feat: P1-P3 全栈集成 — 数据库基础 + DWS 扩展 + 小程序鉴权 + 工程化体系
## P1 数据库基础 - zqyy_app: 创建 auth/biz schema、FDW 连接 etl_feiqiu - etl_feiqiu: 创建 app schema RLS 视图、商品库存预警表 - 清理 assistant_abolish 残留数据 ## P2 ETL/DWS 扩展 - 新增 DWS 助教订单贡献度表 (dws.assistant_order_contribution) - 新增 assistant_order_contribution_task 任务及 RLS 视图 - member_consumption 增加充值字段、assistant_daily 增加处罚字段 - 更新 ODS/DWD/DWS 任务文档及业务规则文档 - 更新 consistency_checker、flow_runner、task_registry 等核心模块 ## P3 小程序鉴权系统 - 新增 xcx_auth 路由/schema（微信登录 + JWT） - 新增 wechat/role/matching/application 服务层 - zqyy_app 鉴权表迁移 + 角色权限种子数据 - auth/dependencies.py 支持小程序 JWT 鉴权 ## 文档与审计 - 新增 DOCUMENTATION-MAP 文档导航 - 新增 7 份 BD_Manual 数据库变更文档 - 更新 DDL 基线快照（etl_feiqiu 6 schema + zqyy_app auth） - 新增全栈集成审计记录、部署检查清单更新 - 新增 BACKLOG 路线图、FDW→Core 迁移计划 ## Kiro 工程化 - 新增 5 个 Spec（P1/P2/P3/全栈集成/核心业务） - 新增审计自动化脚本（agent_on_stop/build_audit_context/compliance_prescan） - 新增 6 个 Hook（合规检查/会话日志/提交审计等） - 新增 doc-map steering 文件 ## 运维与测试 - 新增 ops 脚本：迁移验证/API 健康检查/ETL 监控/集成报告 - 新增属性测试：test_dws_contribution / test_auth_system - 清理过期 export 报告文件 - 更新 .gitignore 排除规则
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562
.kiro/specs/02-etl-dws-miniapp-extensions/design.md
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562
.kiro/specs/02-etl-dws-miniapp-extensions/design.md
Normal file
@@ -0,0 +1,562 @@
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# 设计文档：ETL DWS 层扩展 — 小程序数据支撑
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## 概述
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本设计覆盖三个独立但相关的 DWS 层扩展模块：
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1. **助教订单流水四项统计**：新建 `AssistantOrderContributionTask`，计算每名助教每日的订单总流水、订单净流水、时效贡献流水、时效净贡献。算法核心在于"时效贡献流水"的台费分摊和酒水食品均分逻辑。
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2. **会员消费汇总扩展**：修改现有 `MemberConsumptionTask`，新增 30/60/90 天充值窗口统计和次均消费字段。
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3. **定档折算惩罚**：修改现有 `AssistantDailyTask`，新增时间重叠检测和惩罚计算逻辑。
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三个模块共享同一套 RLS 视图 + FDW 映射基础设施。
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### 设计决策
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1. **助教订单流水独立建表**：四项统计粒度为 `(site_id, assistant_id, stat_date)`，与现有 `dws_assistant_daily_detail` 粒度相同但语义不同（daily_detail 聚焦服务时长/金额，contribution 聚焦订单级流水分摊），独立建表避免字段膨胀。
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2. **时效贡献流水计算为纯函数**：核心分摊算法（`compute_time_weighted_revenue`）设计为静态方法，输入为结构化的订单数据，输出为每名助教的贡献值。不依赖数据库，便于属性测试。
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3. **惩罚检测在 transform 阶段完成**：定档折算惩罚的时间重叠检测和计算在 `AssistantDailyTask.transform` 中完成，不新建独立任务，因为惩罚字段与日度明细同粒度。
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4. **充值统计复用现有 extract 模式**：在 `MemberConsumptionTask` 中新增一个 `_extract_recharge_stats` 方法，与现有的 `_extract_consumption_stats` 并行提取，在 transform 阶段合并。
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## 架构
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```mermaid
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graph TD
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subgraph 数据来源（DWD）
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SH[dwd_settlement_head<br/>结算主表]
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TF[dwd_table_fee_log<br/>台费明细]
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ASL[dwd_assistant_service_log<br/>助教服务记录]
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RO[dwd_recharge_order<br/>充值订单]
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end
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subgraph 新建任务
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AOC[AssistantOrderContributionTask<br/>助教订单流水统计]
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end
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subgraph 修改任务
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MCT[MemberConsumptionTask<br/>+充值窗口 +次均消费]
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ADT[AssistantDailyTask<br/>+惩罚检测 +惩罚计算]
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end
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subgraph 输出（DWS）
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T1[dws_assistant_order_contribution<br/>新建]
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T2[dws_member_consumption_summary<br/>扩展字段]
