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df-storage 存储层

创建: 2026-06-10 | 最后更新: 2026-06-15

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概述

df-storage 是 DevFlow 的数据持久化层，基于 SQLite (rusqlite)，负责连接管理、Schema 迁移（V1-V15）和 CRUD 操作。绝大多数 Repo 由 impl_repo! 宏自动生成，KV 类表（app_settings）手写 Repo。

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当前状态

功能	状态
SQLite 连接管理	✅
Schema 迁移 V1-V15	✅
impl_repo! 宏 CRUD（17 Repo）	✅
KV 类手写 Repo（SettingsRepo）	✅
KnowledgeRepo（含向量）	✅ Sprint 15
KnowledgeEventsRepo（生命线审计）	✅
事务支持	⬜ 按需

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数据表（V1-V15 迁移历史）

版本	新增/变更
V1	ideas / projects / tasks / releases / workflow_executions / node_executions（6 张基础表 + 4 索引）
V2	ideas 加 promoted_to/ai_analysis/scores；tasks 加 workflow_def_id/base_branch；workflow_executions 加 project_id/task_id；新建 branches 表（含 2 索引）
V3	新建 ai_conversations 表（archived 列交 v4 幂等补建）
V4	幂等补列：ai_conversations.archived（PRAGMA 探测，兼容坏库——历史 v3 写入版本号但 ALTER 未生效，统一交 v4 修复）
V5	幂等补列：ai_conversations.prompt_tokens / completion_tokens（Token 用量）
V6	幂等补列：ai_conversations.models（对话级多 model 记录）
V7	新建 knowledges 表（Sprint 15）
V8	幂等补列：knowledges.embedding BLOB（Phase 5.5 向量检索）
V9	新建 ai_providers + ai_tool_executions 表（历史遗漏补建，CREATE TABLE IF NOT EXISTS 幂等）
V10	幂等补列：knowledges.reasoning；新建 knowledge_events 事件表（追加型审计，支撑生命线视图，含 3 索引）
V11	幂等补列：projects.deleted_at（软删回收站）
V12	幂等补列：projects.path / projects.stack（项目绑定真实代码目录 + 技术栈）
V13	新建 app_settings 表（通用应用设置 KV，前端 localStorage 迁移目标）
V14	幂等补列：tasks.deleted_at（软删回收站，对标 projects.deleted_at V11，D-260616-02 决策）
V15	幂等补列：tasks.review_rounds INTEGER NOT NULL DEFAULT 0（review 退回累计轮数，F-260616-04 任务推进链）

当前共 13 张业务表：ideas / projects / tasks / releases / workflow_executions / node_executions / branches / ai_conversations / ai_providers / ai_tool_executions / knowledges / knowledge_events / app_settings。另有一张内部表 schema_version（仅记录版本号，无业务语义）。

knowledges 表（V7 建表 + V8/V10 补列）

CREATE TABLE IF NOT EXISTS knowledges (
    id              TEXT PRIMARY KEY,
    kind            TEXT NOT NULL DEFAULT 'pitfall',
    title           TEXT NOT NULL,
    content         TEXT NOT NULL DEFAULT '',
    tags            TEXT,                           -- JSON array string
    status          TEXT NOT NULL DEFAULT 'candidate',
    confidence      TEXT,                           -- 'high'|'medium'|'low'
    reuse_count     INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
    verified        INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,     -- 0/1
    source_project  TEXT,
    source_ref      TEXT,
    created_at      TEXT NOT NULL,                  -- 毫秒字符串
    updated_at      TEXT NOT NULL,
    reasoning       TEXT,                           -- V10 补列，AI 提炼「为何值得沉淀」依据
    embedding       BLOB                            -- V8 补列，f32 little-endian
);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_knowledges_status ON knowledges(status);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_knowledges_kind ON knowledges(kind);
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_knowledges_reuse_count ON knowledges(reuse_count DESC);

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impl_repo! 宏

自动生成以下方法：insert / get_by_id / list_all / query / update_field / update_full / delete

列名白名单（ALLOWED_COLUMNS）防 SQL 注入，各 Repo 声明各自允许的列。

KV 类表（app_settings 无固定 schema，按 key 读写）不走 impl_repo! 宏，由手写 SettingsRepo 直接 SQL 操作。

