# 顺心 DB 差缺对比 — 实施计划

> 日期：2026-07-31
> 目标：将顺心站点差缺对比从 Excel 读取改为 PostgreSQL 查询，并修正 SF 运单特殊处理逻辑

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## 一、背景

### 当前状态（Excel 方式）

```
compare.py:process("顺心")
  ├── 读 downloads/顺心-应到货物数据.xlsx
  ├── 读 downloads/顺心-实到货物数据.xlsx
  ├── arrived_pieces_by_cols("运单号", "子单号")  ← SF/non-SF 无区分
  └── 产出 {站}-未到数据.xlsx + 统计 dict
```

### 需要解决的两个问题

1. **从 Excel 切换到 DB**：数据已持久化到 PostgreSQL，比对应直接从 DB 查询
2. **顺心 SF 运单特殊处理**：SF 运单的子单号为随机号码，不能用于去重计数，应使用行计数

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## 二、数据结构

### PostgreSQL 表

**expected_record**（关键列）：

| 列 | 类型 | 说明 |
|----|------|------|
| site | TEXT | 站点 |
| waybill_no | TEXT | 运单号（唯一键之一，SF 以 "SF" 开头） |
| handover_no | TEXT | 交接单号（批次标识） |
| handover_pieces | INTEGER | 交接件数（应到口径） |
| order_pieces | INTEGER | 录单件数（参考） |
| business_date | DATE | 下载目标日期 |

**actual_record**（关键列）：

| 列 | 类型 | 说明 |
|----|------|------|
| site | TEXT | 站点 |
| waybill_no | TEXT | 运单基号（关联 expected_record） |
| piece_no | TEXT | 扫描单号（non-SF：运单号+顺序号；SF：随机号码） |
| scan_time | TIMESTAMPTZ | 扫描时间（可靠，当天数据=当天扫描） |

### SF 数据特征（已验证）

- 顺心 actual_record 中 SF 运单：148 条
- `piece_no == waybill_no`：86 条（58%）
- `piece_no != waybill_no`：62 条（42%）← 随机 SF 号码
- SF 运单 expected：99 条，分布在 31 个交接批次中

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## 三、算法设计

### 核心思路：以实到为锚，通过交接单号反推批次

```
输入: site="顺心", date="2026-07-25"

Step 1 — 取实到锚点
  SELECT DISTINCT waybill_no FROM actual_record
  WHERE site='顺心' AND scan_time::date = '2026-07-25'

Step 2 — 反推交接批次
  SELECT DISTINCT handover_no FROM expected_record
  WHERE site='顺心'
    AND waybill_no IN (Step 1 的运单集合)

Step 3 — 展开批次全量应到
  SELECT waybill_no, handover_no, handover_pieces
  FROM expected_record
  WHERE site='顺心'
    AND handover_no IN (Step 2 的交接单号集合)

Step 4 — 取批次全量实到
  SELECT waybill_no, piece_no FROM actual_record
  WHERE site='顺心'
    AND waybill_no IN (Step 3 的运单集合)

Step 5 — 逐运单比对
  for each waybill in Step 3:
    if waybill_no LIKE 'SF%':
        arrived_cnt = COUNT(*)         ← 行计数，不去重
    else:
        arrived_cnt = COUNT(DISTINCT piece_no)  ← 子单号去重
    if arrived_cnt < handover_pieces → 差缺
```

### SF vs non-SF 处理差异

| | non-SF | SF |
|------|--------|-----|
| piece_no 含义 | 运单号 + 顺序号（可推导） | 随机 SF 号码（无推导意义） |
| 实到计数方式 | `COUNT(DISTINCT piece_no)` | `COUNT(*)`（行计数） |
| 已到单号列表 | 列出去重后的子单号 | 列出所有 piece_no（含重复） |

### 统计指标

| 指标 | 公式 |
|------|------|
| 运单数 | Step 3 去重运单数 |
| 应到件 | Σ handover_pieces |
| 已到件 | Σ arrived_cnt |
| 未到件 | max(0, 应到件 − 已到件) |
| 涉及运单 | arrived_cnt < handover_pieces 的运单数 |
| 完全未到 | arrived_cnt = 0 的运单数 |
| 部分未到 | 0 < arrived_cnt < handover_pieces 的运单数 |
| 未到率 | 未到件 ÷ 应到件 |

### 边界情况覆盖

| 情况 | 覆盖方式 |
|------|----------|
| 同日多批次 | Step 2 查出全部涉及的 handover_no |
| 跨天到达（延迟） | Step 4 不限 scan_time，历史扫描全计入 |
| 溢到（实到 > 应到） | arrived_cnt >= n 跳过，不进差缺表 |
| 完全沉默批次 | 一件未扫 = 实到无锚点，该批次不会被触发——在首次有扫描那天被纳入 |
| SF 子单号重复 | 用 COUNT(*) 而非 COUNT(DISTINCT)，不会漏计 |

