rust_store_core/dialect/

mod.rs

//! Mongo 方言 → 关系型 SQL 翻译层（纯逻辑，无 IO）
//!
//! 背景：core 按约定继续产出 **Mongo 命令 JSON**（`find`/`aggregate`/`countDocuments`/…）。
//! 本模块提供一条**纯函数**翻译通道，把这些命令落成 MySQL / PostgreSQL / SQLite 各后端的
//! 参数化 SQL 语句（[`ir::SqlStmt`]），并负责把驱动返回的**平铺 JOIN 行**还原为嵌套 Mongo
//! 文档（[`row::restore_rows`]）。
//!
//! 设计边界（对齐「用 MongoDB 方言，其他数据库适配」的要求）：
//! 1. [`translate::translate`] 只做 JSON → SQL 中间表示，完全不触数据库；Host 拿到
//!    `SqlStmt` 后自行绑定驱动。
//! 2. 关系模型采用**严格关系范式**：标量字段落在单表，`object`/`array` 展平为附属表，
//!    关系用 SQL JOIN 解析。
//! 3. 无法安全翻译的组合输出 `_unsupported` 标志 + warning，**绝不生成错误 SQL**。
//! 4. 平铺行 → 嵌套文档的还原与 introspection 行 → schemaJSON 的映射都是纯逻辑，四侧对拍可复现。

pub mod filter;
pub mod introspect;
pub mod ir;
pub mod overlay;
pub mod row;
pub mod select;
pub mod translate;
pub mod write;

// 保持对外路径稳定：`crate::dialect::*` 直接可用（函数与其同名模块共存）
pub use introspect::{introspect_to_schema_json, schema_def_from_rows};
pub use overlay::merge_schema;
pub use row::restore_rows_json;
pub use translate::translate;

use crate::schema::Schema;

/// 标量字段 → 列名（本表列）；object/array 展平字段跳过；点号路径按整串处理。
///
/// **读（[`select`]）与写（[`write`]）共用此唯一实现。** 两侧语义若各自漂移会产生
/// 读写不对称（读得到的列写不进 / 写进去的列读不出），故收口到此，两侧只做薄包装。
pub(crate) fn scalar_column(schema: &Schema, field: &str) -> Option<String> {
    if field.contains('.') {
        let (head, _) = field.split_once('.')?;
        // 点号字段：若 head 是 object/array（其子字段展平到附属表）则跳过；否则按整串处理
        let head_type = schema.fields.get(head).map(|f| f.field_type.as_str());
        if matches!(head_type, Some("object") | Some("array")) {
            return None;
        }
        return Some(field.to_string());
    }
    match schema.fields.get(field).map(|f| f.field_type.as_str()) {
        Some("object") | Some("array") => None,
        _ => Some(field.to_string()),
    }
}

/// 字段 → 列引用（过滤 / 投影 / 回读用；object/array 走 JSON 单列）。
///
/// 与 [`scalar_column`] 的差异：`scalar_column` 只认标量列（object/array 返回 `None`，
/// 供关系键解析、分组键等**必须标量**的场景）；本函数在其基础上把 object/array 字段
/// 展开为 JSON 列引用（见执行文档 §4.5 / 不足清单 #3）：
/// - 标量字段 → [`ColumnRef::Scalar`]（调用方按别名限定 + 引号化）；
/// - object/array 整值 → [`ColumnRef::Json`]（单列存 JSON 文本，读取时解析）；
/// - object/array 的点号路径（U3 过滤 / U4 排序）→ [`ColumnRef::JsonPath`]（提取表达式）。
///
/// 未声明字段返回 `None`（调用方据此显式报错，绝不静默）。
pub(crate) fn field_column_ref(schema: &Schema, field: &str) -> Option<ColumnRef> {
    if let Some((head, rest)) = field.split_once('.') {
        let head_type = schema.fields.get(head).map(|f| f.field_type.as_str());
        match head_type {
            // U3/U4：object/array 点号路径 → JSON 提取（根列 head + 子路径 rest）
            Some("object") | Some("array") => {
                let path: Vec<String> = rest.split('.').map(String::from).collect();
                Some(ColumnRef::JsonPath(head.to_string(), path))
            }
            // 点号字段的 head 非 object/array（如标量同名字段）→ 按整串列名处理（既有语义）
            _ => Some(ColumnRef::Scalar(field.to_string())),
        }
    } else {
        match schema.fields.get(field).map(|f| f.field_type.as_str()) {
            Some("object") | Some("array") => Some(ColumnRef::Json(field.to_string())),
            // 已声明标量 / 未声明字段（与 `scalar_column` 宽松语义一致：按裸列名处理，
            // 如物理主键 `_id` 不在 schema.fields 但恒为列）
            _ => Some(ColumnRef::Scalar(field.to_string())),
        }
    }
}

/// 字段 → 列引用（见 [`field_column_ref`]）：区分标量列 / JSON 整列 / JSON 点号路径。
#[derive(Debug, Clone, PartialEq)]
pub enum ColumnRef {
    /// 标量列：字段名（调用方按表别名限定 + 引号化）
    Scalar(String),
    /// JSON 整列：object/array 字段落单列存 JSON 文本（读取时解析回嵌套对象）
    Json(String),
    /// JSON 点号路径（U3 过滤 / U4 排序）：根列名 + 子路径（调用方构造提取表达式）
    JsonPath(String, Vec<String>),
}