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T3[dws_assistant_daily_detail<br/>扩展字段]
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end
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subgraph 基础设施
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RLS[app schema RLS 视图]
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FDW[fdw_etl 外部表映射]
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end
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SH --> AOC
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TF --> AOC
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ASL --> AOC
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AOC --> T1
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RO --> MCT
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SH --> MCT
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MCT --> T2
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ASL --> ADT
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TF --> ADT
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ADT --> T3
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T1 --> RLS
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T2 --> RLS
|
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T3 --> RLS
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RLS --> FDW
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```
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### 任务依赖关系
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```
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DWD_LOAD_FROM_ODS
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├── DWS_ASSISTANT_DAILY （扩展：+惩罚检测计算）
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├── DWS_MEMBER_CONSUMPTION （扩展：+充值窗口+次均消费）
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└── DWS_ASSISTANT_ORDER_CONTRIBUTION （新建：四项统计）
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```
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||||
`DWS_ASSISTANT_ORDER_CONTRIBUTION` 依赖 `DWD_LOAD_FROM_ODS`（需要最新的结算、台费、服务记录数据）。
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## 组件与接口
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### AssistantOrderContributionTask（新建）
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||||
继承 `BaseDwsTask`，实现四项统计计算：
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```python
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||||
class AssistantOrderContributionTask(BaseDwsTask):
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||||
DATE_COL = "stat_date"
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||||
def get_task_code(self) -> str:
|
||||
return "DWS_ASSISTANT_ORDER_CONTRIBUTION"
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||||
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||||
def get_target_table(self) -> str:
|
||||
return "dws_assistant_order_contribution"
|
||||
|
||||
def get_primary_keys(self) -> List[str]:
|
||||
return ["site_id", "assistant_id", "stat_date"]
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||||
# --- ETL 主流程 ---
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||||
def extract(self, context: TaskContext) -> Dict[str, Any]: ...
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||||
def transform(self, extracted, context) -> List[Dict[str, Any]]: ...
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||||
# load() 使用 BaseDwsTask 默认实现
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||||
# --- 数据提取 ---
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||||
def _extract_order_data(self, site_id, start_date, end_date) -> List[Dict]: ...
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||||
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||||
# --- 核心计算（纯函数，可独立测试） ---
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||||
@staticmethod
|
||||
def compute_order_gross_revenue(order: OrderData) -> Decimal:
|
||||
"""订单总流水 = 台费 + 酒水食品 + 所有助教服务费"""
|
||||
...
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def compute_order_net_revenue(order: OrderData) -> Decimal:
|
||||
"""订单净流水 = 订单总流水 - 所有助教服务分成"""
|
||||
...
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def compute_time_weighted_revenue(
|
||||
order: OrderData, assistant_id: int
|
||||
) -> Decimal:
|
||||
"""时效贡献流水 = 台费按时长分摊 + 个人服务费 + 酒水食品按时长比例"""
|
||||
...
