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10 KiB
Python
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Python
"""ORM 모델 — 기능정의서 데이터모델 + lib/types.ts 와 정합.
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테이블:
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- matches 경기 (팀/시각/투표윈도우/상태/결과)
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- ai_predictions GPT/Claude/Gemini 예측 (경기 × 모델)
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- crowd_stats 군중 투표 분포 (경기당 1행, 원자적 증분)
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- user_predictions 유저 픽 (이메일 식별, 채점/알림 플래그 포함)
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- user_points 유저별 누적 포인트 (채점 시 갱신, 이메일당 1행)
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"""
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from __future__ import annotations
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from datetime import date, datetime
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from sqlalchemy import (
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JSON,
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Boolean,
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Date,
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DateTime,
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ForeignKey,
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Integer,
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String,
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UniqueConstraint,
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func,
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)
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from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
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from .database import Base
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# Outcome: TEAM_A_WIN | DRAW | TEAM_B_WIN
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# ModelName: GPT | Claude | Gemini
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# MatchStatus: scheduled | open | locked | live | finished
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class Match(Base):
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__tablename__ = "matches"
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match_id: Mapped[str] = mapped_column(String, primary_key=True)
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round_label: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
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group: Mapped[str] = mapped_column(String, default="A")
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# 팀 정보 (표시명/약식/코드/이모지) — 분리 컬럼으로 저장
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team_a_name: Mapped[str] = mapped_column(String)
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team_a_short: Mapped[str] = mapped_column(String)
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team_a_code: Mapped[str] = mapped_column(String)
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team_a_flag: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
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team_b_name: Mapped[str] = mapped_column(String)
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team_b_short: Mapped[str] = mapped_column(String)
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team_b_code: Mapped[str] = mapped_column(String)
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team_b_flag: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
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venue: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
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hook_text: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
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# 모든 시각은 timezone-aware (UTC 저장, KST 환산은 표현 계층)
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kickoff_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
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opens_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
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lock_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
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status: Mapped[str] = mapped_column(String, default="scheduled")
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# 결과 (입력 전 None)
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result_score_a: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer, nullable=True)
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result_score_b: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer, nullable=True)
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result_outcome: Mapped[str | None] = mapped_column(String, nullable=True)
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finished_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), nullable=True
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)
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results_emailed_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), nullable=True
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)
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created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
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)
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updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), server_default=func.now(), onupdate=func.now()
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)
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predictions: Mapped[list["AIPrediction"]] = relationship(
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back_populates="match", cascade="all, delete-orphan"
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)
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crowd: Mapped["CrowdStats | None"] = relationship(
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back_populates="match", uselist=False, cascade="all, delete-orphan"
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)
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class AIPrediction(Base):
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__tablename__ = "ai_predictions"
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__table_args__ = (UniqueConstraint("match_id", "model", name="uq_match_model"),)
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id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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||
match_id: Mapped[str] = mapped_column(
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ForeignKey("matches.match_id", ondelete="CASCADE")
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)
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model: Mapped[str] = mapped_column(String) # GPT | Claude | Gemini
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outcome: Mapped[str] = mapped_column(String)
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score_a: Mapped[int] = mapped_column(Integer)
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score_b: Mapped[int] = mapped_column(Integer)
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||
confidence_pct: Mapped[int] = mapped_column(Integer)
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||
reason_ko: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
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||
reason_en: Mapped[str] = mapped_column(String, default="")
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generated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
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)
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# 실연동 LLM 출력인지 시드 데이터인지 구분 (재생성 제어용)
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source: Mapped[str] = mapped_column(String, default="seed") # seed | llm
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match: Mapped["Match"] = relationship(back_populates="predictions")
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class CrowdStats(Base):
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__tablename__ = "crowd_stats"
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match_id: Mapped[str] = mapped_column(
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ForeignKey("matches.match_id", ondelete="CASCADE"), primary_key=True
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)
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total: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
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team_a_win: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
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draw: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
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team_b_win: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
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updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now(), onupdate=func.now()
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)
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match: Mapped["Match"] = relationship(back_populates="crowd")
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class UserPrediction(Base):
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__tablename__ = "user_predictions"
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__table_args__ = (
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UniqueConstraint("match_id", "device_id", name="uq_match_device"),
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# 같은 이메일은 같은 경기에 1픽만 (NULL 이메일은 다수 허용 — NULL 은 서로 구별).
