refactor: 引入 SQLAlchemy 多数据库抽象（PostgreSQL + SQL Server）

- 新增 orm.py：按 db_type 构建引擎（postgresql+psycopg2 / mssql+pyodbc），
  声明式 Attachment 模型，init_schema 幂等建表
- 重写 db.py 为 SQLAlchemy Core 实现（动态 Table + quote 跨库正确引用、
  id/sn 双键回查、跨库分页、先删后插幂等），对外签名不变
- 配置：config.yaml 默认 PostgreSQL，新增 config.mssql.yaml 保留 SQL Server，
  config_loader 支持可选 driver 与 db_type
- write_attachments.py 新增 --init-db
- 依赖 requirements.txt 增 sqlalchemy / psycopg2-binary（保留 pyodbc）
- README 对齐：修正目标表字段描述并新增数据库抽象层小节

.gitignore

@@ -23,6 +23,8 @@ logs/
 .env.local
 .env.*.local
 config.yaml
+config.*.yaml
+config.local.yaml
 
 # Test & type caches
 .pytest_cache/

README.md

@@ -1,16 +1,23 @@
 # 布莱迪压力表 - 订单附件识别工具
 
-根据"总排号"从 SQL Server 查询"新参数"字段，调用大语言模型判断该订单是否携带
+根据"总排号"从数据库查询"新参数"字段，调用大语言模型判断该订单是否携带
 附件，并以 JSON 输出结果。支持粗分类（资料/配件/耗材）和精分类（"大类:细分
 类目"，具体到针型阀、说明书等）两种粒度。
 
+> 数据访问层基于 **SQLAlchemy** 抽象，支持 **SQL Server（mssql+pyodbc）** 与
+> **PostgreSQL（postgresql+psycopg2）** 两种数据库，通过 `config.database.db_type`
+> 切换。源表/目标表的标识符引用由 SQLAlchemy 按方言自动处理（PG 用 `"名"`，
+> MSSQL 用 `[名]`），无需改代码。
+
 ## 安装
 
 ```bash
 pip install -r requirements.txt
 ```
 
-`pyodbc` 需要系统已安装对应的 ODBC 驱动。本项目 `config.yaml` 中使用的版本为
+依赖包含 `sqlalchemy`、`psycopg2-binary`（PostgreSQL 驱动，已自带 libpq）与
+`pyodbc`（SQL Server 驱动）。使用 **PostgreSQL** 无需额外系统组件；使用
+**SQL Server** 需要系统已安装对应的 ODBC 驱动，本项目 `config.yaml` 中使用的版本为
 "ODBC Driver 18 for SQL Server"，请按服务器实际安装的驱动版本填写 `database.driver`。
 若服务器上已有 SQL Server 管理工具/客户端环境，通常已包含该驱动；否则需自行
 安装 Microsoft 官方 ODBC Driver。
@@ -20,9 +27,17 @@ pip install -r requirements.txt
 编辑 `config.yaml`，填入以下三部分（首次使用需替换为真实值，**请勿将含真实
 数据库密码 / API Key 的配置文件提交到版本库**）：
 
-- `database`：SQL Server 连接信息（含 `schema`）、表名、字段名。其中
-  `id_column` 为**总排号**列（接口 `--sn` 使用），`id_field` 为数据库**真实 ID**
-  列（接口 `--id` 使用）；二者需按源表实际列名填写
+- `database`：数据库连接信息与源表/字段名。
+  - `db_type`：数据库类型，`postgresql` 或 `mssql`（缺省按 `driver` 是否含
+    "SQL Server" 推断；PostgreSQL 无需 `driver`）。
+  - `server` / `port` / `database` / `username` / `password`：连接信息（两种库通用）。
+  - `schema` / `table` / `id_column` / `id_field` / `param_column`：源表的
+    schema、表名与列名（`id_column` 为**总排号**列，对应 `--sn`；`id_field` 为
+    数据库**真实 ID** 列，对应 `--id`；`param_column` 为**新参数**列）。这些名称
+    按源表实际填写，SQL Server / PostgreSQL 两端保持一致即可。
+  - 仅 `mssql` 需要：`driver`、`trust_server_certificate`。
+  - 切换到 SQL Server 时可直接用 `--config config.mssql.yaml`（已内置原 SQL Server
+    连接信息）。
 - `llm`：OpenAI 兼容接口的 `base_url`、`api_key`、`model`
 - `business`：并发数、日志级别、默认分类模式(`default_mode`)、日志目录(`log_dir`)、
   是否启用"其他"兜底类目(`enable_other_category`，默认关闭)
@@ -269,6 +284,10 @@ python write_attachments.py --mode coarse
 # 先预览将写入/跳过的行，不真正落库
 python write_attachments.py --dry-run
 
