 备份（快照）
# RDS控制台 > 备份 > 立即备份 > 备注：hotfix_before_email_length

# 4.2 执行SQL（通过SQL窗口，秒级完成）
ALTER TABLE platform_schema.users ALTER COLUMN email TYPE TEXT;

# 4.3 验证
SELECT column_name, data_type, character_maximum_length
FROM information_schema.columns
WHERE table_schema = 'platform_schema' 
  AND table_name = 'users' 
  AND column_name = 'email';

# 4.4 提交Git
git add backend/prisma/migrations/20251214_hotfix_user_email_length
git commit -m "hotfix: increase user email column length"
git push
```

---

## RDS备份策略

### 1. 阿里云RDS自动备份（强烈推荐）✅

#### 1.1 配置自动备份

```bash
# 在RDS控制台配置
备份设置 > 备份策略

# 推荐配置：
数据备份保留时间：7天（免费额度）
日志备份保留时间：7天
备份周期：每天一次
备份时间：凌晨2:00-4:00（业务低峰期）
备份方式：物理备份（快，占用空间小）
```

**优势：**
- ✅ 全自动，无需人工干预
- ✅ 时间点恢复（Point-in-Time Recovery，PITR），可恢复到任意秒
- ✅ 存储在OSS，独立于RDS实例
- ✅ 免费（7天内）

#### 1.2 手动快照（重要操作前）

```bash
# 场景：
# - 大版本升级前
# - 数据库Schema重大变更前
# - 删除大量数据前

# 操作：
RDS控制台 > 备份恢复 > 备份实例 > 创建备份
备份方式：物理备份
备注：migration_before_ssa_module_20251214
```

**快照保留建议：**
- 迁移前快照：保留30天
- 版本升级前快照：保留60天
- 季度归档快照：保留1年

### 2. 逻辑备份（`pg_dump`）- 可选策略（业务做大后再考虑）

**⚠️ 初期建议：不需要自己写脚本，RDS自动备份就够了！**

| 阶段 | 备份策略 | 理由 |
|------|---------|------|
| **初期（当前）** | ✅ 只用RDS自动备份 | - 自动备份+日志备份=PITR（任意时间点恢复）<br>- 阿里云托管，稳定可靠<br>- 无需维护脚本和ECS |
| **成长期** | 可选：增加异地灾备 | - 业务关键后，考虑多地域备份<br>- 使用RDS的"跨地域备份"功能（一键配置） |
| **成熟期** | 可选：自定义备份 | - 需要特殊备份策略（如每小时备份）<br>- 需要长期归档（如5年） |

**如果未来需要自定义备份，参考脚本：**
```bash
# ⚠️ 仅供参考，初期不需要执行
#!/bin/bash
DATE=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
BACKUP_DIR="/data/pg_backups"
RDS_HOST="rm-xxxxx.pg.rds.aliyuncs.com"
RDS_USER="aiclinical_rw"
RDS_DB="ai_clinical_research"

# 导出SQL
pg_dump -h $RDS_HOST -U $RDS_USER -d $RDS_DB \
  --format=plain \
  --no-owner \
  --no-acl \
  --encoding=UTF8 \
  --file=$BACKUP_DIR/ai_clinical_research_$DATE.sql

# 压缩并上传到OSS
gzip $BACKUP_DIR/ai_clinical_research_$DATE.sql
ossutil cp $BACKUP_DIR/ai_clinical_research_$DATE.sql.gz \
  oss://your-bucket/database-backups/

# 清理本地备份
ls -t $BACKUP_DIR/*.sql.gz | tail -n +4 | xargs rm -f
```

**总结：初期专注RDS自动备份，省心省力！**

### 3. 恢复演练（每季度一次）

```bash
# 目的：验证备份可用，熟悉恢复流程

# 步骤1：创建测试RDS实例
# RDS控制台 > 创建实例 > 按备份创建
# 选择最新的自动备份或快照

# 步骤2：验证数据完整性
psql -h test-rm-xxxxx.pg.rds.aliyuncs.com -U aiclinical_rw -d ai_clinical_research

# 检查：
SELECT schemaname, COUNT(*) FROM pg_tables 
WHERE schemaname NOT IN ('pg_catalog', 'information_schema') 
GROUP BY schemaname;

SELECT COUNT(*) FROM platform_schema.users;