/// §9.7「布尔归一」：schema 字段是否为布尔类型（`boolean` 规范拼写 / `bool` 简写）。
///
/// 判定依据是 schema 的**声明类型**（不是驱动元数据，也不是物理列类型）——SQL 侧把布尔
/// 存成 `TINYINT(1)` / `INTEGER` / `BOOLEAN` 都可能，唯一稳定的依据是 schema。命中即由
/// [`row::restore_rows`] 在行还原时把 `0/1` 归一为 JSON `bool`。
///
/// 两种拼写都接受：core 的类型文档与 introspection 产出 `boolean`，而示例/用户 schema
/// 常写 `bool`（如场景矩阵的 `paid` / `free`），二者语义相同。
pub(crate) fn field_is_bool(schema: &Schema, field: &str) -> bool {
    schema
        .fields
        .get(field)
        .map(|f| {
            f.field_type.eq_ignore_ascii_case("bool")
                || f.field_type.eq_ignore_ascii_case("boolean")
        })
        .unwrap_or(false)
}

/// 支持的数据库后端
#[derive(Debug, Clone, Copy, PartialEq, Eq)]
pub enum Backend {
    Mysql,
    Postgres,
    Sqlite,
}

impl Backend {
    /// 从字符串解析后端（未知 → Err）
    pub fn parse(s: &str) -> Result<Backend, String> {
        match s.to_lowercase().as_str() {
            "mysql" => Ok(Backend::Mysql),
            "postgres" | "pg" | "postgresql" => Ok(Backend::Postgres),
            "sqlite" => Ok(Backend::Sqlite),
            _ => Err(format!("不支持的后端: {}", s)),
        }
    }

    /// 双重引号标识符
    pub fn quote_ident(&self, ident: &str) -> String {
        match self {
            Backend::Mysql => format!("`{}`", ident.replace('`', "``")),
            _ => format!("\"{}\"", ident.replace('"', "\"\"")),
        }
    }

    /// 双精度浮点类型名（§9.7「数值归 double」）
    ///
    /// `SUM/AVG` 的结果在不同后端原生精度不同：MySQL `AVG(<int 列>)` 只保留 4 位小数
    /// （`DECIMAL(scale+4)`），PG `AVG(<int 列>)` 返回精确 `numeric`，均与 Mongo `$avg`
    /// 的 IEEE-754 double 存在差异。故 SQL 侧 `AVG` 前先把入参 `CAST` 到双精度。
    pub fn double_type(&self) -> &'static str {
        match self {
            Backend::Mysql => "DOUBLE",
            Backend::Postgres => "DOUBLE PRECISION",
            Backend::Sqlite => "REAL",
        }
    }

    /// 表名 → SQL：namespace 可选限定（`Some(ns)` → `"ns"."table"`；`None` → `"table"`）
    ///
    /// namespace 与连接的 search_path / 连接库 / ATTACH 库对应（见
    /// `multi-datasource-routing-plan.md` §二）；空串按 `None` 处理。
    pub fn qualified_table(&self, namespace: Option<&str>, table: &str) -> String {
        match namespace.filter(|s| !s.is_empty()) {
            Some(ns) => format!("{}.{}", self.quote_ident(ns), self.quote_ident(table)),
            None => self.quote_ident(table),
        }
    }

    /// 占位符：SQLite/MySQL 用 `?`，PostgreSQL 用 `$n`（调用方保证按顺序传入 index）
    pub fn placeholder(&self, _index: usize) -> String {
        match self {
            Backend::Postgres => format!("${}", _index + 1),
            _ => "?".to_string(),
        }
    }

    /// 后端标识（同 `Debug`，供绑定层序列化）
    pub fn as_str(&self) -> &'static str {
        match self {
            Backend::Mysql => "mysql",
            Backend::Postgres => "postgres",
            Backend::Sqlite => "sqlite",
        }
    }

    /// MySQL 无 RETURNING —— 需由 Host 编排 UPDATE + find 两段；PG/SQLite 原生支持
    pub fn supports_returning(&self) -> bool {
        !matches!(self, Backend::Mysql)
    }

    /// JSON 列的方言类型名（`object`/`array` 字段落单列存储的契约，见 §4.5 / 不足清单 #3）
    ///
    /// ⚠️ 跨方言对齐：`object`/`array` 字段在 SQL 后端**以单列存 JSON 文本** ——
    /// MySQL `JSON` / PG `jsonb` / SQLite `TEXT`（JSON1 扩展）。core 不写 DDL（铁律 6），
    /// 此常量供示例 DDL、introspection 与文档约定引用。
    pub fn json_type_name(&self) -> &'static str {
        match self {
            Backend::Mysql => "JSON",
            Backend::Postgres => "jsonb",
            Backend::Sqlite => "TEXT",
        }
    }

    /// JSON 点号路径 → **标量**提取表达式（U3 对象点号路径过滤 / U4 排序用）
    ///
    /// - MySQL：`JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(col, '$.a.b'))`
    /// - PG：`(col #>> '{a,b}')`
    /// - SQLite：`json_extract(col, '$.a.b')`
    ///
    /// 三者统一为「提取后标量（数值/字符串）」，供比较与 `ORDER BY` 使用；
    /// `col` 须为已按后端引号化的**列标识符**，`path` 为点号各段（不含列名）。
    pub fn json_extract_scalar(&self, col: &str, path: &[&str]) -> String {
        match self {
            Backend::Mysql => format!(
                "JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT({}, '{}'))",
                col,
                json_path_dollar(path)
            ),
            Backend::Postgres => format!("({} #>> '{{{}}}')", col, path.join(",")),
            Backend::Sqlite => format!("json_extract({}, '{}')", col, json_path_dollar(path)),
        }
    }
}

/// 点号路径 → MySQL/SQLite `JSON_EXTRACT` 的 `$` 路径字面量（`["a","b"]` → `$.a.b`）
fn json_path_dollar(path: &[&str]) -> String {
    let mut s = String::from("$");
    for seg in path {
        s.push('.');
        s.push_str(seg);
    }
    s
}