+# 首次在目标库建表（幂等：仅创建 Common schema 与 Attachment 表，已存在则跳过；
+# 切换数据库或新环境首次部署前先执行一次）
+python write_attachments.py --init-db
+
 # 允许"其他"兜底类目
 python write_attachments.py --mode fine --enable-other
 ```
@@ -285,22 +304,53 @@ python write_attachments.py --mode fine --enable-other
   `(SN, '无附件', '无')`，下游用 `WHERE MajorCategory <> '无附件'` 取真实附件。
 - **无法确定/失败**（`has_attachment=null`，含 `not_found` / `llm_*_error` /
   `db_error`）：一律不写，既不当作无附件，也不留脏数据。
-- **幂等**：写入时对同一总排号先删除旧行再插入本次结果（依赖 `SN, MajorCategory,
-  MinorCategory` 唯一索引），重跑安全。
+- **幂等**：写入时对同一总排号先删除旧行再插入本次结果（依赖 `(SN, MajorCategory,
+  MinorCategory)` 复合主键保证唯一），重跑安全。
 
-目标表 `Common.Attachment` 字段：`SN`（nvarchar(30)，总排号/关联键）、
-`MajorCategory`（nvarchar(40)，附件大类）、`MinorCategory`（nvarchar(40)，附件小类），
-三者均 `NOT NULL`。
+目标表 `Common.Attachment` 字段（三列**复合主键**、均 `NOT NULL`；列类型由 ORM 模型
+`String(30)` / `String(40)` 按方言统一生成：PostgreSQL 端为 `varchar`，SQL Server 端为
+`nvarchar`）：
+- `SN`：总排号/关联键
+- `MajorCategory`：附件大类
+- `MinorCategory`：附件小类
+
+## 数据库抽象层（多库支持）
+
+数据访问层已重构为 SQLAlchemy，由两层组成，业务代码（`classifier.py` /
+`write_attachments.py`）只调用 `db.py` 的 4 个函数，无需感知底层方言：
+
+- `orm.py`：方言无关的底层。
+  - `build_engine` / `get_engine`：按 `config.database.db_type` 生成 SQLAlchemy Engine
+    （`postgresql+psycopg2` 或 `mssql+pyodbc`），含连接池复用（`pool_pre_ping`）与
+    登录/语句超时；`get_engine` 按连接信息缓存 Engine，避免重复建池。
+  - `Attachment`：目标表 `Common.Attachment` 的声明式 ORM 模型（三列复合主键，
+    `quote=True` 保留大小写），跨库统一的建表/读写入口。
+  - `init_schema`：方言感知地 `CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS "Common"` + `create_all`，
+    供 `--init-db` 幂等建表。
+- `db.py`：基于 SQLAlchemy Core 的查询/落库实现。
+  - 源表（表名/列名含中文、由配置驱动）用动态 `Table(..., quote=True,
+    quote_schema=True)` 构造，标识符引用由 SQLAlchemy 按方言生成（PG 用 `"名"`、
+    MSSQL 用 `[名]`），彻底摆脱手写引号拼接。
+  - 对外 4 个函数签名与旧版完全一致：`fetch_params_by_ids`（支持 `--id` 整型真实 ID
+    与 `--sn` 总排号双键，并回查总排号）、`fetch_param_by_id`、`fetch_all_ids`
+    （`distinct()` + `order_by()` + `limit()/offset(0)`，分页语法跨库自动适配）、
+    `upsert_attachments`（先删后插，依赖复合主键幂等）。
+
+**切换数据库**：默认 `config.yaml` 指向 PostgreSQL；切回 SQL Server 只需
+`python write_attachments.py --config config.mssql.yaml`（或 `main.py --config ...`）。
+两库源表 schema/表名/列名一致，仅需改连接信息与 `db_type`，无需改代码。
 
 ## 项目结构
 
