 marco
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feat(store_mapping): insert→upsert 填空合并, 一 trace 一行多平台渐进填充
store_mapping 的语义是"一次比价(一个 trace)= 一个真实店铺一行", 各目标平台解析出自己的
shopId 就往同一行填自己那几列: 淘宝腿先建行(id_taobao/name_taobao), 将来京东腿解析出
id 再合并进同一行(id_jd/name_jd)。trace_id 唯一约束天然就是这一行的合并键。
原 insert 是"撞 trace 就跳过", 第二条腿来上报会被丢掉, 撑不起渐进填充。改成 upsert:
- 不存在 → INSERT(同原行为)
- 已存在 → 填空合并(fill-the-blanks): 只写该行当前为 NULL 的列, 绝不覆盖已有非空值。
保证后到平台只填自己的列、动不了先到平台的数据; 共享列(geo/source/溯源)先到先得。
- 并发撞唯一约束 → 回滚后转走同一填空合并路径(不依赖 ON CONFLICT, PG/SQLite 都安全)。
返回值 (created, row_id): created=1 新建 / 0 合并; 端点日志区分"新建/合并"并带上 jd 列。
注: 一行里 id_taobao 与 id_jd 共存只是 name-match 置信度(两腿搜同一源店名各自匹配到某店),
非已核实同一实体; 作 append-only 原始资产留存, 精确匹配下游做。
验证: TestClient 打真实 PG —— 淘宝建行(inserted=1) → 京东同 trace 合并(只 UPDATE id_jd/
name_jd, geohash 不进 SET) → 淘宝重报不同 id 不覆盖(无 UPDATE)。最终一行各列正确, 已清理。
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-13 21:53:42 +08:00 |
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marco
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feat(store_mapping): 跨平台店铺映射表 + pricebot 内部上报端点
新增「平台店铺表」资产层: 淘宝比价拿到 shopId 后, pricebot server→server 把跨平台
店铺身份(各平台 id/名 + 地理 + 来源)落库, 作为未来"我见过这家店→跳过重搜/匹配"的源头。
与 price_observation(价格事实)平行、独立。
- models/store_mapping.py: store_mapping 表 22 列 —— 跨平台身份(id/name_taobao/meituan/jd)
+ 地理(city/geohash/lng/lat/taobao_address) + 溯源(source_platform/trace_id/device/user)
+ 淘宝原料(share_url/resolved_url/deeplink) + attrs(JSONB) + created_at。
- schemas/store_mapping.py + repositories/store_mapping.py: append-only, trace_id 幂等
(pricebot 重试/replay 不重复写; 并发 IntegrityError 兜底返已存在行), 跨方言安全。
- api/internal/store.py: POST /internal/store-mapping(复用 price.py 共享密钥 X-Internal-Secret 校验)。
- 注册 model(__init__) + router(main.py); 迁移 store_mapping_table 接现 head coin_txn_task_ref_uq。
验证: alembic 单 head + 零模型/迁移漂移; TestClient 全链(无密钥401/有密钥inserted=1/幂等inserted=0/错密钥401)。
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-13 20:34:53 +08:00 |
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