# 步骤3：记录恢复时间
# 26MB数据库，完整恢复约5-10分钟

# 步骤4：删除测试实例
```

### 4. 备份监控与告警

```bash
# 在阿里云监控配置告警规则

# 规则1：备份失败告警
资源：RDS实例
指标：备份任务状态
条件：备份失败
通知：钉钉群 + 邮件

# 规则2：备份空间不足告警
资源：RDS实例
指标：备份使用空间
条件：>80%
通知：邮件

# 规则3：超过24小时未备份告警
资源：RDS实例
指标：最后备份时间
条件：>24小时
通知：紧急（短信+电话）
```

---

## 最佳实践与禁止操作

### ✅ 最佳实践（11条黄金法则）

#### 1. 连接池管理

```typescript
// ✅ 正确：在 DATABASE_URL 中配置连接限制
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host:5432/db?connection_limit=10&pool_timeout=10

// ✅ 正确：根据SAE实例数动态计算
connectionLimit = Math.floor(400 / 20) - 10 = 10

// ❌ 错误：不配置连接限制（会耗尽RDS连接）
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host:5432/db
```

#### 2. 优雅关闭

```typescript
// ✅ 正确：监听 SIGTERM 信号
process.on('SIGTERM', async () => {
  await prisma.$disconnect()
  process.exit(0)
})

// ❌ 错误：不关闭连接（SAE缩容时连接泄漏）
```

#### 3. 事务管理

```typescript
// ✅ 正确：使用Prisma事务
await prisma.$transaction(async (tx) => {
  await tx.user.create({ data: { email: 'test@example.com' } })
  await tx.project.create({ data: { userId: 'xxx', name: 'Test' } })
})

// ❌ 错误：手动管理事务（容易忘记COMMIT）
await prisma.$executeRaw`BEGIN`
// ... 多个操作 ...
await prisma.$executeRaw`COMMIT`  // 如果中间出错，不会回滚
```

#### 4. Schema隔离访问

```typescript
// ✅ 正确：Prisma自动路由到正确的Schema
await prisma.user.findMany()  // 自动访问 platform_schema.users

// ✅ 正确：跨Schema查询（外键关系）
await prisma.user.findUnique({
  where: { id: 'xxx' },
  include: { projects: true }  // 自动JOIN aia_schema.projects
})

// ❌ 错误：手写Schema名称（Prisma不推荐）
await prisma.$queryRaw`SELECT * FROM platform_schema.users`  // 可以工作，但类型不安全
```

#### 5. 索引优化

```sql
-- ✅ 正确：为频繁查询的字段创建索引
CREATE INDEX idx_users_email ON platform_schema.users(email);
CREATE INDEX idx_projects_user_id ON aia_schema.projects(user_id);

-- ✅ 正确：为外键创建索引（Prisma不自动创建）
CREATE INDEX idx_conversations_project_id ON aia_schema.conversations(project_id);

-- ❌ 错误：创建过多索引（影响写入性能）
-- 只为频繁查询的字段创建索引
```

#### 6. 迁移测试

```bash
# ✅ 正确：先在测试环境验证
# 测试环境 > 预发环境 > 生产环境

# ✅ 正确：准备回滚脚本
# 每个迁移都有对应的rollback.sql

# ❌ 错误：直接在生产环境执行未测试的迁移
```

#### 7. 备份验证

```bash
# ✅ 正确：每季度恢复演练
# 确保备份可用

# ✅ 正确：重要操作前手动快照
# 大版本升级、Schema变更前

# ❌ 错误：从不验证备份（备份失效时才发现）
```

#### 8. 监控告警

```bash
# ✅ 正确：监控关键指标
- RDS连接数（告警阈值：80%）
- 慢查询（告警阈值：>1秒）
- 死锁（告警阈值：>0）
- CPU使用率（告警阈值：>70%）

# ❌ 错误：不监控（问题发生后才发现）
```

#### 9. 密码管理

```bash
# ✅ 正确：使用强密码（16位+大小写+数字+符号）
DATABASE_URL=postgresql://user:Abc123!@#XYZ456@host:5432/db

# ✅ 正确：定期轮换密码（每6个月）

# ❌ 错误：使用弱密码（postgres/123456）
```

#### 10. 网络安全

```bash
# ✅ 正确：RDS只允许VPC内网访问
# 白名单配置：必须使用VPC网段，不能用单机IP
白名单示例：172.16.0.0/12（SAE的VPC网段）
获取方式：SAE控制台 > 应用详情 > 网络配置 > VPC网段

# ✅ 正确：不开放公网访问（除非临时调试）

# ❌ 错误1：白名单配置 0.0.0.0/0（全世界可访问）
# ❌ 错误2：白名单配置单机IP 172.16.1.23（SAE实例IP会变化，导致连接失败）
# ❌ 错误3：配置多个单机IP（维护困难，且无法应对SAE弹性扩容）
```

#### 11. pg-boss表管理