 ```
-├── config.yaml              # 配置文件
+├── config.yaml              # 配置文件（默认 PostgreSQL；含 db_type 切换）
+├── config.mssql.yaml        # SQL Server 版配置（数据库不可达时切换用，--config 指定）
 ├── main.py                  # 命令行入口：分类并输出 JSON Lines（支持 --summary 在 stderr 打印批汇总；直接 import 同目录各模块）
-├── write_attachments.py     # 写入入口：分类结果落库到 Common.Attachment（全表扫描支持 --limit/--order/--range 按真实 ID 排序与范围过滤；--id/--sn/--ids-file/--mode/--dry-run/--enable-other/--config；运行后打印 token/缓存汇总）
+├── write_attachments.py     # 写入入口：分类结果落库到 Common.Attachment（全表扫描支持 --limit/--order/--range 按真实 ID 排序与范围过滤；--id/--sn/--ids-file/--mode/--dry-run/--enable-other/--init-db/--config；运行后打印 token/缓存汇总）
 ├── requirements.txt
 ├── config_loader.py         # YAML 配置读取与校验
-├── db.py                    # SQL Server 查询与落库（fetch_params_by_ids 支持按 id/sn 双键查询、fetch_all_ids / upsert_attachments，pyodbc）
+├── orm.py                   # 数据库抽象层：SQLAlchemy 引擎构建（mssql/postgresql）、Attachment ORM 模型、init_schema 建表
+├── db.py                    # 基于 SQLAlchemy 的查询与落库（fetch_params_by_ids 支持按 id/sn 双键查询、fetch_all_ids / upsert_attachments，跨库无关）
 ├── prompts.py               # 提示词与细分类目枚举（唯一需要改分类边界时编辑的文件）
 ├── llm_client.py            # LLM 调用 (OpenAI 兼容接口)
 ├── parser.py                # LLM 输出格式校验与清洗 → 结构化数据

config_loader.py

@@ -10,7 +10,7 @@ import yaml
 
 _REQUIRED_KEYS = {
     "database": [
-        "driver", "server", "port", "database", "schema", "username", "password",
+        "server", "port", "database", "schema", "username", "password",
         "table", "id_column", "param_column", "connect_timeout", "query_timeout",
     ],
     "llm": [

db.py

@@ -1,34 +1,69 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
-"""SQL Server 数据访问层，通过 pyodbc 按总排号批量查询新参数字段。"""
+"""数据访问层：基于 SQLAlchemy 的数据库无关实现（支持 MSSQL / PostgreSQL）。
+
+原 pyodbc 专用实现已重构为 SQLAlchemy Core + ORM：
+  - 源表（列名/表名由配置驱动、含中文/动态）用 Core 的 table()/column() + quote=True
+    动态构造，由 SQLAlchemy 按方言生成正确标识符引用（PG 用 "名"，MSSQL 用 [名]）。
+  - 目标附件表 Common.Attachment 用 orm.Attachment（声明式 ORM 模型）读写/建表。
+
+对外暴露的 4 个函数签名与返回结构与旧版完全一致，classifier.py /
+write_attachments.py 无需改动调用方式（仅落库表结构/连接信息随配置变化）。
+"""
 from __future__ import annotations
 
 import logging
 from typing import Any
 
-import pyodbc
+from sqlalchemy import Column, Integer, MetaData, String, Table, delete, insert, select
+from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from orm import (
+    Attachment,
+    DatabaseError,
+    SENTINEL_MAJOR,
+    SENTINEL_MINOR,
+    NO_MINOR,
+    ATTACHMENT_SCHEMA,
+    ATTACHMENT_TABLE,
+    get_engine,
+    init_schema,
+)
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-
-class DatabaseError(Exception):
-    """数据库连接或查询失败。"""
-
-
-def _build_conn_str(db_cfg: dict[str, Any]) -> str:
-    parts = [
-        f"DRIVER={{{db_cfg['driver']}}};",
-        f"SERVER={db_cfg['server']},{db_cfg['port']};",
-        f"DATABASE={db_cfg['database']};",
-        f"UID={db_cfg['username']};",
-        f"PWD={db_cfg['password']};",
-        f"Connection Timeout={db_cfg['connect_timeout']};",
+# 兼容旧导入：把常量与异常从 orm 重新导出
+__all__ = [
+    "DatabaseError",
+    "ATTACHMENT_SCHEMA",
+    "ATTACHMENT_TABLE",
+    "SENTINEL_MAJOR",
+    "SENTINEL_MINOR",
+    "NO_MINOR",
+    "fetch_params_by_ids",
+    "fetch_param_by_id",
+    "fetch_all_ids",
+    "upsert_attachments",
+    "init_schema",
 ]
-    # 数据库服务器使用自签名/不受信任证书时，跳过证书链校验（连接仍保持加密）。
-    # ODBC Driver 17/18 默认 Encrypt=Yes，遇到自签证书会报"不受信任的颁发机构"，
-    # 加 TrustServerCertificate=Yes 即可信任该证书。设为 false 时不影响原有行为。
-    if db_cfg.get("trust_server_certificate", False):
-        parts.append("TrustServerCertificate=Yes;")
-    return "".join(parts)
+
+
+def _build_source_table(db_cfg: dict[str, Any]):
+    """按配置动态构造源表 Core 结构（带 quote，保证跨库标识符正确引用）。"""
+    schema = db_cfg["schema"]
+    tbl = db_cfg["table"]
+    param_col = db_cfg["param_column"]
+    sn_col = db_cfg["id_column"]
+    id_field = db_cfg.get("id_field")
+
+    cols = [
+        Column(sn_col, String, quote=True),
+        Column(param_col, String, quote=True),
+    ]
+    if id_field:
+        cols.append(Column(id_field, Integer, quote=True))
+    meta = MetaData()
+    return Table(tbl, meta, *cols, schema=schema, quote=True, quote_schema=True)
 
 
 def fetch_params_by_ids(
@@ -41,12 +76,9 @@ def fetch_params_by_ids(
         "id" -> 按数据库真实 ID 列（配置 id_field）查询，并回取对应的总排号。
 
