Documento de Diseño de la Base de Datos de MyEMS

Este documento está dirigido a programadores y ofrece una explicación detallada de la arquitectura de la base de datos, la estructura de las tablas y la filosofía de diseño del sistema de gestión energética MyEMS.

Tabla de Contenidos

• Diseño de la arquitectura de la base de datos
• Descripción detallada de la base de datos
• Relación del flujo de datos
• Especificación de diseño de la estructura de las tablas

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Diseño de la arquitectura de la base de datos

Concepto de diseño

1. Separación de datos: Separar los datos en diferentes bases de datos según el tipo y uso de los datos, para evitar que una única base de datos crezca demasiado.
2. Separación de lectura y escritura: Los datos históricos se almacenan en formato de series temporales, lo que permite consultas eficientes.
3. Escalabilidad horizontal: Las bases de datos de gran tamaño (historical_db, energy_db) pueden escalarse de forma independiente.
4. Normas unificadas: Todas las bases de datos utilizan el mismo conjunto de caracteres y reglas de ordenación.

Configuración de la base de datos

Todas las bases de datos utilizan uniformemente la siguiente configuración:

• Conjunto de caracteres: utf8mb4 (admite el conjunto de caracteres UTF-8 completo, incluyendo emojis)
• Regla de ordenación: utf8mb4_unicode_ci (regla de ordenación Unicode)
• Motor de almacenamiento: InnoDB (predeterminado, admite transacciones y claves foráneas)

Convenciones de nomenclatura

• Nomenclatura de bases de datos: myems_{Función}_db (minúsculas, separadas por guiones bajos)
• Nomenclatura de tablas: tbl_{Nombre de la Entidad} (minúsculas, separadas por guiones bajos)
• Nomenclatura de campos: Minúsculas, separadas por guiones bajos, por ejemplo start_datetime_utc
• Nomenclatura de índices: tbl_{Nombre de la Tabla}_index_{Número de Secuencia}

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Descripción detallada de la base de datos

1. Myems_system_db (base de datos de configuración del sistema)

Propósito: Almacena la configuración básica y los metadatos del sistema, y funciona como la biblioteca de configuración principal de todo el sistema.

Características:

• Contiene el mayor número de tablas (aproximadamente más de 150 tablas)
• El volumen de datos es relativamente pequeño, pero la estructura es compleja
• Contiene una gran cantidad de tablas de asociación

Clasificación de tablas principales:

1.1 Tabla de configuración básica

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_energy_categories	Clasificación de energías (electricidad, agua, gas, frío, calor, etc.)	id, name, unit_of_measure, kgce, kgco2e
tbl_energy_items	Subítems de consumo energético (iluminación, aire acondicionado, energía eléctrica, etc.)	id, name, energy_category_id
tbl_cost_centers	Centro de costos	id, name, external_id
tbl_data_sources	Configuración de fuentes de datos	id, name, gateway_id, protocol, connection
tbl_protocols	Configuración de protocolos	id, name, protocol_type

1.2 Tabla de gestión de equipos

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_equipments	Información de dispositivos	id, name, uuid, equipment_type_id, cost_center_id
tbl_combined_equipments	Dispositivo combinado (combinación de múltiples dispositivos)	id, name, is_input_counted, is_output_counted
tbl_meters	Información de medidores	id, name, uuid, energy_category_id, is_counted
tbl_offline_meters	Medidor sin conexión (ingresado manualmente)	id, name, energy_category_id
tbl_virtual_meters	Medidor virtual (calculado)	id, name, expression (en formato JSON)
tbl_points	Información de puntos de datos	id, name, data_source_id, object_type, object_id

1.3 Tabla de organización espacial

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_spaces	Información espacial (habitaciones, plantas, etc.)	id, name, uuid, parent_space_id, area
tbl_stores	Información de tiendas	id, name, uuid, space_id
tbl_tenants	Información de inquilinos	id, name, uuid, space_id
tbl_shopfloors	Información de talleres	id, name, uuid, space_id

1.4 Tabla de relaciones de asociación

El sistema utiliza una gran cantidad de tablas de asociación para establecer relaciones de muchos a muchos:

• tbl_equipments_meters: Asociación entre equipos y medidores
• tbl_equipments_points: Asociación entre equipos y puntos de datos
• tbl_spaces_equipments: Asociación entre espacios y equipos
• tbl_spaces_meters: Asociación entre espacios y medidores
• tbl_combined_equipments_equipments: Asociación entre equipos combinados y dispositivos
• etc...

