mirror of
https://github.com/migatu/astrololo.git
synced 2026-07-14 13:34:38 +00:00
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>
Warstwa bazodanowa (data)
Niezależna usługa. Jedyne zadanie: wyszukać dane i podać je w górę. Nie zna
warstwy logicznej ani prezentacji — komunikacja wyłącznie przez HTTP/JSON
(models.py).
API
POST /search→SearchQuery→SearchResultGET /health→HealthInfo
Architektura wewnętrzna
providers/ wymienna implementacja (wzorzec Repository)
base.py interfejs DataProvider ← kontrakt
excel_provider dziś: Excel + 4 poziomy cache
sql_provider jutro: SQL (ten sam interfejs)
factory.py DATA_PROVIDER=excel|sql
excel/ wykrywanie nagłówka + mapowanie układu kolumn (jedyne miejsce znające .xlsx)
cache/ fingerprint, schema(L1), frame/parquet(L2), query(L3), index(L4)
ingest/ build_index.py (warmup), to_sql.py (migracja ETL)
Cache — dlaczego szybko
| Poziom | Co cache'uje | Zysk |
|---|---|---|
L1 schema.db |
wykryty nagłówek + układ kolumn per plik | brak ponownego skanu heurystyką |
| L2 Parquet | znormalizowany arkusz | 10–100× szybciej niż parsowanie .xlsx |
L3 QueryCache |
wynik zapytania (TTL/LRU) | powtarzalne zapytania natychmiast |
L4 index.db |
odwrócony indeks wartość→plik | otwieramy tylko trafione pliki, nie setki |
Unieważnianie: klucz = odcisk pliku (mtime+rozmiar, opcjonalnie sha256).
Zmiana pliku → inny odcisk → automatyczny przebudowa.
Uruchomienie lokalne
pip install -r requirements.txt
python scripts/make_sample_data.py # przykładowe .xlsx
python -m app.ingest.build_index # (opcjonalnie) prebuild indeksu
uvicorn app.main:app --port 8002
Migracja do SQL (gdy nadejdzie czas)
python -m app.ingest.to_sql # Excel -> tabela 'records' + indeksy
export DATA_PROVIDER=sql # przełącz warstwę — reszta systemu bez zmian