```typescript
// ✅ 正确：不要在Prisma Schema中定义pg-boss表
// pg-boss自动管理，不需要手工定义

// ✅ 正确：不要手工修改pg-boss表
// 可能导致任务队列异常

// ❌ 错误：删除pg-boss表
// DROP TABLE platform_schema.job;  // 会导致应用崩溃
```

#### 12. 时区统一配置 ⭐⭐⭐⭐⭐

```sql
-- ✅ 正确：RDS时区配置为 Asia/Shanghai
-- RDS控制台 > 参数设置 > timezone
timezone = Asia/Shanghai

-- ✅ 验证时区
SHOW timezone;
-- 应该显示：Asia/Shanghai

-- ❌ 错误：使用UTC时区（与应用时区不一致）
-- 后果：
-- 1. 日志时间对不上（前端14:00，数据库06:00）
-- 2. pg-boss定时任务在错误时间触发
-- 3. 用户看到的时间戳错误
```

**配置步骤：**
```bash
# 步骤1：登录RDS控制台
# 阿里云 > 云数据库RDS > PostgreSQL实例

# 步骤2：修改参数
# 实例详情 > 参数设置 > 搜索 "timezone"
# 修改为：Asia/Shanghai

# 步骤3：重启实例（参数修改需要重启）
# 实例详情 > 重启实例

# 步骤4：验证
psql -h rm-xxxxx.pg.rds.aliyuncs.com -U aiclinical_rw -d ai_clinical_research
SHOW timezone;
# 应该显示：Asia/Shanghai
```

**与应用时区保持一致：**
```bash
# Node.js后端：ENV TZ=Asia/Shanghai
# Python微服务：ENV TZ=Asia/Shanghai
# 前端Nginx：ENV TZ=Asia/Shanghai
# RDS PostgreSQL：timezone = Asia/Shanghai
# ✅ 所有服务时区统一，避免时间混乱
```

---

### ❌ 绝对禁止的操作（10条红线）

#### 🚫 1. 禁止在生产环境直接执行 `DROP TABLE`

```sql
-- ❌ 绝对禁止
DROP TABLE platform_schema.users;  -- 丢失所有用户数据，无法恢复

-- ✅ 正确做法：先备份，再重命名，观察7天后删除
ALTER TABLE platform_schema.users RENAME TO users_deprecated_20251214;
-- 7天后确认无问题，再删除
DROP TABLE platform_schema.users_deprecated_20251214;
```

#### 🚫 2. 禁止在生产环境执行未测试的迁移

```bash
# ❌ 绝对禁止
psql -h production-rds -f untested_migration.sql  # 可能破坏数据

# ✅ 正确做法：测试环境 > 预发环境 > 生产环境
```

#### 🚫 3. 禁止不备份就执行重大变更

```sql
-- ❌ 绝对禁止
ALTER TABLE platform_schema.users DROP COLUMN email;  -- 没有备份

-- ✅ 正确做法：先创建快照
-- RDS控制台 > 备份实例 > 创建备份
-- 然后再执行变更
```

#### 🚫 4. 禁止在应用代码中硬编码数据库密码

```typescript
// ❌ 绝对禁止
const prisma = new PrismaClient({
  datasources: {
    db: {
      url: 'postgresql://user:password@host:5432/db'  // 硬编码
    }
  }
})

// ✅ 正确做法：使用环境变量
const prisma = new PrismaClient({
  datasources: {
    db: {
      url: process.env.DATABASE_URL  // 环境变量
    }
  }
})
```

#### 🚫 5. 禁止不配置连接池限制

```bash
# ❌ 绝对禁止
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host:5432/db  # 无限制

# ✅ 正确做法
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host:5432/db?connection_limit=10
```

#### 🚫 6. 禁止在生产环境使用 `prisma migrate dev`

```bash
# ❌ 绝对禁止
npx prisma migrate dev  # 会删除数据重建

# ✅ 正确做法
npx prisma migrate deploy  # 只应用新迁移，不删除数据
```

#### 🚫 7. 禁止在生产环境启用Prisma的 `query` 日志

```typescript
// ❌ 绝对禁止（生产环境）
export const prisma = new PrismaClient({
  log: ['query', 'info', 'warn', 'error']  // 性能严重下降
})

// ✅ 正确做法（生产环境）
export const prisma = new PrismaClient({
  log: process.env.NODE_ENV === 'production' ? ['error'] : ['query', 'info', 'warn', 'error']
})
```

#### 🚫 8. 禁止手工修改 `_prisma_migrations` 表

```sql
-- ❌ 绝对禁止
DELETE FROM _prisma_migrations WHERE migration_name = 'xxx';  -- 破坏迁移历史

-- ✅ 正确做法：如果迁移出错，回滚并修复
-- 不要手工修改 _prisma_migrations
```

#### 🚫 9. 禁止在生产环境使用超级用户（postgres）