1.5 Lista de equipos de energías renovables

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_photovoltaic_power_stations	Planta de energía fotovoltaica	id, name, capacity, contact_id
tbl_energy_storage_containers	Contenedor de almacenamiento de energía	id, name, rated_capacity, rated_power
tbl_energy_storage_power_stations	Planta de almacenamiento de energía	id, name, rated_capacity
tbl_microgrids	Microred eléctrica	id, name, address
tbl_charging_stations	Estación de carga	id, name, rated_capacity, rated_power

1.6 Tabla de control y programación

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_commands	Comando de control	id, name, topic, payload (en formato JSON)
tbl_control_modes	Modo de control	id, name, is_active
tbl_control_modes_times	Período de tiempo del modo de control	id, control_mode_id, start_time_of_day, end_time_of_day

1.7 Otras tablas de configuración

• tbl_contacts: Información de contactos
• tbl_distribution_systems: Sistemas de distribución
• tbl_distribution_circuits: Circuitos de distribución
• tbl_energy_flow_diagrams: Diagramas de flujo de energía
• tbl_tariffs: Configuración de precios de la electricidad
• tbl_working_calendars: Calendarios laborales
• tbl_web_messages: Mensajes web

Precauciones de desarrollo:

• Todas las tablas tienen un campo id (BIGINT AUTO_INCREMENT) y dos campos de clave foránea
• Los campos JSON utilizan el tipo LONGTEXT para almacenar cadenas JSON formateadas

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2. Myems_historics_db (Base de datos de datos históricos)

Propósito: Almacenar datos de monitoreo en tiempo real y datos históricos, y es una de las bases de datos de mayor volumen de datos del sistema.

Características:

• El volumen de datos es enorme y se utiliza el almacenamiento de series temporales
• Contiene tablas de datos originales y de caché de valores más recientes
• Admite la etiquetación de calidad de datos (is_bad, is_published)

Estructura de tablas principales:

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave	Estrategia de índice
tbl_analog_value	Datos históricos analógicos	point_id, utc_date_time, actual_value, is_bad, is_published	(point_id, utc_date_time), (utc_date_time)
tbl_analog_value_latest	Valor analógico más reciente (caché)	point_id, utc_date_time, actual_value	(point_id, utc_date_time)
tbl_digital_value	Datos históricos digitales	point_id, utc_date_time, actual_value (INT)	(point_id, utc_date_time), (utc_date_time)
tbl_digital_value_latest	Valor numérico más reciente (caché)	point_id, utc_date_time, actual_value	(point_id, utc_date_time)
tbl_energy_value	Datos históricos de consumo energético	point_id, utc_date_time, actual_value, is_bad, is_published	(point_id, utc_date_time), (utc_date_time)
tbl_energy_value_latest	Valor de consumo energético más reciente (caché)	point_id, utc_date_time, actual_value	(point_id, utc_date_time)
tbl_text_value	Datos históricos de texto	point_id, utc_date_time, actual_value (LONGTEXT)	(point_id, utc_date_time), (utc_date_time)
tbl_text_value_latest	Valor de texto más reciente (caché)	point_id, utc_date_time, actual_value	(point_id, utc_date_time)

Tabla de almacenamiento de archivos:

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_cost_files	Documento de costos (Excel/CSV)	file_name, uuid, upload_datetime_utc, status, file_object (LONGBLOB)
tbl_offline_meter_files	Archivo de datos de medidores sin conexión	file_name, uuid, upload_datetime_utc, status, file_object
tbl_data_repair_files	Archivo de reparación de datos	file_name, uuid, upload_datetime_utc, status, file_object
tbl_energy_plan_files	Documento de planificación de consumo energético	file_name, uuid, upload_datetime_utc, status, file_object

Descripción de tipos de datos:

• practice_value: DECIMAL (21,6) - Admite valores numéricos de alta precisión con 6 decimales
• utc_date_time: DATETIME - Hora UTC, todas las horas utilizan uniformemente UTC
• is_bad: BOOL - Etiqueta de calidad de datos, True indica datos defectuosos
• is_published: BOOL - Indicador de publicación, True indica publicado

