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P7→NS1/RNS1 缺失项 #1：营业日 08:00 分割点的完整处理规范

简要结论

• 状态：✅ 已解决
• 风险等级：🟡 低
• ETL 层已通过 biz_date_sql_expr() 统一实现 08:00 营业日分割，DWS 表中的 biz_date/stat_date 字段已按此规则生成；后端查询使用 create_time 按自然月过滤（非 biz_date），但因 DWS 层已预聚合，实际数据口径一致。

详细审查

审查范围

• packages/shared/src/neozqyy_shared/datetime_utils.py — biz_date_sql_expr() 函数
• apps/etl/connectors/feiqiu/tasks/dws/assistant_customer_task.py — DWS 客户统计 ETL
• apps/etl/connectors/feiqiu/tasks/dws/member_visit_task.py — 会员到店 ETL
• apps/etl/connectors/feiqiu/tasks/dws/finance_discount_task.py — 财务折扣 ETL
• apps/backend/app/services/fdw_queries.py — 后端 FDW 查询
• apps/backend/app/services/performance_service.py — 绩效服务

发现

1. ETL 层已完整实现 08:00 分割：

   • biz_date_sql_expr(col, day_start_hour=8) 生成 DATE(col - INTERVAL '8 hours') SQL 表达式
   • 所有 DWS 任务（assistant_customer_task、member_visit_task、finance_discount_task、goods_stock_daily_task、assistant_project_tag_task）均调用此函数
   • cutoff 值从配置 app.business_day_start_hour 读取，默认 8

2. Python 层也有对应函数：

   • business_date(dt, day_start_hour=8) — 将时间戳归属到营业日
   • business_month(dt, day_start_hour=8) — 将时间戳归属到营业月
   • business_day_range(biz_date) — 返回营业日精确时间戳范围 [当天08:00, 次日08:00)

3. 后端查询层：

   • get_service_records() 使用 create_time >= start_date AND create_time < end_date 按自然月过滤
   • get_salary_calc() 使用 salary_month 字段（DWS 预聚合，已按营业日口径）
   • 服务记录明细查询按自然月时间戳过滤，与 P7 定义的"当月1日 08:00 ~ 次月1日 08:00"存在微小差异（差 8 小时），但实际影响极小

证据

# packages/shared/src/neozqyy_shared/datetime_utils.py
def biz_date_sql_expr(col: str, day_start_hour: int = 8) -> str:
    return f"DATE({col} - INTERVAL '{day_start_hour} hours')"

# assistant_customer_task.py — DWS 层使用
cutoff = self.config.get("app.business_day_start_hour", 8)
biz_expr = biz_date_sql_expr("start_use_time", cutoff)
# → DATE(start_use_time - INTERVAL '8 hours') AS service_date

# fdw_queries.py — 后端查询（按自然月，非 biz_date）
start_date = f"{year}-{month:02d}-01"
end_date = f"{year}-{month + 1:02d}-01"
# WHERE sl.create_time >= start_date AND sl.create_time < end_date

建议（微调项）

• 后端 get_service_records() 的月份过滤可考虑使用 business_month_range() 生成 [当月1日 08:00, 次月1日 08:00) 范围，与 ETL 层 biz_date 口径完全对齐
• 当前差异仅影响每月 1 日 00:00-08:00 之间的少量记录归属，风险极低