     返回 dict：{identifier: {"param": 新参数文本|None, "sn": 总排号|None}}。
-    标识符作为 key 原样保留（便于回查）；未查到的标识符其 param/sn 为 None，
-    与"查到但内容为空"区分开。sn 为对应的总排号（键类型为 sn 时即标识符本身，
-    键类型为 id 时由数据库回取）；若数据库未配置 id_field 且使用了 "id" 键，
-    则退化为按总排号列查询（仅向后兼容，会在日志告警）。
-
-    一对一关系：同一标识符出现多条记录时取第一条并记录 WARNING。
+    标识符作为 key 原样保留（便于回查）；未查到的标识符其 param/sn 为 None。
+    sn 为对应的总排号（键类型为 sn 时即标识符本身，键类型为 id 时由数据库回取）；
+    若数据库未配置 id_field 且使用了 "id" 键，则退化为按总排号列查询（仅向后兼容，会告警）。
     """
     if not id_keys:
         return {}
@@ -55,69 +87,80 @@ def fetch_params_by_ids(
         idt: {"param": None, "sn": None} for idt, _ in id_keys
     }
 
-    schema = db_cfg["schema"]
-    table = db_cfg["table"]
+    src = _build_source_table(db_cfg)
+    sn_col = db_cfg["id_column"]
     param_col = db_cfg["param_column"]
-    sn_col = db_cfg["id_column"]          # 总排号列
-    id_field = db_cfg.get("id_field")     # 真实 ID 列，可缺省
-    qualified_table = f"[{schema}].[{table}]"
+    id_field = db_cfg.get("id_field")
+    sn_c = src.c[sn_col]
+    param_c = src.c[param_col]
 
     sn_items = [idt for idt, k in id_keys if k == "sn"]
     id_items = [idt for idt, k in id_keys if k == "id"]
 
-    def _fill(identifiers: list[str], where_col: str, is_id_key: bool) -> None:
-        if not identifiers:
-            return
-        # 表名/schema 加中括号转义，不能写成 [schema.table]
-        placeholders = ",".join("?" for _ in identifiers)
-        if is_id_key:
-            # 查真实 ID 列，同时回取总排号列(sn_col)作为 sn
-            sql = (
-                f"SELECT [{where_col}], [{sn_col}], [{param_col}] "
-                f"FROM {qualified_table} WHERE [{where_col}] IN ({placeholders})"
-            )
-        else:
-            sql = (
-                f"SELECT [{where_col}], [{param_col}] "
-                f"FROM {qualified_table} WHERE [{where_col}] IN ({placeholders})"
-            )
+    engine = get_engine(db_cfg)
 
-        conn_str = _build_conn_str(db_cfg)
-        try:
-            with pyodbc.connect(conn_str, timeout=db_cfg["connect_timeout"]) as conn:
-                conn.timeout = db_cfg["query_timeout"]
-                cursor = conn.cursor()
-                cursor.execute(sql, identifiers)
-                seen: set[str] = set()
-                for row in cursor.fetchall():
-                    if is_id_key:
-                        ident, sn_val, param = row[0], row[1], row[2]
-                    else:
-                        ident, param = row[0], row[1]
-                        sn_val = ident  # 总排号即标识符本身
-                    ident = str(ident)
-                    if ident in seen:
-                        logger.warning("标识符 %s 在列 [%s] 上重复，已取第一条", ident, where_col)
-                        continue
-                    seen.add(ident)
+    def _fill_sn() -> None:
+        if not sn_items:
+            return
+        stmt = select(sn_c, param_c).where(sn_c.in_(sn_items))
+        with engine.connect() as conn:
+            for row in conn.execute(stmt):
+                ident = str(row[0])
                 entry = result.get(ident)
                 if entry is not None:
-                        entry["param"] = param
-                        entry["sn"] = sn_val
-        except pyodbc.Error as e:
-            raise DatabaseError(f"数据库查询失败: {e}") from e
+                    entry["param"] = row[1]
+                    entry["sn"] = ident
 