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def compute_time_weighted_net_revenue(
|
||||
time_weighted_revenue: Decimal, assistant_commission: Decimal
|
||||
) -> Decimal:
|
||||
"""时效净贡献 = 时效贡献流水 - 个人服务分成"""
|
||||
...
|
||||
```
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||||
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||||
### 核心数据结构
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||||
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||||
```python
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||||
@dataclass
|
||||
class TableUsage:
|
||||
"""台桌使用信息"""
|
||||
table_id: int
|
||||
table_area: str # 区域名称（A/B/C/S/TV/M1-M7 等）
|
||||
usage_seconds: int # 台桌使用时长（秒）
|
||||
table_fee: Decimal # 台费/房费
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class AssistantService:
|
||||
"""助教服务记录"""
|
||||
assistant_id: int
|
||||
table_id: int
|
||||
service_seconds: int # 服务时长（秒）
|
||||
ledger_amount: Decimal # 服务流水（助教收费）
|
||||
commission: Decimal # 助教分成
|
||||
skill_id: int
|
||||
course_type: str # BASE / BONUS / ROOM
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class OrderData:
|
||||
"""订单聚合数据（一个结算单的完整信息）"""
|
||||
order_settle_id: int
|
||||
site_id: int
|
||||
total_table_fee: Decimal # 台费总额
|
||||
total_goods_amount: Decimal # 酒水食品总额
|
||||
tables: List[TableUsage] # 台桌列表
|
||||
assistants: List[AssistantService] # 助教服务列表
|
||||
```
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||||
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||||
### 四项统计算法详解
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#### 1. 订单总流水（order_gross_revenue）
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||||
```
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||||
order_gross_revenue = total_table_fee + total_goods_amount + SUM(所有助教的 ledger_amount)
|
||||
```
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||||
|
||||
每个参与助教获得相同的 order_gross_revenue 值。
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||||
|
||||
#### 2. 订单净流水（order_net_revenue）
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||||
```
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||||
order_net_revenue = order_gross_revenue - SUM(所有助教的 commission)
|
||||
```
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||||
|
||||
每个参与助教获得相同的 order_net_revenue 值。
|
||||
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||||
#### 3. 时效贡献流水（time_weighted_revenue）— 核心算法
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||||
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||||
这是最复杂的计算，按以下步骤进行：
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**步骤 1：确定每张台桌的有效计费时长**
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||||
```
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对于每张台桌 t：
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||||
助教总服务时长 = SUM(该台桌所有助教的 service_seconds)
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||||
有效计费时长 = MAX(助教总服务时长, 台桌使用时长)
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||||
每小时单价 = table_fee / (有效计费时长 / 3600)
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||||
```
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||||
**步骤 2：按助教在台桌的服务时长分摊台费**
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||||
```
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||||
对于每个助教 a 在台桌 t：
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||||
台费分摊 = 每小时单价 × (助教在该台桌的服务时长 / 3600)
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||||
特殊情况：当助教总服务时长 < 台桌使用时长时
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||||
按比例缩放：台费分摊 = (table_fee × 台桌使用时长对应比例) / 该台桌助教人数中按时长占比分配
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||||
即：台费分摊 = (table_fee / 台桌使用时长 × MIN(助教总服务时长, 台桌使用时长))
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||||
× (助教个人时长 / 助教总服务时长)
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```
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更精确的公式（统一处理两种情况）：
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```
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||||
对于台桌 t：
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||||
billable_seconds = MAX(SUM(助教服务时长), 台桌使用时长)
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||||
对于助教 a：
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||||
台费分摊_a = table_fee_t × (service_seconds_a / billable_seconds)
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||||
```
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||||
> 注意：当 `SUM(助教服务时长) > 台桌使用时长` 时，`billable_seconds = SUM(助教服务时长)`，
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||||
> 此时各助教按自己的时长占比分摊台费，总和 = table_fee。
|
||||
> 当 `SUM(助教服务时长) < 台桌使用时长` 时，`billable_seconds = 台桌使用时长`，
|
||||
> 此时各助教分摊的台费总和 < table_fee（未被助教覆盖的时段不分配给任何人）。
