// IPSExtractor — esquema de integración PostgreSQL
// Fuente autoritativa: services/extraction/infrastructure/database.py
//                      services/extraction/alembic/versions/
//
// Visualizar en https://dbdiagram.io (importar este archivo)
// o con la CLI de dbml: npx @dbml/cli dbml2sql docs/database.dbml

Project ipsextractor {
  database_type: 'PostgreSQL'
  Note: '''
    Base de datos compartida entre todos los microservicios (extraction, cleaning,
    count-facturas). Cada servicio accede directamente a las tablas que necesita.
    Las migraciones se gestionan con Alembic (services/extraction/alembic/).
    Cada servicio es desacoplado; comparten solo la DB como fuente de verdad.
  '''
}

// ---------------------------------------------------------------------------
// Grupos de tablas
// ---------------------------------------------------------------------------

TableGroup orchestration {
  jobs
  tasks
}

TableGroup pipeline {
  extraction_batches
  extraction_rows
  cleaning_jobs
  cleaned_rows
}

TableGroup counting {
  count_job_files
}

// ---------------------------------------------------------------------------
// Orchestration — trabajo multimodular del usuario
// ---------------------------------------------------------------------------

Table jobs {
  id varchar(36) [pk, note: 'UUID v4']
  status varchar(32) [not null, default: 'pending', note: 'pending | running | completed | failed']
  title text [note: 'Nombre descriptivo del trabajo']
  metadata jsonb [not null, default: '{}', note: 'Datos adicionales específicos por tipo de trabajo']
  created_at timestamptz [not null]
  updated_at timestamptz [not null]

  indexes {
    status
  }

  Note: '''
    Contenedor de trabajo del usuario. Un job puede tener múltiples tasks
    (una por servicio/módulo utilizado). Permite agrupar conteo + extracción
    + limpieza de un mismo conjunto de documentos.
  '''
}

Table tasks {
  id varchar(36) [pk, note: 'UUID v4']
  job_id varchar(36) [ref: > jobs.id, note: 'FK nullable — compat. con tasks anteriores']
  type varchar(64) [not null, note: 'counting | extraction | cleaning']
  status varchar(32) [not null, default: 'pending', note: 'pending | running | completed | failed']
  title text
  request jsonb [not null, default: '{}', note: 'Payload de la petición que originó la tarea']
  result jsonb [not null, default: '{}', note: 'Al completar incluye extraction_batch_id o conteos']
  error text
  owner_id varchar(36) [note: 'Reservado para multi-usuario']
  created_at timestamptz [not null]
  updated_at timestamptz [not null]
  started_at timestamptz
  finished_at timestamptz

  indexes {
    job_id
    type
    status
    owner_id
  }

  Note: '''
    Módulo/resultado dentro de un Job. Una task representa la ejecución
    de un servicio específico (conteo, extracción, limpieza).
    job_id es nullable para compatibilidad con tasks creadas antes de jobs.
  '''
}

// ---------------------------------------------------------------------------
// Counting — resultados del servicio de conteo de facturas médicas
// ---------------------------------------------------------------------------

Table count_job_files {
  id varchar(36) [pk, note: 'UUID v4']
  job_module_id varchar(36) [not null, ref: > tasks.id]
  radicado varchar(255) [note: 'Identificador del radicado / carpeta de origen']
  filename varchar(512) [not null, note: 'Nombre del archivo PDF']
  file_path text [note: 'Ruta del archivo en el volumen montado (/data/...)']
  doc_type varchar(128) [note: 'Tipo de documento (ej. Factura, Historia_Clinica)']
  service_count integer [note: 'Número de servicios detectados por el modelo ML']
  services jsonb [not null, default: '[]', note: 'Lista de ServiceRow detectados por el modelo']
  status varchar(32) [not null, default: 'ok', note: 'ok | error']
  is_valid boolean [note: 'null=sin revisar | true=válido | false=rechazado por el usuario']
  error text [note: 'Mensaje de error si status=error']
  created_at timestamptz [not null]

  indexes {
    job_module_id
    radicado
    status
    is_valid
  }

  Note: '''
    Resultado del servicio Go (services-count-facturas-medicas-serving) para
    un PDF individual. El campo file_path permite que el servicio de extracción
    procese el archivo directamente sin necesidad de re-subirlo.
    is_valid=null hasta que el usuario revise; el umbral min_service_count
    se aplica en el endpoint POST /tasks/extraction/from-count.
  '''
}

// ---------------------------------------------------------------------------
// Extracción
// ---------------------------------------------------------------------------

Table extraction_batches {
  id varchar(36) [pk, note: 'UUID v4']
  job_module_id varchar(36) [ref: > tasks.id, note: 'FK nullable — tarea que origino este lote']
  status varchar(32) [not null, default: 'pending', note: 'pending | running | completed | failed']
  root_path text [note: 'Ruta raíz de documentos (IPS_DOCUMENT_ROOT o "count://" si viene de conteo)']
  request jsonb [not null, default: '{}', note: 'ExtractionRequest serializado']
  error text
  created_at timestamptz [not null]
  updated_at timestamptz [not null]

  indexes {
    job_module_id
    status
  }

  Note: 'Lote creado al iniciar una extracción; agrupa todas las filas extraídas.'
}

Table extraction_rows {
  id integer [pk, increment]
  batch_id varchar(36) [not null, ref: > extraction_batches.id]
  radicado varchar(255) [note: 'Identificador del radicado IPS']
  source_pdf text [note: 'Ruta del PDF origen dentro del volumen montado']
  row_index integer [not null, default: 0, note: 'Orden estable dentro del lote']
  row_json jsonb [not null, default: '{}', note: 'Fila aplanada con campos solicitados']
  raw_json jsonb [not null, default: '{}', note: 'Resultado bruto del procesador por radicado']
  created_at timestamptz [not null]

  indexes {
    batch_id
    radicado
  }

  Note: 'Una o más filas por radicado según flatten_extraction_result().'
}

// ---------------------------------------------------------------------------
// Limpieza
// ---------------------------------------------------------------------------

Table cleaning_jobs {
  id varchar(36) [pk, note: 'UUID v4']
  extraction_batch_id varchar(36) [null, ref: > extraction_batches.id, note: 'Null si source=csv']
  job_id varchar(36) [null, ref: > jobs.id, note: 'Trabajo Desktop al que pertenece']
  source varchar(32) [not null, default: 'extraction', note: 'extraction | csv']
  status varchar(32) [not null, default: 'pending', note: 'pending | running | completed | failed']
  request jsonb [not null, default: '{}', note: 'CleaningRequest (rules_per_column, etc.)']
  log jsonb [not null, default: '[]', note: 'Lista de mensajes de auditoría del job']
  error text
  created_at timestamptz [not null]
  updated_at timestamptz [not null]

  indexes {
    extraction_batch_id
    job_id
    source
    status
  }

  Note: 'Ejecución de reglas de limpieza sobre filas de extracción o CSV subido.'
}

Table cleaned_rows {
  id integer [pk, increment]
  cleaning_job_id varchar(36) [not null, ref: > cleaning_jobs.id]
  extraction_batch_id varchar(36) [null, ref: > extraction_batches.id]
  row_index integer [not null, default: 0, note: 'Conserva el orden del lote original']
  row_json jsonb [not null, default: '{}', note: 'Fila tras aplicar reglas de limpieza']
  created_at timestamptz [not null]

  indexes {
    cleaning_job_id
    extraction_batch_id
  }

  Note: 'Salida del servicio de limpieza.'
}