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# 신규 DB 에만 자동 적용. 기존 테이블은 앱 로직(이메일 우선 식별)으로 보장.
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UniqueConstraint("match_id", "email", name="uq_match_email"),
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)
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id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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match_id: Mapped[str] = mapped_column(
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ForeignKey("matches.match_id", ondelete="CASCADE")
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)
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device_id: Mapped[str] = mapped_column(String) # 비로그인 식별 (클라 생성 uuid)
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outcome: Mapped[str] = mapped_column(String)
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score_a: Mapped[int] = mapped_column(Integer)
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score_b: Mapped[int] = mapped_column(Integer)
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email: Mapped[str | None] = mapped_column(String, nullable=True)
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notify: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
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# 채점 (결과 입력 후 갱신)
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points: Mapped[int | None] = mapped_column(Integer, nullable=True)
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scored_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), nullable=True
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)
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notified: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
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created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
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)
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updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now(), onupdate=func.now()
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)
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class UserPoints(Base):
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"""유저별 누적 포인트 — 채점(grade_prediction) 결과를 이메일 단위로 집계.
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등급별 횟수 컬럼은 scoring.json 의 key(score_*) 와 1:1 대응.
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exact_count 는 리더보드 동점 보정 1순위(정확 스코어 횟수)에 사용.
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"""
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__tablename__ = "user_points"
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email: Mapped[str] = mapped_column(String, primary_key=True) # 소문자 정규화
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total_points: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
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exact_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
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close_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
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outcome_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
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partial_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
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miss_count: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
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||
matches_played: Mapped[int] = mapped_column(Integer, default=0)
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first_scored_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), nullable=True
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)
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updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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||
DateTime(timezone=True), server_default=func.now(), onupdate=func.now()
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)
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class PageVisit(Base):
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"""페이지 방문 — 하루(KST)에 같은 기기(device_id)는 1회만 기록(순수 방문자 수).
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일별 집계 = visit_date 로 GROUP BY COUNT. 같은 날 재방문은 유니크 제약으로 무시.
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"""
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__tablename__ = "page_visits"
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__table_args__ = (
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UniqueConstraint("visit_date", "device_id", name="uq_visit_date_device"),
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)
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id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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visit_date: Mapped[date] = mapped_column(Date, index=True) # KST 기준 날짜
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device_id: Mapped[str] = mapped_column(String) # 비로그인 식별 (localStorage uuid)
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created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
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)
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class Comment(Base):
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"""경기별 한마디(댓글). 완전 익명 — 인증/이메일 없음.
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- author_hash: sha256(device_id). 원본 기기ID는 저장하지 않음(추적 불가). 쿨다운 식별용.
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- nickname: 축구+코믹 한국어 5글자(기기 해시로 자동 배정, 기기당 고정).
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- id(PK)·author_hash 는 내부용으로 API 응답에 노출하지 않음.
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- 최신순 조회(created_at DESC) + limit/offset 페이징. is_hidden=True 는 조회 제외.
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"""
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__tablename__ = "comments"
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id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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match_id: Mapped[str] = mapped_column(
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ForeignKey("matches.match_id", ondelete="CASCADE"), index=True
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)
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author_hash: Mapped[str] = mapped_column(String, index=True) # sha256(device_id) — 원본 비저장
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nickname: Mapped[str] = mapped_column(String) # 축구 코믹 한국어 5글자
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body: Mapped[str] = mapped_column(String) # 길이 제한은 스키마(200자)에서
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is_hidden: Mapped[bool] = mapped_column(Boolean, default=False)
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created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), server_default=func.now(), index=True
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)
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class FootballCache(Base):
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"""축구 데이터 캐시 (API-Football 수집 결과) — 예측 프롬프트 조립용.
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key 규칙:
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team:{CODE} 팀 베이스라인(폼·평균득실·클린시트·스쿼드)
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h2h:{A}-{B} 상대전적
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teamid:{CODE} 팀코드→API팀ID 매핑
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payload 는 가공된 압축 JSON. fetched_at 으로 캐시 신선도(TTL) 판단.
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api·worker 가 공유하는 유일한 영속 저장소가 DB 라 여기에 둔다.
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"""
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__tablename__ = "football_cache"
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key: Mapped[str] = mapped_column(String, primary_key=True)
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payload: Mapped[dict] = mapped_column(JSON, default=dict)
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fetched_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), server_default=func.now()
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)
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