Precauciones de desarrollo:

• Todos los campos de tiempo utilizan la hora UTC, y la visualización en el frontend se convierte a la hora local
• La tabla _latest se utiliza para consultar rápidamente los valores más recientes y evitar escanear tablas históricas
• La tabla de archivos utiliza LONGBLOB para almacenar archivos binarios, prestar atención a las restricciones de tamaño
• Limpiar periódicamente los datos históricos para evitar que las tablas se vuelvan demasiado grandes y afecten el rendimiento

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3. Myems_energy_db (Base de datos de consumo energético)

Propósito: Almacenar estadísticas de consumo energético de diversos dispositivos y agregarlas por hora, día, mes y año.

Características:

• Los datos son calculados y generados por el servicio myems-aggregation
• Se divide por granularidad temporal en tablas horarias, diarias, mensuales y anuales
• Admite estadísticas por categoría de energía y subítem de consumo energético

Reglas de nomenclatura de tablas:

• tbl_{Tipo de Objeto}_{Dirección}_{Clasificación}_{Granularidad Temporal}
• Tipo de objeto: meter, equipment, combined_equipment, space, store, tenant, shopfloor
• Dirección: input (entrada), output (salida)
• Clasificaciones: category (categoría de energía), item (subítem de consumo energético)
• Granularidad temporal: hourly, daily, monthly, yearly

Estructura de tablas principales:

3.1 Medidor de consumo energético

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_meter_hourly	Consumo energético horario del medidor	meter_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_meter_daily	Consumo energético diario del medidor	meter_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_meter_monthly	Consumo energético mensual del medidor	meter_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_meter_yearly	Consumo energético anual del medidor	meter_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_offline_meter_hourly	Consumo energético horario del medidor sin conexión	offline_meter_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_virtual_meter_hourly	Consumo energético horario del medidor virtual	virtual_meter_id, start_datetime_utc, actual_value

3.2 Tabla de consumo energético de equipos

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_equipment_input_category_hourly	Consumo energético de entrada de equipos (por categoría)	equipment_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_equipment_input_item_hourly	Consumo energético de entrada de equipos (por subítem)	equipment_id, energy_item_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_equipment_output_category_hourly	Consumo energético de salida de equipos (por categoría)	equipment_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_combined_equipment_input_category_hourly	Consumo energético de entrada de dispositivos combinados (por categoría)	combined_equipment_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_combined_equipment_output_category_hourly	Consumo energético de salida de dispositivos combinados (por clasificación)	combined_equipment_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value

3.3 Tabla de consumo energético espacial

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_space_input_category_hourly	Consumo energético de entrada espacial (por categoría)	space_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_space_input_item_hourly	Consumo energético de entrada espacial (por subítem)	space_id, energy_item_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_space_output_category_hourly	Consumo energético de salida espacial (por clasificación)	space_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_store_input_category_hourly	Consumo energético de entrada de tiendas	store_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_tenant_input_category_hourly	Consumo energético de entrada de inquilinos	tenant_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_shopfloor_input_category_hourly	Consumo energético de entrada de talleres	shopfloor_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value

3.4 Tabla de consumo energético de equipos de energías renovables

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_photovoltaic_power_station_hourly	Generación eléctrica horaria de plantas fotovoltaicas	photovoltaic_power_station_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_energy_storage_container_charge_hourly	Capacidad de carga de contenedores de almacenamiento de energía	energy_storage_container_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_energy_storage_container_discharge_hourly	Capacidad de descarga de contenedores de almacenamiento de energía	energy_storage_container_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_energy_storage_container_grid_buy_hourly	Compra de electricidad por contenedores de almacenamiento de energía	energy_storage_container_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_energy_storage_container_grid_sell_hourly	Venta de electricidad por contenedores de almacenamiento de energía	energy_storage_container_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_microgrid_charge_hourly	Capacidad de carga de microredes eléctricas	microgrid_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_microgrid_discharge_hourly	Capacidad de descarga de microredes eléctricas	microgrid_id, start_datetime_utc, actual_value

Diseño de índices:

• Todas las tablas tienen un índice compuesto: (ID de Objeto, ID de Clasificación, start_datetime_utc) o (ID de Objeto, start_datetime_utc)
• Admite consultas rápidas por objeto y rango de tiempo

