gitea
16d35c16dc
Trzy niezależne usługi FastAPI komunikujące się przez HTTP/JSON, każda zna tylko adres warstwy bezpośrednio pod nią: - presentation (:8000) — strona WWW + formularz - logic (:8001) — reguły biznesowe, pośrednik - data (:8002) — wyszukiwanie danych za interfejsem DataProvider Warstwa danych: czytanie setek plików .xlsx z wykrywaniem nagłówka i mapowaniem układu kolumn na schemat kanoniczny, z 4-poziomowym cache (schemat L1, Parquet L2, wyniki zapytań L3, odwrócony indeks L4) i unieważnianiem po odcisku pliku. Gotowa ścieżka migracji do SQL (ingest/to_sql.py + SqlDataProvider, przełączane przez DATA_PROVIDER). Zawiera docker-compose, Makefile, generator danych przykładowych. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
4.0 KiB
astrololo
Aplikacja w modelu trójwarstwowym, w pełni modułowa: trzy niezależne usługi, każda komunikuje się wyłącznie z sąsiadem (nigdy „przez głowę”).
┌──────────────────────┐ formularz (w dół) ┌──────────────────────┐ zapytanie (w dół) ┌──────────────────────┐
│ PREZENTACJA (:8000) │ ───────────────────▶ │ LOGICZNA (:8001) │ ───────────────────▶ │ BAZODANOWA (:8002) │
│ strona WWW + form │ ◀─────────────────── │ reguły biznesowe │ ◀─────────────────── │ wyszukiwanie danych │
└──────────────────────┘ wyniki (w górę) └──────────────────────┘ dane (w górę) └──────────────────────┘
HTML/UI pośrednik + logika Excel(+cache) ▸ SQL
Każda warstwa to osobny katalog, osobny requirements.txt, osobny Dockerfile
i osobne README. Komunikacja przez HTTP/JSON. Warstwa zna tylko adres warstwy
bezpośrednio pod nią — nic o jej wnętrzu.
| Warstwa | Katalog | Zna w dół | Zadanie |
|---|---|---|---|
| Prezentacji | services/presentation |
LOGIC_URL |
serwuje stronę, przekazuje formularz, renderuje wyniki |
| Logiczna | services/logic |
DATA_URL |
reguły biznesowe, tłumaczenie zapytań, opracowanie wyników |
| Bazodanowa | services/data |
pliki Excela / SQL | tylko wyszukiwanie danych i podanie ich w górę |
Szybki start (Docker)
make sample # przykładowe pliki .xlsx do warstwy bazodanowej
make up # zbuduj i uruchom 3 warstwy
# otwórz http://localhost:8000
Szybki start (lokalnie, 3 terminale)
cd services/data && pip install -r requirements.txt && python scripts/make_sample_data.py
make dev-data # terminal 1 -> :8002
make dev-logic # terminal 2 -> :8001
make dev-presentation # terminal 3 -> :8000
Modułowość — dowód
- Wymień prezentację (np. na SPA/React) → reszta bez zmian, kontrakt
/api/querystały. - Wymień bazę (Excel → SQL) → prezentacja i logika bez zmian (patrz niżej).
- Każdą warstwę da się uruchomić, testować i wdrażać osobno.
Wydajność warstwy Excela — cache 4-poziomowy
Dziś dane to setki dużych .xlsx, przeszukiwanych po wykrytym nagłówku i
układzie kolumn. To kosztowne, więc warstwa bazodanowa ma cache (szczegóły:
services/data/README.md):
- Schemat (L1, SQLite) — wykryty nagłówek + mapowanie kolumn zapisane raz na wersję pliku.
- Dane (L2, Parquet) — znormalizowany arkusz; kolejne odczyty 10–100× szybsze niż
.xlsx. - Zapytania (L3, in-memory TTL/LRU) — powtarzalne wyszukiwania natychmiast (łatwo podmienić na Redis).
- Odwrócony indeks (L4, SQLite) —
wartość → plik; otwieramy tylko trafione pliki zamiast skanu setek.
Unieważnianie automatyczne: klucz cache = odcisk pliku (mtime+rozmiar,
opcjonalnie sha256). Zmiana pliku → przebudowa tylko jego wpisów.
Droga na przyszłość — migracja do SQL
Warstwa bazodanowa ukrywa źródło za interfejsem DataProvider (wzorzec
Repository). Migracja:
make migrate # ETL: tym samym loaderem Excel -> tabela 'records' + indeksy
export DATA_PROVIDER=sql # przełącz całą warstwę
SqlDataProvider realizuje ten sam kontrakt /search, więc warstwa logiczna i
prezentacji nie zmieniają ani jednej linii. Odwrócony indeks z L4 (SQLite) jest
już pomostem — rozbudowa o wszystkie kolumny = docelowa baza.