```bash
# ❌ 绝对禁止
DATABASE_URL=postgresql://postgres:password@host:5432/db  # 权限过大

# ✅ 正确做法：创建应用专用用户
CREATE USER aiclinical_rw WITH PASSWORD 'xxx';
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON ALL TABLES IN SCHEMA platform_schema TO aiclinical_rw;
```

#### 🚫 10. 禁止删除pg-boss的表

```sql
-- ❌ 绝对禁止
DROP TABLE platform_schema.job;  -- 应用立即崩溃
DROP TABLE platform_schema.queue;  -- 任务队列失效

-- ✅ 正确做法：永远不要手工操作pg-boss表
-- 如果需要清理，使用pg-boss的API
```

---

## 📝 总结与建议

### 1. 你的数据库现状（非常好）✅

| 维度 | 状态 | 评分 |
|------|------|------|
| **Schema隔离架构** | ✅ 10个Schema全部就位 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| **Postgres-Only架构** | ✅ pg-boss正常工作，支持自愈 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| **数据完整性** | ✅ 外键约束完整 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| **Prisma Schema** | ✅ 完全准确（pg-boss表会自动创建） | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| **数据量** | ✅ 26MB，适合迁移 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| **遗留问题** | ⚠️ public schema有旧表（首次部署后清理） | ⭐⭐⭐⭐ |

**总评：你的数据库架构非常优秀，可以直接部署到RDS！**

### 2. 首次部署推荐方案

```
🏆 强烈推荐：pg_dump 全量导入

理由：
✅ 100%完整（包括pg-boss表）
✅ 结构+数据+索引+外键一次性完成
✅ 风险低，可重复执行
✅ 恢复快（26MB约30秒）

时间估算：
- 导出：1分钟
- 传输到ECS：1分钟
- 导入RDS：3分钟
- 验证：2分钟
总计：<10分钟
```

### 3. 未来更新推荐方案

| 更新类型 | 推荐方案 | 工具 |
|---------|---------|------|
| 小更新（新增字段） | Prisma Migrate | `npx prisma migrate dev` |
| 中更新（新增表） | Prisma Migrate | `npx prisma migrate dev` |
| 大更新（新模块） | 结构化流程 | Prisma + 手工SQL + 备份 |
| 紧急修复（Hotfix） | 快速通道 | 直接SQL（先备份） |

### 4. 备份策略（初期简化版）

```
第一道防线：RDS自动备份（必做）⭐⭐⭐⭐⭐
├─ 数据备份：每天凌晨2点
├─ 日志备份：实时（开启PITR）
└─ 保留7天

第二道防线：手动快照（必做）⭐⭐⭐⭐
└─ 重大操作前创建

第三道防线：pg_dump脚本（初期不需要）
└─ 业务做大后再考虑

恢复演练：每季度一次（必做）
```

**初期只需配置RDS自动备份，省心省力！**

### 5. 清理遗留问题（可选）

```sql
-- 建议在首次部署到RDS后清理
-- 1. 迁移 admin_logs 到 admin_schema
ALTER TABLE public.admin_logs SET SCHEMA admin_schema;

-- 2. 迁移 review_tasks 到 rvw_schema
ALTER TABLE public.review_tasks SET SCHEMA rvw_schema;

-- 3. 删除重复的 public.users（验证后）
-- 先对比数据一致性
SELECT COUNT(*) FROM public.users;
SELECT COUNT(*) FROM platform_schema.users;
-- 一致后删除
DROP TABLE public.users;

-- 4. 更新Prisma Schema
model AdminLog {
  // ...
  @@map("admin_logs")
  @@schema("admin_schema")  // 从 public 改为 admin_schema
}

model ReviewTask {
  // ...
  @@map("review_tasks")
  @@schema("rvw_schema")  // 从 public 改为 rvw_schema
}
```

### 6. 下一步行动

```
☐ 1. 创建阿里云RDS PostgreSQL 15实例
☐ 2. 配置VPC、白名单（⚠️用VPC网段）、备份策略（自动备份+日志备份）
☐ 3. 本地清理测试数据（可选）
☐ 4. pg_dump导出数据库
☐ 5. 通过ECS跳板机导入RDS
☐ 6. 验证导入结果（Schema、表、数据、pg-boss）
☐ 7. 配置SAE环境变量（DATABASE_URL）
☐ 8. 部署backend应用
☐ 9. 端到端测试
☐ 10. 监控24小时

预计时间：3-4小时（从0到上线）
```

---

**文档创建人：** AI助手  
**最后更新：** 2025-12-14  
**版本：** v1.0  

**核心理念：数据安全第一，充分备份，渐进式迁移，完整验证** ⭐⭐⭐