Precauciones de desarrollo:

• start_datetime_utc representa la hora de inicio del período de tiempo (por ejemplo, 2024-01-01 00:00:00 representa el 1 de enero de 00:00 a 01:00)
• actual_value es el valor agregado, no el valor original
• Los datos son calculados periódicamente por el servicio de agregación, no se escriben en tiempo real
• Prestar atención a la conversión de zona horaria al realizar consultas

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4. myems_billing_db (Base de datos de facturación)

Propósito: Almacena datos de consumo energético relacionados con la facturación. Su estructura es similar a myems_energy_db, pero los datos se calculan basándose en las tarifas eléctricas.

Características:

• La estructura de la tabla es idéntica a myems_energy_db
• Los datos son calculados por el servicio myems-aggregation utilizando configuraciones de tarifas
• Admite reglas de facturación complejas, como tarifas horarias y precios escalonados

Tablas principales:

• Misma estructura de tabla que myems_energy_db
• Los valores de datos se multiplican por la tarifa correspondiente, generalmente en unidades monetarias (por ejemplo, CNY, USD)

Notas de desarrollo:

• Los datos de facturación dependen de la configuración de tarifas en myems_system_db.tbl_tariffs
• Debe asociarse con centros de costos (cost_center)
• Admite múltiples estrategias de tarifas (horarias, escalonadas, basadas en capacidad, etc.)

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5. myems_carbon_db (Base de datos de emisiones de carbono)

Propósito: Almacena datos de energía relacionados con las emisiones de carbono para cálculos de huella de carbono.

Características:

• La estructura de la tabla es idéntica a myems_energy_db
• Los datos son calculados por el servicio myems_aggregation basándose en factores de emisión de carbono
• Los factores de emisión de carbono se almacenan en myems_system_db.tbl_energy_categories.kgco2e

Tablas principales:

• Misma estructura de tabla que myems_energy_db
• Los valores de datos se multiplican por el factor de emisión de carbono, generalmente en kgCO2e (kilogramos de equivalente de CO₂)

Notas de desarrollo:

• Los factores de emisión de carbono pueden cambiar con el tiempo, por lo que deben admitirse factores históricos
• Diferentes tipos de energía (electricidad, gas, petróleo, etc.) tienen diferentes factores de emisión
• Admite el cálculo de emisiones de carbono Alcance 1, Alcance 2 y Alcance 3

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6. myems_energy_baseline_db (Base de datos de línea base energética)

Propósito: Almacena datos de línea base energética para análisis de ahorro energético y evaluación de eficiencia energética.

Características:

• La estructura de la tabla es similar a myems_energy_db
• Los datos de la línea base se calculan generalmente basándose en datos históricos o valores estándar
• Se utiliza para comparar el consumo energético real con el consumo de la línea base y calcular el ahorro energético

Tablas principales:

• Misma estructura de tabla que myems_energy_db
• Almacena valores de línea base en lugar de valores reales

Notas de desarrollo:

• Los datos de la línea base deben actualizarse periódicamente
• Admite múltiples métodos de cálculo de línea base (promedio histórico, análisis de regresión, valores estándar, etc.)

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7. Myems_energy_model_db (Base de datos de modelos de consumo energético)

Propósito: Almacenar datos de modelos de consumo energético anuales de 8760 horas (8760 horas por año).

Características:

• Cada objeto almacena 8760 registros (datos horarios de un año)
• Se utiliza para pronóstico y planificación de consumo energético
• El nombre de la tabla contiene el sufijo _8760

Tabla principal:

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_meter_8760	Modelo de 8760 horas de medidores	meter_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_equipment_input_category_8760	Modelo de consumo energético de entrada de equipos	equipment_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_combined_equipment_input_category_8760	Modelo de consumo energético de entrada de dispositivos combinados	combined_equipment_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_space_input_category_8760	Modelo de consumo energético de entrada espacial	space_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_shopfloor_input_category_8760	Modelo de consumo energético de entrada de talleres	shopfloor_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_store_input_category_8760	Modelo de consumo energético de entrada de tiendas	store_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value
tbl_tenant_input_category_8760	Modelo de consumo energético de entrada de inquilinos	tenant_id, energy_category_id, start_datetime_utc, actual_value

Precauciones de desarrollo:

• El modelo de 8760 horas se genera generalmente basándose en datos históricos o modelos estándar
• Se utiliza para pronóstico anual de consumo energético y elaboración de presupuestos
• Admite la visualización por dimensiones como semana, mes, trimestre, etc.