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||||
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||||
**步骤 3：助教个人服务费直接计入**
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||||
```
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||||
个人服务费 = 助教的 ledger_amount
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||||
```
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||||
**步骤 4：酒水食品按助教总时长比例均分**
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||||
```
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||||
助教总时长 = SUM(所有助教在所有台桌的 service_seconds)
|
||||
对于助教 a：
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||||
酒水食品分摊 = total_goods_amount × (助教 a 的总服务时长 / 助教总时长)
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```
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||||
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||||
**合成：**
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```
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||||
time_weighted_revenue_a = SUM(各台桌台费分摊_a) + 个人服务费_a + 酒水食品分摊_a
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||||
```
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||||
#### 4. 时效净贡献（time_weighted_net_revenue）
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```
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||||
time_weighted_net_revenue_a = time_weighted_revenue_a - commission_a
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||||
```
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#### 5. 超休/打赏课特殊处理
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||||
当助教为超休/打赏课类型（`course_type = BONUS`）时，该助教不参与订单级分摊：
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```
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order_gross_revenue = ledger_amount（个人服务流水）
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||||
order_net_revenue = ledger_amount - commission
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||||
time_weighted_revenue = ledger_amount
|
||||
time_weighted_net_revenue = ledger_amount - commission
|
||||
```
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||||
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||||
### MemberConsumptionTask 扩展
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||||
在现有任务中新增：
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||||
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||||
```python
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||||
# extract 阶段新增
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||||
def _extract_recharge_stats(self, site_id: int, stat_date: date) -> Dict[int, Dict]:
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||||
"""从 dwd_recharge_order 提取 30/60/90 天充值统计"""
|
||||
...
|
||||
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||||
# transform 阶段新增字段
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||||
record['recharge_count_30d'] = recharge.get('count_30d', 0)
|
||||
record['recharge_count_60d'] = recharge.get('count_60d', 0)
|
||||
record['recharge_count_90d'] = recharge.get('count_90d', 0)
|
||||
record['recharge_amount_30d'] = recharge.get('amount_30d', Decimal('0'))
|
||||
record['recharge_amount_60d'] = recharge.get('amount_60d', Decimal('0'))
|
||||
record['recharge_amount_90d'] = recharge.get('amount_90d', Decimal('0'))
|
||||
record['avg_ticket_amount'] = (
|
||||
record['total_consume_amount'] / max(record['total_visit_count'], 1)
|
||||
)
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```
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||||
### AssistantDailyTask 扩展 — 惩罚检测
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||||
在现有任务的 transform 阶段新增惩罚检测逻辑：
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||||
```python
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||||
# 惩罚检测核心逻辑
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||||
@staticmethod
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||||
def detect_overlap_violations(
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||||
service_records: List[Dict],
|
||||
penalty_areas: Set[str]
|
||||
) -> Dict[Tuple[int, date], List[Dict]]:
|
||||
"""
|
||||
检测同一台桌同一时间段超过 2 名助教挂台的违规。
|
||||
|
||||
penalty_areas: 指定区域集合，如 {'A','B','C','S','TV','M1','M2',...,'M7'}
|
||||
|
||||
返回: {(assistant_id, stat_date): [violation_info, ...]}
|
||||
"""
|
||||
...
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def compute_penalty_minutes(
|
||||
actual_minutes: Decimal,
|
||||
per_hour_contribution: Decimal,
|
||||
threshold: Decimal = Decimal('24')
|
||||
) -> Decimal:
|
||||
"""
|
||||
计算惩罚分钟数。
|
||||
|
||||
per_hour_contribution >= threshold: 返回 0
|
||||
per_hour_contribution < threshold:
|
||||
返回 actual_minutes × (1 - per_hour_contribution / threshold)
|
||||
"""
|
||||
...