-    # 总排号键：直接查 id_column
-    _fill(sn_items, sn_col, is_id_key=False)
-    # 真实 ID 键：查 id_field；未配置时降级为总排号列并告警
-    if id_items:
-        if id_field:
-            _fill(id_items, id_field, is_id_key=True)
-        else:
+    def _fill_id() -> None:
+        if not id_items:
+            return
+        if not id_field:
+            # 未配置 id_field：降级为按总排号列查询
             logger.warning(
                 "未配置 database.id_field，--id 将退化为按总排号列 [%s] 查询", sn_col
             )
-            _fill(id_items, sn_col, is_id_key=False)
+            stmt = select(sn_c, param_c).where(sn_c.in_(id_items))
+            with engine.connect() as conn:
+                for row in conn.execute(stmt):
+                    ident = str(row[0])
+                    entry = result.get(ident)
+                    if entry is not None:
+                        entry["param"] = row[1]
+                        entry["sn"] = ident
+            return
+
+        id_c = src.c[id_field]
+        # 源表 id_field 为整型，将字符串标识符转为整数；无法转换的跳过并告警
+        id_int_map: dict[int, str] = {}
+        id_ints: list[int] = []
+        for idt in id_items:
+            try:
+                v = int(idt)
+            except ValueError:
+                logger.warning("id 键 %s 无法转为整数（源表 %s 为整型），已跳过", idt, id_field)
+                continue
+            id_int_map[v] = idt
+            id_ints.append(v)
+        if not id_ints:
+            return
+
+        stmt = select(id_c, sn_c, param_c).where(id_c.in_(id_ints))
+        with engine.connect() as conn:
+            for row in conn.execute(stmt):
+                idv = row[0]
+                orig = id_int_map.get(idv)
+                if orig is None:
+                    continue
+                entry = result.get(orig)
+                if entry is not None:
+                    entry["param"] = row[2]
+                    entry["sn"] = row[1]
+
+    try:
+        _fill_sn()
+        _fill_id()
+    except SQLAlchemyError as e:
+        raise DatabaseError(f"数据库查询失败: {e}") from e
 
     return result
 
@@ -129,20 +172,6 @@ def fetch_param_by_id(
     return fetch_params_by_ids(db_cfg, [(identifier, key)]).get(identifier)
 
 
-# ---------------------------------------------------------------------------
-# 附件分类落库（目标表 Common.Attachment，与源表 productionContractData 分属不同 schema）
-# ---------------------------------------------------------------------------
-# 落库约定（与项目记忆 MEMORY.md 中写入约定一致，请勿在此处用字面量以外的值）：
-#   - 无附件（has_attachment=false）：写哨兵行 (SN, '无附件', '无')
-#   - 无小类的行（coarse 真实附件 / 哨兵行）：MinorCategory 统一填 '无'
-ATTACHMENT_SCHEMA = "Common"
-ATTACHMENT_TABLE = "Attachment"
-
-SENTINEL_MAJOR = "无附件"
-SENTINEL_MINOR = "无"
-NO_MINOR = "无"
-
-
 def fetch_all_ids(
     db_cfg: dict[str, Any],
     limit: int | None = None,
@@ -157,51 +186,44 @@ def fetch_all_ids(
     过滤（含端点）；任一为 None 表示不限制该侧。limit 取排序+过滤后的前 N 条。
 
     返回的仍是总排号列表，可直接喂给 classify_batch（键类型统一为 sn）。
-    用派生表（内层 DISTINCT 取 (总排号, ID) 配对，外层按 ID 排序）规避 SQL Server
-    "SELECT DISTINCT 时 ORDER BY 列须出现在选择列表"的限制。
+    distinct + order_by + limit/offset 由 SQLAlchemy 按方言生成正确分页语法
+    （PG: LIMIT n OFFSET 0；MSSQL: OFFSET 0 ROWS FETCH NEXT n ROWS ONLY）。
     """
-    schema = db_cfg["schema"]
-    table = db_cfg["table"]
-    sn_col = db_cfg["id_column"]            # 总排号列（返回列）
-    id_field = db_cfg.get("id_field")      # 真实 ID 列（排序/过滤用）
-    qualified = f"[{schema}].[{table}]"
+    src = _build_source_table(db_cfg)
+    sn_col = db_cfg["id_column"]
+    id_field = db_cfg.get("id_field")
+    sn_c = src.c[sn_col]
 
-    order_dir = "DESC" if order == "desc" else "ASC"
-    inner_where = [f"[{sn_col}] IS NOT NULL"]
-    inner_params: list[Any] = []
+    engine = get_engine(db_cfg)
 