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8. myems_energy_plan_db (Base de datos de planificación energética)

Propósito: Almacena datos de planes y objetivos energéticos.

Características:

• La estructura de la tabla es similar a myems_energy_db
• Almacena valores planificados en lugar de valores reales
• Se utiliza para presupuestación de consumo energético y gestión de objetivos

Tablas principales:

• Misma estructura de tabla que myems_energy_db
• Los datos provienen de archivos de planificación o ingreso manual

Notas de desarrollo:

• Los datos del plan deben compararse con los datos reales para análisis
• Admite planes multinivel (anuales, mensuales, semanales, etc.)

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9. myems_energy_prediction_db (Base de datos de pronóstico energético)

Propósito: Almacena datos de pronóstico de consumo energético.

Características:

• La estructura de la tabla es similar a myems_energy_db
• Almacena valores pronosticados en lugar de valores reales
• Se utiliza para pronóstico y alertas de consumo energético

Tablas principales:

• Misma estructura de tabla que myems_energy_db
• Los datos se actualizan periódicamente mediante algoritmos de pronóstico

Notas de desarrollo:

• Los datos de pronóstico deben actualizarse periódicamente
• Admite múltiples algoritmos de pronóstico (series temporales, aprendizaje automático, etc.)
• La precisión del pronóstico necesita optimización continua

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10. Myems_fdd_db (Base de datos de diagnóstico de fallos)

Propósito: Almacenar datos relacionados con la detección y diagnóstico de fallos.

Características:

• Admite múltiples canales de alerta (web, correo electrónico, SMS, WeChat, teléfono)
• El motor de reglas admite lógica compleja de detección de fallos

Estructura de tablas:

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_rules	Reglas de diagnóstico	id, name, category, fdd_code, priority, channel, expression (JSON), message_template, is_enabled
tbl_web_messages	Mensajes web	id, rule_id, user_id, subject, category, priority, message, status, belong_to_object_type, belong_to_object_id
tbl_email_messages	Mensajes de correo electrónico	id, rule_id, recipient_name, recipient_email, subject, message, attachment_file_name, status
tbl_text_messages_outbox	Bandeja de salida de SMS	id, rule_id, recipient_mobile, message, status, acknowledge_code
tbl_text_messages_inbox	Bandeja de entrada de SMS	id, sender_mobile, message, status
tbl_wechat_messages_outbox	Bandeja de salida de mensajes de WeChat	id, rule_id, recipient_openid, message_template_id, message_data (JSON)
tbl_wechat_messages_inbox	Bandeja de entrada de mensajes de WeChat	id, sender_openid, message, status
tbl_email_servers	Configuración de servidores de correo electrónico	id, host, port, requires_authentication, user_name, password, from_addr
tbl_wechat_configs	Configuración de WeChat	id, api_server, app_id, app_secret, access_token, expires_datetime_utc

Categorías de reglas (category):

• REALTIME: Alertas en tiempo real
• SYSTEM: Alertas del sistema
• SPACE: Alertas espaciales
• METER: Alertas de medidores
• TENANT: Alertas de inquilinos
• STORE: Alertas de tiendas
• SHOPFLOOR: Alertas de talleres
• EQUIPMENT: Alertas de equipos
• COMBINEDEQUIPMENT: Alertas de equipos combinados

Prioridad (priority):

• CRITICAL: Crítica
• HIGH: Alta
• MEDIUM: Media
• LOW: Baja

Notas de desarrollo:

• El campo expression almacena la expresión de la regla en formato JSON
• message_template admite sustitución de variables (por ejemplo, $name, $value)
• Las reglas admiten tanto ejecución programada como ejecución inmediata
• Estados de mensajes: new → sent → acknowledged / timeout

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11. myems_user_db (Base de datos de usuarios)

Propósito: Almacena autenticación de usuarios, claves API, mensajes de correo electrónico, etc.