|
||||
```
|
||||
|
||||
**惩罚区域定义：**
|
||||
- 大厅：A、B、C、S、TV
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||||
- 麻将房：M1、M2、M3、M4、M5、M6、M7
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||||
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||||
**时间重叠检测算法：**
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||||
1. 按 `(台桌ID, 服务日期)` 分组所有服务记录
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||||
2. 对每组内的服务记录，检查时间段是否有重叠（任意两个助教的 `[start_time, end_time]` 有交集）
|
||||
3. 若同一时间段内助教数 > 2，标记为违规
|
||||
4. 对违规记录计算 `per_hour_contribution = 台费每小时单价 / 该时段助教人数`
|
||||
5. 根据 `per_hour_contribution` 与 24 元阈值比较，计算 `penalty_minutes`
|
||||
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||||
## 数据模型
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||||
### dws.dws_assistant_order_contribution（新建）
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||||
|
||||
```sql
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||||
CREATE TABLE dws.dws_assistant_order_contribution (
|
||||
contribution_id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
|
||||
site_id INTEGER NOT NULL,
|
||||
tenant_id INTEGER NOT NULL,
|
||||
assistant_id BIGINT NOT NULL,
|
||||
assistant_nickname VARCHAR(100),
|
||||
stat_date DATE NOT NULL,
|
||||
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||||
-- 四项统计
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||||
order_gross_revenue NUMERIC(14,2) DEFAULT 0,
|
||||
order_net_revenue NUMERIC(14,2) DEFAULT 0,
|
||||
time_weighted_revenue NUMERIC(14,2) DEFAULT 0,
|
||||
time_weighted_net_revenue NUMERIC(14,2) DEFAULT 0,
|
||||
|
||||
-- 辅助字段
|
||||
order_count INTEGER DEFAULT 0,
|
||||
total_service_seconds INTEGER DEFAULT 0,
|
||||
|
||||
-- 元数据
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||||
created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW(),
|
||||
updated_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW()
|
||||
);
|
||||
|
||||
CREATE UNIQUE INDEX idx_aoc_site_assistant_date
|
||||
ON dws.dws_assistant_order_contribution (site_id, assistant_id, stat_date);
|
||||
|
||||
CREATE INDEX idx_aoc_stat_date
|
||||
ON dws.dws_assistant_order_contribution (site_id, stat_date);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### dws_member_consumption_summary 扩展字段
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
ALTER TABLE dws.dws_member_consumption_summary
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS recharge_count_30d INTEGER DEFAULT 0,
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS recharge_count_60d INTEGER DEFAULT 0,
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS recharge_count_90d INTEGER DEFAULT 0,
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS recharge_amount_30d NUMERIC(14,2) DEFAULT 0,
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS recharge_amount_60d NUMERIC(14,2) DEFAULT 0,
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS recharge_amount_90d NUMERIC(14,2) DEFAULT 0,
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS avg_ticket_amount NUMERIC(14,2) DEFAULT 0;
|
||||
```
|
||||
|
||||
### dws_assistant_daily_detail 扩展字段
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
ALTER TABLE dws.dws_assistant_daily_detail
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS penalty_minutes NUMERIC(10,2) DEFAULT 0,
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS penalty_reason TEXT,
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS is_exempt BOOLEAN DEFAULT FALSE,
|
||||
ADD COLUMN IF NOT EXISTS per_hour_contribution NUMERIC(14,2);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### RLS 视图（app schema）
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
-- 新建：助教订单流水统计
|
||||
CREATE OR REPLACE VIEW app.v_dws_assistant_order_contribution AS
|
||||
SELECT * FROM dws.dws_assistant_order_contribution
|
||||
WHERE site_id = current_setting('app.current_site_id')::bigint;
|
||||
|
||||
-- 已有视图无需修改：dws_member_consumption_summary 和 dws_assistant_daily_detail
|
||||
-- 的 RLS 视图使用 SELECT *，新增字段自动包含
|
||||
```
|
||||
|
||||
### FDW 映射（fdw_etl schema）
|
||||
|
||||
在 `test_zqyy_app.fdw_etl` 中新建外部表：
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
CREATE FOREIGN TABLE fdw_etl.dws_assistant_order_contribution (
|
||||
contribution_id BIGINT,
|
||||
site_id INTEGER,
|
||||
tenant_id INTEGER,
|
||||
assistant_id BIGINT,
|
||||
assistant_nickname VARCHAR(100),
|
||||
stat_date DATE,
|
||||
order_gross_revenue NUMERIC(14,2),
|
||||
order_net_revenue NUMERIC(14,2),
|
||||
time_weighted_revenue NUMERIC(14,2),
|
||||
time_weighted_net_revenue NUMERIC(14,2),
|
||||
order_count INTEGER,
|
||||
total_service_seconds INTEGER,
|
||||
created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE,
|
||||
updated_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE
|
||||
) SERVER etl_server
|
||||
OPTIONS (schema_name 'app', table_name 'v_dws_assistant_order_contribution');
|
||||
```
|
||||
|
||||
