feat(database): 初始化数据库结构及添加默认评价方案

- 创建候选人主表 candidates,包含基本信息和索引
- 创建简历内容表 resumes,支持附件和版本控制
- 创建职位信息表 jobs,包含职位详情及状态索引
- 创建评价方案表 evaluation_schemas,支持多维度配置及权重
- 创建评价记录表 evaluations,关联候选人、方案及职位,支持多维评分及推荐
- 创建通知记录表 notifications,涵盖多渠道通知及状态管理
- 插入通用和Java后端岗位的默认评价方案,支持重复时更新
- 添加详细的数据库配置指南和常用查询示例文档README.md
This commit is contained in:
2026-03-24 11:34:27 +08:00
parent 507a2522cd
commit a40c239996
2 changed files with 354 additions and 0 deletions

184
migrations/README.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,184 @@
# 数据库配置指南
## 1. 数据库设计文档
### 核心表结构
| 表名 | 说明 | 主要字段 |
|------|------|----------|
| `candidates` | 候选人主表 | 基本信息、职业信息、联系方式、状态 |
| `resumes` | 简历内容表 | 原始内容、解析内容、附件、版本 |
| `jobs` | 职位信息表 | 职位名称、部门、薪资、要求 |
| `evaluation_schemas` | 评价方案表 | 维度配置、权重、提示词模板 |
| `evaluations` | 评价记录表 | 评分结果、AI分析、推荐意见 |
| `notifications` | 通知记录表 | 通知渠道、状态、发送时间 |
### ER 关系图
```
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ candidates │────<│ resumes │ │ jobs │
│ (候选人) │ │ (简历) │ │ (职位) │
└──────┬──────┘ └─────────────┘ └──────┬──────┘
│ │
│ ┌─────────────┐ │
└────────>│ evaluations │<─────────────┘
│ (评价记录) │
└──────┬──────┘
┌──────┴──────┐
│ notifications│
│ (通知记录) │
└─────────────┘
```
## 2. 数据库配置方法
### 方法一SQLite (开发测试)
无需额外配置,默认使用 SQLite
```bash
# 在项目根目录创建 .env 文件
echo "DB_URL=sqlite:///./hr_agent.db" > .env
```
### 方法二MySQL (生产环境)
#### 2.1 创建数据库
```sql
CREATE DATABASE hr_agent CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
CREATE USER 'hr_agent'@'%' IDENTIFIED BY 'your_password';
GRANT ALL PRIVILEGES ON hr_agent.* TO 'hr_agent'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;
```
#### 2.2 配置连接
```bash
# .env 文件
echo "DB_URL=mysql+pymysql://hr_agent:your_password@localhost:3306/hr_agent" > .env
```
#### 2.3 安装依赖
```bash
uv add pymysql cryptography
```
### 方法三PostgreSQL
#### 3.1 创建数据库
```sql
CREATE DATABASE hr_agent ENCODING 'UTF8';
CREATE USER hr_agent WITH PASSWORD 'your_password';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE hr_agent TO hr_agent;
```
#### 3.2 配置连接
```bash
# .env 文件
echo "DB_URL=postgresql+asyncpg://hr_agent:your_password@localhost:5432/hr_agent" > .env
```
#### 3.3 安装依赖
```bash
uv add asyncpg
```
## 3. 初始化数据库
### 3.1 执行 SQL 脚本
```bash
# MySQL
mysql -u hr_agent -p hr_agent < migrations/001_init_schema.sql
# SQLite
sqlite3 hr_agent.db < migrations/001_init_schema.sql
# PostgreSQL
psql -U hr_agent -d hr_agent -f migrations/001_init_schema.sql
```
### 3.2 验证初始化
```sql
-- 查看表结构
SHOW TABLES;
-- 查看默认评价方案
SELECT * FROM evaluation_schemas;
```
## 4. 环境变量配置
在项目根目录创建 `.env` 文件:
```env
# 数据库配置
DB_URL=sqlite:///./hr_agent.db
DB_ECHO=false
# LLM 配置
LLM_PROVIDER=mock
LLM_API_KEY=
LLM_MODEL=gpt-4
# 爬虫配置
CRAWLER_BOSS_WT_TOKEN=your_boss_token
# 通知配置 (可选)
NOTIFY_WECHAT_WORK_WEBHOOK=
NOTIFY_DINGTALK_WEBHOOK=
```
## 5. 常用查询示例
### 查询候选人列表
```sql
SELECT
c.id,
c.name,
c.source,
c.current_company,
c.current_position,
c.status,
e.overall_score,
e.recommendation
FROM candidates c
LEFT JOIN evaluations e ON c.id = e.candidate_id
WHERE c.status = 'NEW'
ORDER BY c.created_at DESC;
```
### 查询高分候选人
```sql
SELECT
c.name,
c.current_company,
e.overall_score,
e.summary
FROM candidates c
JOIN evaluations e ON c.id = e.candidate_id
WHERE e.overall_score >= 80
AND e.recommendation IN ('strong_recommend', 'recommend')
ORDER BY e.overall_score DESC;
```
### 统计各渠道候选人数量
```sql
SELECT
source,
COUNT(*) as total,
SUM(CASE WHEN status = 'ANALYZED' THEN 1 ELSE 0 END) as analyzed
FROM candidates
GROUP BY source;
```