Características:

• Pequeño volumen de datos, pero altos requisitos de seguridad
• Admite gestión de permisos de usuarios
• Admite autenticación por claves API

Estructura de tablas principales:

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_users	Información de usuarios	id, name, uuid, display_name, email, salt, password, is_admin, is_read_only, privilege_id, account_expiration_datetime_utc, password_expiration_datetime_utc, failed_login_count
tbl_privileges	Configuración de permisos	id, name, data (en formato JSON)
tbl_sessions	Sesiones de usuarios	id, user_uuid, token, utc_expires
tbl_api_keys	Claves API	id, name, token, created_datetime_utc, expires_datetime_utc
tbl_email_messages	Mensajes de correo electrónico	id, recipient_name, recipient_email, subject, message, attachment_file_name, status, scheduled_datetime_utc
tbl_email_message_sessions	Conversaciones de correo electrónico	id, recipient_email, token, expires_datetime_utc
tbl_logs	Registro de operaciones	id, user_uuid, request_datetime_utc, request_method, resource_type, resource_id, request_body (JSON)
tbl_notifications	Mensajes de notificación	id, user_id, created_datetime_utc, status, subject, message, url
tbl_new_users	Nuevos usuarios (por activar)	id, name, uuid, display_name, email, salt, password
tbl_verification_codes	Códigos de verificación	id, recipient_email, verification_code, created_datetime_utc, expires_datetime_utc

Diseño de seguridad:

• Las contraseñas se almacenan utilizando sal + hash, sin almacenamiento en texto plano
• Admite tiempo de expiración de cuentas y contraseñas
• Admite límites de intentos fallidos de inicio de sesión
• Las claves API admiten tiempo de expiración

Notas de desarrollo:

• Los campos de contraseña deben almacenarse encriptados, no consultarse directamente
• Los tokens de sesión deben limpiarse periódicamente para eliminar registros expirados
• Los registros de operaciones deben registrar todas las acciones críticas para auditoría
• Estados de notificaciones: unread → read → archived

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12. myems_reporting_db (Base de datos de informes)

Propósito: Almacena mensajes de correo electrónico y archivos adjuntos relacionados con informes.

Características:

• Pequeño volumen de datos
• Admite almacenamiento de plantillas de informes y archivos generados

Estructura de tablas principales:

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_reports	Configuración de informes	id, name, uuid, expression (JSON), is_enabled, last_run_datetime_utc, next_run_datetime_utc, is_run_immediately
tbl_reports_files	Documentos de informes	id, uuid, create_datetime_utc, file_name, file_type (xlsx/pdf/docx), file_object (LONGBLOB)
tbl_template_files	Archivos de plantillas de informes	id, uuid, report_id, file_name, file_type, file_object
tbl_email_messages	Mensajes de correo electrónico	id, recipient_name, recipient_email, subject, message, attachment_file_name, attachment_file_object, status

Notas de desarrollo:

• Los archivos de informes admiten formatos Excel, PDF y Word
• Los archivos de plantillas se utilizan para generar informes
• Los informes admiten tanto generación programada como generación inmediata
• Los archivos se almacenan utilizando LONGBLOB; prestar atención a las limitaciones de tamaño

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13. myems_production_db (Base de datos de producción)

Propósito: Almacena datos de productos relacionados con la producción.

Características:

• Pequeño volumen de datos
• Se utiliza para análisis de correlación de consumo energético en la producción

Estructura de tablas principales:

nombre de la tabla	Instrucciones	campo clave
tbl_products	Información de productos	id, name, uuid, unit_of_measure, tag, standard_product_coefficient
tbl_teams	Información de equipos de trabajo	id, name, uuid, description
tbl_shifts	Información de turnos	id, shopfloor_id, team_id, product_id, product_count, start_datetime_utc, end_datetime_utc, reference_timestamp
tbl_shopfloor_hourly	Producción horaria de talleres	id, shopfloor_id, start_datetime_utc, product_id, product_count
tbl_space_hourly	Producción horaria espacial	id, space_id, start_datetime_utc, product_id, product_count
tbl_shopfloors_products	Asociación entre talleres y productos	id, shopfloor_id, product_id
tbl_shopfloors_teams	Asociación entre talleres y equipos de trabajo	id, shopfloor_id, team_id

Precauciones de desarrollo:

• Los datos de producción se utilizan para calcular el consumo energético unitario de productos
• Admite estadísticas basadas en dimensiones como producto, equipo de trabajo, taller, etc.
• Se asocia con datos de consumo energético para calcular indicadores de eficiencia energética