+    order_dir = "desc" if order == "desc" else "asc"
     if id_field:
-        inner_where.append(f"[{id_field}] IS NOT NULL")
+        id_c = src.c[id_field]
+        stmt = select(sn_c.label("sn"), id_c.label("id"))
+        wheres = [sn_c.isnot(None), id_c.isnot(None)]
         if id_min is not None:
-            inner_where.append(f"[{id_field}] >= ?")
-            inner_params.append(int(id_min))
+            wheres.append(id_c >= int(id_min))
         if id_max is not None:
-            inner_where.append(f"[{id_field}] <= ?")
-            inner_params.append(int(id_max))
-        order_expr = "[id]"                # 派生表别名
-        inner_select = f"SELECT DISTINCT [{sn_col}] AS sn, [{id_field}] AS id"
+            wheres.append(id_c <= int(id_max))
+        order_c = id_c
     else:
         logger.warning(
             "未配置 database.id_field，--limit/--range 将按总排号列排序（无法按真实 ID 排序/范围过滤）"
         )
-        order_expr = "[sn]"
-        inner_select = f"SELECT DISTINCT [{sn_col}] AS sn"
+        stmt = select(sn_c.label("sn"))
+        wheres = [sn_c.isnot(None)]
+        order_c = sn_c
 
-    inner_sql = f"{inner_select} FROM {qualified} WHERE {' AND '.join(inner_where)}"
-    sql = f"SELECT [sn] FROM ({inner_sql}) AS t ORDER BY {order_expr} {order_dir}"
-    params = list(inner_params)
+    stmt = stmt.where(*wheres)
+    stmt = stmt.order_by(order_c.asc() if order_dir == "asc" else order_c.desc())
+    stmt = stmt.distinct()
     if limit is not None:
-        sql += " OFFSET 0 ROWS FETCH NEXT ? ROWS ONLY"
-        params.append(int(limit))
+        stmt = stmt.limit(int(limit)).offset(0)
 
-    conn_str = _build_conn_str(db_cfg)
     try:
-        with pyodbc.connect(conn_str, timeout=db_cfg["connect_timeout"]) as conn:
-            conn.timeout = db_cfg["query_timeout"]
-            cursor = conn.cursor()
-            cursor.execute(sql, params)
-            return [row[0] for row in cursor.fetchall()]
-    except pyodbc.Error as e:
+        with engine.connect() as conn:
+            return [str(row[0]) for row in conn.execute(stmt)]
+    except SQLAlchemyError as e:
         raise DatabaseError(f"查询总排号失败: {e}") from e
 
 
@@ -213,39 +235,35 @@ def upsert_attachments(
 
     rows: 本次要写入的 (SN, MajorCategory, MinorCategory) 列表。
     对出现的每个 SN 先 DELETE 其旧行，再批量 INSERT——保证重跑总是反映
-    最新分类结果，不会因唯一索引 (SN, 大类, 小类) 冲突而失败。
+    最新分类结果，不会因唯一约束（复合主键 (SN,大类,小类)）冲突而失败。
 
     返回 (deleted_rows, inserted_rows) 计数。
     """
     if not rows:
         return (0, 0)
 
-    qualified = f"[{ATTACHMENT_SCHEMA}].[{ATTACHMENT_TABLE}]"
     distinct_sn = sorted({r[0] for r in rows})
+    engine = get_engine(db_cfg)
 
-    conn_str = _build_conn_str(db_cfg)
     try:
-        with pyodbc.connect(conn_str, timeout=db_cfg["connect_timeout"]) as conn:
-            conn.timeout = db_cfg["query_timeout"]
-            cursor = conn.cursor()
-            # 1) 删除本批所有 SN 的旧行
-            del_ph = ",".join("?" for _ in distinct_sn)
-            cursor.execute(
-                f"DELETE FROM {qualified} WHERE [SN] IN ({del_ph})", distinct_sn
+        with Session(engine) as session:
+            del_res = session.execute(
+                delete(Attachment).where(Attachment.SN.in_(distinct_sn))
             )
-            deleted = cursor.rowcount
-            # 2) 插入新行
-            cursor.executemany(
-                f"INSERT INTO {qualified} ([SN], [MajorCategory], [MinorCategory]) "
-                f"VALUES (?, ?, ?)",
-                rows,
+            deleted = del_res.rowcount if del_res.rowcount is not None else 0
+            session.execute(
+                insert(Attachment),
+                [
+                    {"SN": r[0], "MajorCategory": r[1], "MinorCategory": r[2]}
+                    for r in rows
+                ],
             )
             inserted = len(rows)
-            conn.commit()
+            session.commit()
             logger.info(
                 "upsert_attachments: 删除 %d 行, 插入 %d 行, 涉及 %d 个 SN",
                 deleted, inserted, len(distinct_sn),
             )
             return (deleted, inserted)
-    except pyodbc.Error as e:
+    except SQLAlchemyError as e:
         raise DatabaseError(f"写入附件表失败: {e}") from e