对于扩展字段的表（`dws_member_consumption_summary`、`dws_assistant_daily_detail`），需要 `DROP` 并重建 FDW 外部表定义以包含新字段。
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||||
|
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|
||||
## 正确性属性
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||||
|
||||
*正确性属性（Correctness Property）是系统在所有合法执行路径上都应成立的行为特征——本质上是对"系统应该做什么"的形式化陈述。属性是人类可读规格与机器可验证正确性保证之间的桥梁。*
|
||||
|
||||
以下属性基于需求文档中的验收标准推导。四项统计的核心计算函数（`compute_order_gross_revenue`、`compute_time_weighted_revenue` 等）和惩罚计算函数（`compute_penalty_minutes`）设计为纯静态方法，不依赖数据库，可直接用于属性测试。
|
||||
|
||||
### Property 1: 订单级统计不变量 — gross/net 各助教相等
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*For any* 订单数据（包含任意数量的台桌、助教服务和酒水食品），所有参与该订单的助教应获得相同的 `order_gross_revenue` 值，且获得相同的 `order_net_revenue` 值。
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推导：`order_gross_revenue` 和 `order_net_revenue` 是订单级聚合值，不按助教个人拆分，因此所有参与助教共享同一个值。
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**Validates: Requirements 2.2, 2.3, 10.1, 10.2**
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### Property 2: 时效贡献流水之和约束
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*For any* 订单数据，所有参与助教的 `time_weighted_revenue` 之和应满足：
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- 当所有台桌的助教总服务时长 ≥ 台桌使用时长时，之和 = `order_gross_revenue`
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- 当存在台桌的助教总服务时长 < 台桌使用时长时，之和 ≤ `order_gross_revenue`
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且在所有情况下，之和 ≥ 0。
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推导：台费按时长比例分摊，当助教完全覆盖台桌时长时分摊总和等于台费；酒水食品按时长比例均分总和等于酒水总额；助教服务费直接计入。因此总和 = 台费分摊总和 + 酒水分摊总和 + 服务费总和 ≤ order_gross_revenue。
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**Validates: Requirements 2.4, 10.3**
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### Property 3: 时效净贡献减法关系
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*For any* 助教和订单数据，该助教的 `time_weighted_net_revenue` 应等于 `time_weighted_revenue - commission`（该助教个人的服务分成）。
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推导：这是定义性等式，直接从需求 2.5 得出。
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**Validates: Requirements 2.5, 10.4**
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### Property 4: 惩罚分钟数分段公式
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*For any* 非负的 `actual_minutes` 和非负的 `per_hour_contribution`：
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- 当 `per_hour_contribution >= 24` 时，`penalty_minutes = 0`
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- 当 `per_hour_contribution < 24` 时，`penalty_minutes = actual_minutes × (1 - per_hour_contribution / 24)`
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且在所有情况下，`0 ≤ penalty_minutes ≤ actual_minutes`。
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推导：直接从需求 6.3/6.4 的分段公式得出。上界 `actual_minutes` 在 `per_hour_contribution = 0` 时取到。
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**Validates: Requirements 6.3, 6.4, 10.5, 10.6**
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### Property 5: 次均消费公式
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*For any* 非负的 `total_consume_amount` 和非负整数 `total_visit_count`，`avg_ticket_amount` 应等于 `total_consume_amount / MAX(total_visit_count, 1)`。
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推导：直接从需求 3.4 得出。`MAX(total_visit_count, 1)` 防止除零。
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**Validates: Requirements 3.4, 10.7**
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### Property 6: 重叠检测正确性
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*For any* 一组助教服务记录，若在指定区域的同一台桌上存在 3 名或以上助教的服务时间段有重叠，则 `detect_overlap_violations` 应返回非空的违规列表。
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推导：需求 6.1 要求检测"同一台桌同一时间段超过 2 名助教挂台"。我们可以生成随机的服务记录（包含时间段重叠和不重叠的情况），验证检测函数的正确性。
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**Validates: Requirements 6.1**
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## 错误处理
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| 场景 | 处理方式 |
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|------|----------|
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| 订单无助教服务记录 | 跳过该订单，不生成统计记录 |
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| 台桌使用时长为 0 | 台费分摊设为 0，避免除零 |
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| 助教总服务时长为 0 | 酒水食品分摊设为 0，避免除零 |
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| 会员无充值记录 | 充值次数/金额设为 0 |
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| 会员无消费记录 | avg_ticket_amount 设为 0 |
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| 助教当日无违规 | penalty_minutes = 0，penalty_reason = NULL |
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| 服务记录缺少时间段信息 | 跳过该记录的重叠检测，日志 WARNING |
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| per_hour_contribution 为负数 | 视为 0 处理（防御性编程） |
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| FDW 映射创建失败 | 事务回滚，报错终止 |
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| 数据库写入失败 | 事务回滚，抛出异常由调度器处理 |