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Relación del flujo de datos

Proceso de recopilación de datos

Flujo de adquisición de datos

Dispositivo / Sensor
↓ (Modbus TCP / MQTT / HTTP)
myems-modbus-tcp (Servicio de Adquisición de Datos)
↓ (Escritura)
myems_historical_db.tbl_analog_value / tbl_digital_value / tbl_energy_value
↓ (Normalización de Datos)
myems-normalization (Servicio de Normalización)
↓ (Limpieza de Datos)
myems-cleaning (Servicio de Limpieza)
↓ (Agregación de Datos)
myems-aggregation (Servicio de Agregación)
↓ (Escritura)
myems_energy_db (Datos Energéticos)
myems_billing_db (Datos de Facturación)
myems_carbon_db (Datos de Emisiones de Carbono)

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Flujo de consulta de datos

Solicitud de Usuario
↓
myems-api (Servicio API)
↓ (Consulta)
myems_system_db (Datos de Configuración)
myems_historical_db (Datos Históricos)
myems_energy_db (Datos Energéticos)
↓ (Respuesta)
myems-web / myems-admin (Visualización en Frontend)

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Diagrama de relaciones de datos

myems_system_db.tbl_points
↓ (point_id)
myems_historical_db.tbl_analog_value
↓ (Cálculo de Agregación)
myems_energy_db.tbl_meter_hourly
↓ (Enlace)
myems_system_db.tbl_meters
↓ (Enlace)
myems_system_db.tbl_equipments
↓ (Enlace)
myems_system_db.tbl_spaces

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Especificación de diseño de la estructura de las tablas

Campos generales

Todas las tablas contienen los siguientes campos comunes:

nombre del campo	tipo	Instrucciones
id	BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT	Clave primaria, autoincremental
name	VARCHAR(255)	Nombre
uuid	CHAR(36)	UUID, utilizado para integración con sistemas externos
description	VARCHAR(255)	Descripción (opcional)

Campo de tiempo

nombre del campo	tipo	Instrucciones
utc_date_time	DATETIME	Hora UTC (tabla de datos históricos)
start_datetime_utc	DATETIME	Hora de inicio del período de tiempo (tabla de datos agregados)
created_datetime_utc	DATETIME	Hora de creación
updated_datetime_utc	DATETIME	Hora de actualización
last_run_datetime_utc	DATETIME	Última hora de ejecución
next_run_datetime_utc	DATETIME	Próxima hora de ejecución

Atención: Todos los campos de tiempo deben utilizar uniformemente la hora UTC, y la visualización en el frontend debe convertirse a la hora local.

Campo numérico

nombre del campo	tipo	Instrucciones
actual_value	DECIMAL(21, 6)	Valor real, admite alta precisión (6 decimales)
set_value	DECIMAL(21, 6)	Valor configurado
rated_capacity	DECIMAL(21, 6)	Capacidad nominal
rated_power	DECIMAL(21, 6)	Potencia nominal

Campos JSON

nombre del campo	tipo	Instrucciones
connection	LONGTEXT	Configuración de conexión (formato JSON)
expression	LONGTEXT	Expresión (formato JSON)
payload	LONGTEXT	Carga útil (formato JSON)
data	LONGTEXT	Datos (formato JSON)

Nota: Los campos JSON almacenan cadenas JSON formateadas y deben analizarse antes de su uso.

Campo de estado

nombre del campo	tipo	Instrucciones
is_enabled	BOOL	Habilitado o no
is_active	BOOL	Estado de activación
is_bad	BOOL	Contiene datos defectuosos
is_published	BOOL	Ha sido publicado
is_counted	BOOL	Se incluye en las estadísticas
status	VARCHAR(32)	Estado (por ejemplo, new, sent, done, error)

Diseño de índices

Índice de clave primaria:

• Todas las tablas tienen un PRIMARY KEY (id)

Índice único:

• Los campos clave (como name, uuid) suelen tener índices únicos

Índice compuesto:

• Establecer un índice compuesto para combinaciones de campos consultados frecuentemente
• Por ejemplo: (point_id, utc_date_time), (meter_id, start_datetime_utc)

Índice de tiempo:

• El campo de tiempo suele tener un índice independiente y admite consultas de rango de tiempo