# DuckDB 数据同步指南

ProStock 现已从 HDF5 迁移至 DuckDB 存储。本文档介绍新的同步机制。

## 新功能概览

- **自动表创建**: 根据 DataFrame 自动推断表结构
- **复合索引**: 自动为 `(trade_date, ts_code)` 创建复合索引
- **增量同步**: 智能判断同步策略（按日期或按股票）
- **类型映射**: 预定义常见字段的数据类型

## 核心模块

### 1. TableManager - 表管理

```python
from src.data.db_manager import TableManager

# 创建表管理器
manager = TableManager()

# 从 DataFrame 创建表（自动创建复合索引）
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
    "ts_code": ["000001.SZ"],
    "trade_date": ["20240101"],
    "close": [10.5],
})

manager.create_table_from_dataframe("daily", data)

# 确保表存在（不存在则自动创建）
manager.ensure_table_exists("daily", sample_data=data)
```

### 2. IncrementalSync - 增量同步

```python
from src.data.db_manager import IncrementalSync

sync = IncrementalSync()

# 获取同步策略
strategy, start, end, stocks = sync.get_sync_strategy(
    table_name="daily",
    start_date="20240101",
    end_date="20240131",
    stock_codes=None  # None = 所有股票
)

# 返回值:
# - strategy: "by_date" | "by_stock" | "none"
# - start: 同步开始日期
# - end: 同步结束日期  
# - stocks: 需要同步的股票列表（None = 全部）

# 执行数据同步
result = sync.sync_data("daily", data, strategy="by_date")
```

### 3. SyncManager - 高级同步

```python
from src.data.db_manager import SyncManager
from src.data.api_wrappers import get_daily

# 创建同步管理器
manager = SyncManager()

# 一键同步（自动处理表创建、策略选择、数据获取）
result = manager.sync(
    table_name="daily",
    fetch_func=get_daily,      # 数据获取函数
    start_date="20240101",
    end_date="20240131",
    stock_codes=["000001.SZ", "600000.SH"]  # 可选：指定股票
)

print(result)
# {
#     "status": "success",
#     "table": "daily",
#     "strategy": "by_date",
#     "rows": 1000,
#     "date_range": "20240101 to 20240131"
# }
```

## 便捷函数

### 快速同步数据

```python
from src.data.db_manager import sync_table
from src.data.api_wrappers import get_daily

# 同步日线数据
result = sync_table(
    table_name="daily",
    fetch_func=get_daily,
    start_date="20240101",
    end_date="20240131"
)
```

### 获取表信息

```python
from src.data.db_manager import get_table_info

# 查看表统计信息
info = get_table_info("daily")
print(info)
# {
#     "exists": True,
#     "row_count": 100000,
#     "min_date": "20240101",
#     "max_date": "20240131",
#     "unique_stocks": 5000
# }
```

### 确保表存在

```python
from src.data.db_manager import ensure_table

# 如果表不存在，使用 sample_data 创建
ensure_table("daily", sample_data=df)
```

## 同步策略详解

### 1. 按日期同步 (by_date)

**适用场景**: 全市场数据同步、每日增量更新

**逻辑**:
- 表不存在 → 全量同步
- 表存在但空 → 全量同步
- 表存在且有数据 → 从 `last_date + 1` 开始增量同步

```python
# 示例: 表已有数据到 20240115
strategy, start, end, stocks = sync.get_sync_strategy(
    "daily", "20240101", "20240131"
)
# 返回: ("by_date", "20240116", "20240131", None)
# 只需同步 16-31 号的新数据
```

### 2. 按股票同步 (by_stock)

**适用场景**: 补充特定股票的历史数据

**逻辑**:
- 检查哪些请求的股票不存在于表中
- 仅同步缺失的股票

```python
# 示例: 表中已有 000001.SZ，请求两只股票
strategy, start, end, stocks = sync.get_sync_strategy(
    "daily", "20240101", "20240131",
    stock_codes=["000001.SZ", "600000.SH"]
)
# 返回: ("by_stock", "20240101", "20240131", ["600000.SH"])
# 只同步缺失的 600000.SH
```

### 3. 无需同步 (none)

**适用场景**: 数据已是最新

**触发条件**:
- 表存在且日期已覆盖请求范围
- 所有请求的股票都已存在

## 完整示例

```python
from src.data.db_manager import SyncManager, get_table_info
from src.data.api_wrappers import get_daily

# 1. 查看当前表状态
info = get_table_info("daily")
print(f"当前数据: {info['row_count']} 行, 最新日期: {info['max_date']}")

# 2. 创建同步管理器
manager = SyncManager()

# 3. 执行同步
result = manager.sync(
    table_name="daily",
    fetch_func=get_daily,
    start_date="20240101",
    end_date="20240222"
)

# 4. 检查结果
if result["status"] == "success":
    print(f"成功同步 {result['rows']} 行数据")
    print(f"使用策略: {result['strategy']}")
elif result["status"] == "skipped":
    print("数据已是最新，无需同步")
else:
    print(f"同步失败: {result.get('error')}")
```

## 类型映射

默认字段类型映射:

```python
DEFAULT_TYPE_MAPPING = {
    "ts_code": "VARCHAR(16)",
    "trade_date": "DATE",
    "open": "DOUBLE",
    "high": "DOUBLE",
    "low": "DOUBLE",
    "close": "DOUBLE",
    "pre_close": "DOUBLE",
    "change": "DOUBLE",
    "pct_chg": "DOUBLE",
    "vol": "DOUBLE",
    "amount": "DOUBLE",
    "turnover_rate": "DOUBLE",
    "volume_ratio": "DOUBLE",
    "adj_factor": "DOUBLE",
    "suspend_flag": "INTEGER",
}
```

未定义字段会根据 pandas dtype 自动推断:
- `int` → `INTEGER`
- `float` → `DOUBLE`
- `bool` → `BOOLEAN`
- `datetime` → `TIMESTAMP`
- 其他 → `VARCHAR`

## 索引策略

自动创建的索引:

1. **主键**: `(ts_code, trade_date)` - 确保数据唯一性
2. **复合索引**: `(trade_date, ts_code)` - 优化按日期查询性能

## 与旧代码的兼容性

原有 `Storage` 和 `ThreadSafeStorage` API 保持不变:

```python
from src.data.storage import Storage, ThreadSafeStorage

# 旧代码继续可用
storage = Storage()
storage.save("daily", data)
df = storage.load("daily", start_date="20240101")
```

新增的功能通过 `db_manager` 模块提供。

## 性能建议

1. **批量写入**: 使用 `SyncManager` 自动处理批量写入
2. **避免重复查询**: 使用 `get_table_info()` 检查现有数据
3. **合理选择策略**: 全市场更新用 `by_date`，补充数据用 `by_stock`
4. **利用索引**: 查询时优先使用 `trade_date` 和 `ts_code` 过滤