数据库设计与优化

/review 请审查我的 Prisma Schema，检查以下问题：
1. 是否存在 N+1 查询风险
2. 索引设计是否合理
3. 字段类型选择是否正确
4. 是否存在数据冗余
5. JSON 字段是否应该拆表

// ✅ 好的索引设计
model Task {
  id        String   @id @default(cuid())
  title     String
  status    TaskStatus
  priority  Priority
  dueDate   DateTime?
  projectId String
  assigneeId String?
  createdAt DateTime @default(now())

  // 复合索引：覆盖最常见的查询组合
  @@index([projectId, status])       // 按项目 + 状态筛选
  @@index([assigneeId, status])      // 我的任务筛选
  @@index([status, priority])         // 优先级排序
  @@index([dueDate])                  // 截止日期排序（B-tree 索引）
  @@index([createdAt])               // 时间范围查询
}

Prisma 迁移命令速查：

npx prisma migrate dev --name add_tags_table
  → 开发环境：生成并应用迁移

npx prisma migrate dev --create-only
  → 只生成迁移文件，手动审核后执行

npx prisma migrate deploy
  → 生产环境：执行所有待处理迁移

npx prisma migrate status
  → 查看迁移状态

请为 Task 表生成数据迁移脚本：
- 将现有的 status 字段从 VARCHAR 改为 ENUM 类型
- 迁移期间保持服务可用
- 包含回滚脚本

步骤：
1. 新增临时 ENUM 列
2. 数据批量迁移（分批 1000 条）
3. 切换读写列
4. 删除旧列

/debug 以下 API 响应时间超过 2 秒，请分析原因并给出优化方案：

GET /api/tasks?projectId=xxx&page=1&limit=20

Prisma 查询：
const tasks = await prisma.task.findMany({
  where: { projectId },
  include: {
    assignee: true,
    tags: { include: { tag: true } },
    comments: { include: { author: true } },
  },
  orderBy: { createdAt: 'desc' },
  take: 20,
  skip: 0,
});

使用 include 已经避免了 N+1，但嵌套 include 仍可能产生多余的 JOIN。
优化：对非必要字段使用 select 替代 include

// ❌ 返回所有字段（包括大文本）
include: { assignee: true }

// ✅ 只选择需要的字段
const tasks = await prisma.task.findMany({
  where: { projectId },
  select: {
    id: true,
    title: true,
    status: true,
    priority: true,
    dueDate: true,
    assignee: {
      select: { id: true, name: true, avatar: true },
    },
    _count: {
      select: { comments: true },
    },
  },
  orderBy: { createdAt: 'desc' },
  take: 20,
  skip: 0,
});

// 基于游标的分页（比 offset 更高效）
const tasks = await prisma.task.findMany({
  where: { projectId },
  take: 20,
  cursor: cursor ? { id: cursor } : undefined,
  skip: cursor ? 1 : 0, // 跳过游标本身
  orderBy: { createdAt: 'desc' },
});

请求 → Redis 缓存（热数据）
        ↓ 未命中
      API 服务（应用层缓存）
        ↓ 未命中
      PostgreSQL（数据库层）

// backend/src/services/cache.ts
import { Redis } from 'ioredis';

const redis = new Redis(process.env.REDIS_URL!);

export class CacheService {
  static async getOrSet<T>(
    key: string,
    fetchFn: () => Promise<T>,
    ttl = 300 // 5分钟默认
  ): Promise<T> {
    const cached = await redis.get(key);
    if (cached) return JSON.parse(cached);

    const data = await fetchFn();
    await redis.setex(key, ttl, JSON.stringify(data));
    return data;
  }

  static async invalidate(pattern: string): Promise<void> {
    const keys = await redis.keys(pattern);
    if (keys.length > 0) {
      await redis.del(...keys);
    }
  }
}

// 使用示例
const tasks = await CacheService.getOrSet(
  `tasks:board:${userId}`,
  () => prisma.task.findMany({ where: { assigneeId: userId } }),
  60 // 1分钟
);

// 创建/更新任务后失效缓存
await CacheService.invalidate('tasks:*');

请为 PostgreSQL 生成自动化备份方案：
- 每日全量备份（凌晨 3 点）
- 每 6 小时增量备份（WAL 归档）
- 保留最近 7 天全量 + 30 天增量
- 备份文件加密存储到 S3
- 包含恢复验证脚本

#!/bin/bash
# backup.sh — PostgreSQL 自动备份

DB_NAME="taskflow"
BACKUP_DIR="/backups/postgres"
S3_BUCKET="s3://taskflow-backups"
RETENTION_DAYS=7

TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
BACKUP_FILE="${BACKUP_DIR}/${DB_NAME}_${TIMESTAMP}.dump"

# 执行备份
pg_dump -Fc -d "$DB_NAME" -f "$BACKUP_FILE"

# 加密
gpg --encrypt --recipient backup@company.com "$BACKUP_FILE"

# 上传到 S3
aws s3 cp "${BACKUP_FILE}.gpg" "${S3_BUCKET}/daily/"

# 清理过期备份
find "$BACKUP_DIR" -name "*.dump*" -mtime +$RETENTION_DAYS -delete
echo "Backup completed: ${BACKUP_FILE}.gpg"

备份策略检查清单：
- [ ] 最近一次全量备份是否成功
- [ ] WAL 归档是否持续写入
- [ ] 恢复流程是否通过演练
- [ ] RPO（恢复点目标）是否达标
- [ ] RTO（恢复时间目标）是否达标