orm.py

@@ -0,0 +1,177 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""数据库抽象层：基于 SQLAlchemy 的多数据库支持（MSSQL / PostgreSQL）。
+
+职责：
+  - 按 db_type 构建对应方言的 Engine（连接信息完全来自 config.database）。
+  - 定义目标附件表 Common.Attachment 的 ORM 模型（跨库统一的建表/读写入口）。
+  - 提供幂等建库建表 init_schema（供 --init-db 调用）。
+
+源表（productionContractData 等）列名由配置驱动、含中文/动态表名，不在这里建
+声明式模型，而是在 db.py 里用 Core 的 table()/column() + quote=True 动态构造，
+由 SQLAlchemy 负责生成各方言下正确的标识符引用（PG 用 "名"，MSSQL 用 [名]）。
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+import urllib.parse
+from typing import Any
+
+from sqlalchemy import (
+    Column,
+    Integer,
+    String,
+    create_engine,
+    event,
+    text,
+)
+from sqlalchemy.engine import Engine
+from sqlalchemy.orm import declarative_base
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class DatabaseError(Exception):
+    """数据库连接或查询失败（统一异常，供上层 classify_batch / CLI 捕获）。"""
+
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# 目标附件表 Common.Attachment 的 ORM 模型
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# 与项目记忆 MEMORY.md 一致：严格 3 字段，全部 NOT NULL；
+# 唯一约束 (SN, MajorCategory, MinorCategory)。这里用三列复合主键表达同一语义
+# （复合主键天然唯一，且无需额外唯一索引名），并强制 quote=True 保留大小写，
+# 使 PG 下表/列名保持 "Common"."Attachment" / "SN" 等原样，与 SQL Server 端一致。
+ATTACHMENT_SCHEMA = "Common"
+ATTACHMENT_TABLE = "Attachment"
+
+SENTINEL_MAJOR = "无附件"   # 无附件哨兵：大类固定写 '无附件'
+SENTINEL_MINOR = "无"       # 哨兵/无小类占位：小类统一填 '无'
+NO_MINOR = "无"             # coarse 真实附件 / 哨兵行 的小类占位
+
+Base = declarative_base()
+
+
+class Attachment(Base):
+    __tablename__ = ATTACHMENT_TABLE
+    __table_args__ = (
+        {"schema": ATTACHMENT_SCHEMA, "quote": True, "quote_schema": True},
+    )
+
+    SN = Column("SN", String(30), primary_key=True, nullable=False, quote=True)
+    MajorCategory = Column("MajorCategory", String(40), primary_key=True, nullable=False, quote=True)
+    MinorCategory = Column("MinorCategory", String(40), primary_key=True, nullable=False, quote=True)
+
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# 连接信息解析
+# ---------------------------------------------------------------------------
+def resolve_db_type(db_cfg: dict[str, Any]) -> str:
+    """推断数据库类型：优先用显式 db_type，否则按 driver 是否含 'SQL Server' 判断。"""
+    db_type = (db_cfg.get("db_type") or "").strip().lower()
+    if db_type in ("mssql", "postgresql", "pgsql", "postgres"):
+        return "postgresql" if db_type in ("postgresql", "pgsql", "postgres") else "mssql"
+    driver = (db_cfg.get("driver") or "").lower()
+    if "sql server" in driver:
+        return "mssql"
+    # 默认当作 PostgreSQL（本环境新引入的目标库）
+    return "postgresql"
+
+
+def _build_url(db_cfg: dict[str, Any]) -> str:
+    db_type = resolve_db_type(db_cfg)
+    user = urllib.parse.quote_plus(db_cfg["username"])
+    pw = urllib.parse.quote_plus(db_cfg["password"])
+    host = db_cfg["server"]
+    port = db_cfg["port"]
+    database = db_cfg["database"]
+
+    if db_type == "postgresql":
+        return f"postgresql+psycopg2://{user}:{pw}@{host}:{port}/{database}"
+    # mssql
+    driver = db_cfg.get("driver", "ODBC Driver 18 for SQL Server")
+    drv = urllib.parse.quote_plus(driver)
+    tsc = "yes" if db_cfg.get("trust_server_certificate", False) else "no"
+    return (
+        f"mssql+pyodbc://{user}:{pw}@{host}:{port}/{database}"
+        f"?driver={drv}&TrustServerCertificate={tsc}"
+    )
+
+
+def build_engine(db_cfg: dict[str, Any], echo: bool = False) -> Engine:
+    """按配置构建 SQLAlchemy Engine。
+
+    - 登录超时：mssql 通过 connect_args.timeout（pyodbc 登录超时）；pg 由驱动处理。
+    - 语句超时：通过 connect 事件设置（mssql: dbapi_conn.timeout；pg: SET statement_timeout）。
+    - pool_pre_ping 开启，避免跨长时间空闲的连接失效。
+    """
+    url = _build_url(db_cfg)
+    db_type = resolve_db_type(db_cfg)
+    connect_timeout = int(db_cfg.get("connect_timeout", 10))
+    query_timeout = int(db_cfg.get("query_timeout", 15))
+
+    connect_args: dict[str, Any] = {}
+    if db_type == "mssql":
+        connect_args["timeout"] = connect_timeout  # pyodbc 登录超时
+
+    try:
+        engine = create_engine(url, connect_args=connect_args, pool_pre_ping=True, future=True, echo=echo)
+    except Exception as e:  # pragma: no cover - 配置/驱动错误
+        raise DatabaseError(f"创建数据库引擎失败: {e}") from e
+
+    if db_type == "mssql":
+        @event.listens_for(engine, "connect")
+        def _set_mssql_timeout(dbapi_conn, _rec) -> None:
+            try:
+                dbapi_conn.timeout = query_timeout  # pyodbc 语句超时（秒）
+            except Exception:  # pragma: no cover
+                pass
+    else:
+        @event.listens_for(engine, "connect")
+        def _set_pg_timeout(dbapi_conn, _rec) -> None:
+            try:
+                cur = dbapi_conn.cursor()
+                cur.execute(f"SET statement_timeout = {query_timeout * 1000}")
+                cur.close()
+            except Exception:  # pragma: no cover
+                pass
+
+    return engine
+
+
+_ENGINES: dict[tuple, Engine] = {}
+
+
+def get_engine(db_cfg: dict[str, Any], echo: bool = False) -> Engine:
+    """获取（并缓存）Engine，避免每次调用都重建连接池。"""
+    key = (
+        resolve_db_type(db_cfg),
+        db_cfg.get("server"),
+        db_cfg.get("port"),
+        db_cfg.get("database"),
+        db_cfg.get("username"),
+    )
+    engine = _ENGINES.get(key)
+    if engine is None:
+        engine = build_engine(db_cfg, echo=echo)
+        _ENGINES[key] = engine
+    return engine
+
+
+def init_schema(engine: Engine) -> None:
+    """幂等初始化目标库：确保 Common schema 存在并建 Attachment 表。
+
+    源表（如 productionContractData）是既有数据，不在此处创建/修改。
+    仅在目标库操作，用于首次迁移/部署时准备落库表。
+    """
+    dialect = engine.dialect.name  # 'postgresql' / 'mssql'
+    with engine.begin() as conn:
+        if dialect == "postgresql":
+            conn.execute(text('CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS "Common"'))
+        else:  # mssql
+            conn.execute(text(
+                "IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM sys.schemas WHERE name='Common') "
+                "EXEC('CREATE SCHEMA [Common]')"
+            ))
+        # 建表（checkfirst=True：已存在则跳过）
+        Base.metadata.create_all(conn, checkfirst=True)
+    logger.info("init_schema 完成：%s.%s 已就绪", ATTACHMENT_SCHEMA, ATTACHMENT_TABLE)