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## 四、模块设计

### 新增文件

**`inbound_verify/db_compare.py`** — DB 比对引擎（纯 PostgreSQL + Python）

```python
# 核心函数签名

def compare_site_date(site: str, date: str) -> CompareResult | None:
    """对指定站点和日期执行 DB 差缺比对。
    
    返回 CompareResult（stats + undelivered_rows），
    当天无实到数据时返回 None。
    """

def compare_site_batch(site: str, handover_no: str) -> CompareResult | None:
    """按指定交接单号执行全批次比对（不依赖实到锚点）。"""
```

**数据类型**：

```python
@dataclass
class CompareResult:
    stats: dict          # 统计指标
    rows: list[dict]     # 差缺明细行
    batches: list[str]   # 涉及的交接批次

@dataclass  
class UndeliveredRow:
    handover_no: str     # 交接单号
    waybill_no: str      # 运单号
    total_pieces: int    # 总件数（=交接件数）
    arrived_pieces: int  # 已到件数
    arrived_list: list[str]  # 已到单号列表
    is_sf: bool          # 是否 SF 运单
```

### 修改文件

**`inbound_verify/cli/server.py`** — 新增 API 端点

```python
@app.post("/compare")
def run_compare(req: CompareRequest):
    """DB 比对：{site, date} → 返回差缺结果"""
    
@app.get("/compare/{site}/{date}")
def get_compare(site: str, date: str):
    """查询某站点某日的差缺结果（缓存）"""
```

### 现有文件保持不动

- `compare.py` — 保留不动，Excel 比对继续可用
- `domain.py` — 可能需要新增 DB 版站点配置（或复用现有）
- `runtime.py` — 暂不改动，`_site_undelivered_handler` 仍走 Excel 路径

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## 五、实施步骤

### Phase 1 — `db_compare.py` 核心引擎

- [ ] 新建 `inbound_verify/db_compare.py`
- [ ] 实现 `compare_site_date("顺心", date)`
- [ ] SF/non-SF 分支处理
- [ ] 返回 `CompareResult`
- [ ] 终端手动验证（直接调函数，打印结果）

### Phase 2 — API 端点

- [ ] 在 `server.py` 新增 `POST /compare`
- [ ] `CompareRequest { site, date }`
- [ ] 调用 `db_compare.compare_site_date()`
- [ ] 返回 JSON：stats + undelivered rows
- [ ] HTTP 验证：curl 调 `/compare` 对比不同日期结果

### Phase 3 — Excel 输出（可选）

- [ ] `db_compare` 生成 Excel 报告（复用现有 `compare.py` 的 openpyxl 样式）
- [ ] 输出到 `output/顺心-{date}-未到数据.xlsx`
- [ ] 或者只输出 JSON，前端自行渲染

### Phase 4 — 替换 undelivered 任务流

- [ ] `runtime.py` 新增 `_db_undelivered_handler`
- [ ] 下载完成后不再调 Excel 比对，改调 DB 比对
- [ ] 逐步替换 `TASK_HANDLERS` 中的顺心 undelivered handler

### Phase 5 — 扩展到中通/韵达/安能

- [ ] 各站适配（主要是 piece_no 去重方式差异）
- [ ] 中通：`COUNT(DISTINCT piece_no)`，无 SF 问题
- [ ] 韵达：同上
- [ ] 安能：同上

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## 六、测试策略

### 手工验证（Phase 1）

```python
# 终端直接调
from inbound_verify.db_compare import compare_site_date
result = compare_site_date("顺心", "2026-07-25")
print(result.stats)
# 对比基于 Excel 版的 compare.process("顺心") 结果
```

### API 验证（Phase 2）

```bash
curl -X POST http://127.0.0.1:8000/compare \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"site":"顺心","date":"2026-07-25"}'
```

### 回归验证

- 新 DB 比对结果 vs 旧 Excel 比对结果（同一份数据）
- SF 运单的 arrived_cnt 对比：DB 版（COUNT(*)）vs Excel 版（COUNT DISTINCT piece_no）
- 确认 SF 运单不再被漏计

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## 七、风险与注意事项

| 风险 | 缓解 |
|------|------|
| DB 连接超时（cpolar 隧道） | 加 connect_timeout + try/except 降级 |
| 全表扫描性能 | 依赖 (site, waybill_no) 和 (site, scan_time) 索引 |
| SF 运单数据量小（~1%） | 测试覆盖可能不足——需找有 SF 差缺的日期验证 |
| `scan_time` 时区 | 统一用 `::date` cast，确认与服务器时区一致 |