Hyungi Ahn
49d8f68986
자료실 자료를 사용자가 명시적으로 "1회독 완료" 클릭 시 +1 누적. detail 진입 자동 카운트 ❌. append-only 로그. 데이터: - migrations 174~176: document_reads 테이블 + 인덱스 2개 (단일 statement 분할) ORM: - app/models/document_read.py: DocumentRead (user_id, document_id, read_at) API (app/api/document_reads.py, /api/documents prefix): - POST /api/documents/{id}/read — 회독 +1 - GET /api/documents/{id}/read-stats — {read_count, last_read_at} - DELETE /api/documents/{id}/read/last — 현재 사용자의 그 문서 마지막 1건만 · ownership: WHERE user_id=current_user.id AND document_id=:doc_id · documents 에 user_id 부재 (single-user). multi-user 전환 시 ownership check 추가 필요 — 코드 주석 명시. 응답 확장: - DocumentResponse: read_count(default 0), last_read_at(default None) - /api/documents/library: 페이지 N건 한정 LEFT JOIN 으로 read 통계 매핑 (N+1 회피) - /api/library/tree CategoryTreeNode: unread_count 추가 · 기존 path_docs 가 ancestor 누적 구조라 그대로 활용 — 하위 경로 합산 자동 규칙 (사용자 명시 — 변경 금지): · 같은 날 여러 번 클릭 → 각각 별개 회독 · 실수 클릭 취소 = DELETE /read/last · documents 에 read_count 컬럼 추가 ❌, 로그 기반 COUNT(*) 만 plan: ~/.claude/plans/scalable-chasing-stonebraker.md 브랜치: feature/library-reads (손글씨 트랙과 분리)
34 lines
1.2 KiB
Python
34 lines
1.2 KiB
Python
"""document_reads 테이블 ORM — 자료실 회독 추적.
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NOTE: documents 테이블에 user_id 컬럼이 없음 (single-user 가정).
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회독 ownership 은 document_reads.user_id 만으로 추적.
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multi-user 전환 시 documents.user_id 추가 후 별도 ownership check 필요.
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설계:
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- append-only log. 회독 횟수 = COUNT(*), 마지막 시각 = MAX(read_at).
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- 사용자 명시 행동 (버튼 클릭) 으로만 row insert. 자동 +1 금지.
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- 같은 user/document 여러 row 허용 (회독 카운트 누적).
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"""
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from datetime import datetime
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from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey
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from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
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from core.database import Base
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class DocumentRead(Base):
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__tablename__ = "document_reads"
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id: Mapped[int] = mapped_column(BigInteger, primary_key=True)
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user_id: Mapped[int] = mapped_column(
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BigInteger, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
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)
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document_id: Mapped[int] = mapped_column(
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BigInteger, ForeignKey("documents.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False
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)
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read_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
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DateTime(timezone=True), default=datetime.now, nullable=False
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)
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