requirements.txt

@@ -1,3 +1,5 @@
 pyyaml>=6.0
 pyodbc>=5.0
+sqlalchemy>=2.0
+psycopg2-binary>=2.9
 openai>=1.0

write_attachments.py

@@ -49,6 +49,8 @@ from db import (  # noqa: E402
     SENTINEL_MINOR,
     NO_MINOR,
     fetch_all_ids,
+    get_engine,
+    init_schema,
     upsert_attachments,
 )
 
@@ -154,6 +156,10 @@ def main() -> None:
         "--dry-run", action="store_true",
         help="只打印将要写入/跳过的统计，不连接目标表写入",
     )
+    parser.add_argument(
+        "--init-db", action="store_true",
+        help="仅初始化目标库：幂等创建 Common.Attachment 表（含 Common schema），不进行分类/写入",
+    )
     args = parser.parse_args()
 
     try:
@@ -169,6 +175,16 @@ def main() -> None:
     )
     logger = logging.getLogger("write_attachments")
 
+    # 仅初始化目标表（幂等建 Common schema + Attachment 表），然后退出
+    if args.init_db:
+        try:
+            init_schema(get_engine(cfg["database"]))
+        except DatabaseError as e:
+            print(f"[init-db 失败] {e}", file=sys.stderr)
+            sys.exit(1)
+        print(f"[init-db] 已完成：目标表 {ATTACHMENT_SCHEMA}.{ATTACHMENT_TABLE} 已就绪（幂等）")
+        return
+
     mode = args.mode or cfg["business"]["default_mode"]
     log_dir = args.log_dir or cfg["business"]["log_dir"]
     # enable_other_category 是可选配置项，缺省按"关闭"；--enable-other 只能从关到开