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> **注意：所有数据库操作均在测试库（`test_etl_feiqiu` / `test_zqyy_app`）中进行。**
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## 测试策略
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### 属性测试（hypothesis）
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属性测试位于 `tests/` 目录（Monorepo 级），使用 `hypothesis` 库。
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每个属性测试对应设计文档中的一个 Property，最少运行 100 次迭代。
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测试文件：`tests/test_dws_contribution_properties.py`
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```python
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# Feature: 02-etl-dws-miniapp-extensions, Property 1: 订单级统计不变量
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@given(order_data=order_data_strategy())
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@settings(max_examples=200)
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def test_gross_net_equal_across_assistants(order_data):
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"""所有参与助教的 order_gross_revenue 和 order_net_revenue 应分别相等"""
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gross = AssistantOrderContributionTask.compute_order_gross_revenue(order_data)
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net = AssistantOrderContributionTask.compute_order_net_revenue(order_data)
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# 每个助教获得相同的 gross 和 net
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for assistant in order_data.assistants:
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assert assistant_gross == gross
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assert assistant_net == net
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```
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```python
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# Feature: 02-etl-dws-miniapp-extensions, Property 4: 惩罚分钟数分段公式
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@given(
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actual_minutes=st.decimals(min_value=0, max_value=600, places=2),
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per_hour_contribution=st.decimals(min_value=0, max_value=200, places=2),
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)
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@settings(max_examples=200)
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def test_penalty_minutes_formula(actual_minutes, per_hour_contribution):
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"""惩罚分钟数应符合分段公式且在 [0, actual_minutes] 范围内"""
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result = AssistantDailyTask.compute_penalty_minutes(
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actual_minutes, per_hour_contribution
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)
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if per_hour_contribution >= 24:
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assert result == 0
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else:
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expected = actual_minutes * (1 - per_hour_contribution / 24)
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assert abs(result - expected) < Decimal('0.01')
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assert 0 <= result <= actual_minutes
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```
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属性测试库：`hypothesis`（已在项目依赖中）
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### 单元测试
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单元测试位于 `apps/etl/connectors/feiqiu/tests/unit/`，使用 FakeDB/FakeAPI 工具。
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重点覆盖：
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- PRD 示例数据验算：使用 PRD 中的具体订单示例（3 名助教、2 张台桌、酒水 600 元）验证四项统计的精确数值
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- 超休/打赏课边界：验证超休助教的四项统计等于个人流水
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- 零值边界：无台费、无酒水、无助教服务的极端情况
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- 惩罚计算边界：per_hour_contribution 恰好等于 24 元的临界值
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- 充值窗口：验证 30/60/90 天窗口的正确切分
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- 豁免逻辑：is_exempt = TRUE 时跳过惩罚
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### 测试配置
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- 属性测试：`cd C:\NeoZQYY && pytest tests/test_dws_contribution_properties.py -v`
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- 单元测试：`cd apps/etl/connectors/feiqiu && pytest tests/unit/test_assistant_order_contribution.py -v`
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- 每个属性测试标注 `@settings(max_examples=200)`
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- 每个属性测试注释引用设计文档 Property 编号
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