已注册 Repo 列表（12 宏生成 + 1 手写 = 13）

Repo	表	生成方式
IdeaRepo	ideas	impl_repo!
ProjectRepo	projects	impl_repo!
TaskRepo	tasks	impl_repo!
ReleaseRepo	releases	impl_repo!
WorkflowRepo	workflow_executions	impl_repo!
NodeExecutionRepo	node_executions	impl_repo!
BranchRepo	branches	impl_repo!
AiProviderRepo	ai_providers	impl_repo!
AiConversationRepo	ai_conversations	impl_repo!
AiToolExecutionRepo	ai_tool_executions	impl_repo!
KnowledgeRepo	knowledges	impl_repo!（+ 向量/检索自定义方法）
KnowledgeEventsRepo	knowledge_events	impl_repo!（+ list_by_knowledge 等自定义方法）
SettingsRepo	app_settings	手写（KV 表不走宏）

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KnowledgeRepo 自定义方法（Sprint 15）

方法	说明
search(query, kind?, limit)	LIKE 双分支（有/无 kind 过滤），均含 WHERE status='published'，ORDER BY reuse_count DESC LIMIT ?，top-N≤3 用于注入
list_by_status(status)	CASE WHEN confidence 语义排序（High→Medium→Low），用于审核收件箱
increment_reuse_count(id)	UPDATE SET reuse_count = reuse_count + 1, updated_at = ?（SQL 原子操作，连带刷 updated_at）
top_used(limit)	published 按 reuse_count DESC，热门列表
set_embedding(id, &[f32])	UPDATE embedding BLOB（f32 little-endian）
search_vector(query_vec, limit)	✅ FR-D2（2026-06-14 commit 4a95f6a）：由 SELECT * 改为显式 14 列 id, kind, title, content, tags, status, confidence, reuse_count, verified, source_project, source_ref, reasoning, created_at, updated_at；embedding 单独另一条 SQL 取（BLOB 单独读，避免与大文本字段混取）→ 纯 Rust 余弦批量比较，skip 维度不匹配。消除 SELECT * 隐式依赖，字段精简（reasoning 已在列白名单中）
list_non_archived()	WHERE status != 'archived' 全量，CASE confidence 语义排序（high>medium>low），次 created_at DESC → Vec<KnowledgeRecord>

向量工具函数

fn f32s_to_blob(v: &[f32]) -> Vec<u8>        // f32 → little-endian bytes
fn blob_to_f32s(b: &[u8]) -> Vec<f32>        // bytes → f32（chunks_exact(4)，尾部非 4 倍数残字节截断丢弃）
fn cosine_similarity(a: &[f32], b: &[f32]) -> f32   // 点积 / (‖a‖‖b‖ + 1e-8 防零除)，零向量返回有限值

不引入 sqlite-vec：规避 Windows MSVC 下编译 C 扩展的风险。纯 Rust 实现，零外部 C 依赖。

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迁移幂等设计

迁移机制：schema_version 表记录已应用版本，run() 读出 MAX(version) 作 current_version，按 current_version < N 顺序应用 V1…V15（每版应用后 INSERT 对应版本号）。当前最新目标版本为 15。

注：早期版本曾用 MIGRATION_VERSION 常量，现已无此常量——版本号直接散落在各 if current_version < N 分支，由 schema_version 表动态跟踪。

v4 解法：PRAGMA 探测列存在性

关键列补建不依赖版本号，用 PRAGMA table_info(<table>) 探测实际 schema，缺列才 ALTER TABLE ADD COLUMN。

• 对新库（列已由建表带入）、老库（DDL 正常生效）、坏库（版本号已写入但 DDL 漏生效）三种情况都安全幂等。
• V4/V5/V6/V8/V10/V11/V12/V14/V15 均复用此模式（补列迁移）。
• V9/V10/V13 用 CREATE TABLE IF NOT EXISTS 幂等建表（老库已有表则跳过）。

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文件结构

crates/df-storage/src/
├── lib.rs          — 模块入口，导出公共 API
├── db.rs           — SQLite 连接管理（Database struct）
├── migrations.rs   — V1-V15 迁移逻辑（schema_version 表跟踪版本）
├── models.rs       — 全部 *Record struct（含 KnowledgeRecord / KnowledgeEventRecord）
└── crud.rs         — impl_repo! 宏 + 全部 Repo（含 KnowledgeRepo / KnowledgeEventsRepo / SettingsRepo）

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相关文档

• SQLite CRUD 模式
• 前后端类型对齐