以下是对 gc-qa-rag-server/ragapp/common/db.py 文件的详细 Markdown 文档说明：

文档：`db.py` 代码详解

文件概述

本文件实现了基于 SQLAlchemy 的数据库操作模块，主要用于管理和记录搜索历史（SearchHistory）与问答反馈（QAFeedback）数据。通过定义 ORM 模型、数据库会话管理器以及一系列高层 API，极大地简化了数据库的增删查操作，并保证了数据一致性和异常处理的健壮性。该模块是整个系统与数据库交互的核心桥梁。

主要类与函数说明

1. ORM 模型定义

`SearchHistory` 类

该类对应数据库中的 SearchHistory 表，用于记录用户的搜索历史。字段包括：

id：主键，自增。
query：搜索内容，文本类型，不能为空。
mode：搜索模式，字符串类型。
product：产品名称，字符串类型。
session_id：会话 ID，字符串类型。
session_index：会话内索引，整数类型。
create_time：记录创建时间，默认为当前时间。

`QAFeedback` 类

该类对应数据库中的 QAFeedback 表，用于记录用户对问答结果的反馈。字段包括：

id：主键，自增。
question：问题内容，文本类型，不能为空。
answer：答案内容，文本类型，不能为空。
rating：评分，短整型。
comments：用户评论，文本类型。
product：产品名称，字符串类型。
create_time：记录创建时间，默认为当前时间。

通过 ORM 模型的定义，开发者可以像操作 Python 对象一样操作数据库表，极大提升了开发效率和代码可维护性。

2. 数据库连接与会话管理

`Database` 类

该类封装了所有与数据库交互的逻辑。其主要职责包括：

初始化数据库连接：通过读取配置文件中的连接字符串，创建数据库引擎，并初始化会话工厂（SessionLocal）。在初始化时自动创建所有定义的表，确保数据库结构的完整性。
会话管理器：通过 get_session 方法实现了基于上下文管理器的会话获取与自动提交/回滚机制。每次数据库操作都在独立的会话中进行，操作完成后自动提交，如遇异常则回滚并记录日志，最后关闭会话，防止资源泄漏。

这种设计保证了数据库操作的原子性和安全性，极大降低了并发和异常情况下的数据一致性风险。

3. 主要数据库操作 API

`add_search_history`

用于向 SearchHistory 表插入一条新的搜索历史记录。方法内部通过会话管理器自动处理事务，插入成功返回 True，失败则记录错误日志并返回 False。这种布尔返回值设计便于上层业务逻辑做进一步处理。

`add_qa_feedback`

用于向 QAFeedback 表插入一条新的问答反馈记录。实现方式与 add_search_history 类似，保证了接口风格的一致性。

`get_search_history_by_date`

用于按日期查询所有搜索历史记录。通过 SQLAlchemy 的查询接口，筛选出 create_time 字段以指定日期开头的所有记录，并将结果转换为字典列表返回。这样便于前端或其他模块直接消费查询结果。

4. 全局数据库实例

文件末尾创建了一个全局的 db 实例，方便其他模块直接导入和使用，避免了重复初始化和资源浪费。

实现原理与设计考虑

1. ORM 与自动建表

通过 SQLAlchemy 的 ORM 机制，开发者无需直接编写 SQL 语句即可完成表结构定义和数据操作。Base.metadata.create_all 保证了在应用启动时自动建表，降低了部署和维护成本。

2. 会话与事务管理

所有数据库操作都通过 get_session 上下文管理器进行，确保了每次操作的原子性和异常安全。无论是插入还是查询，均在独立的事务中完成，遇到异常自动回滚，保证了数据的一致性和可靠性。

3. 日志与异常处理

所有数据库操作都配有详细的异常捕获和日志记录。这样不仅便于开发调试，也为生产环境下的问题追踪和定位提供了有力支持。

4. 配置解耦

数据库连接参数通过 app_config 读取，便于在不同环境下灵活切换数据库，无需修改代码。

5. 结构清晰、接口友好

所有对外 API 均有明确的参数和返回值说明，便于上层业务调用和单元测试。数据查询结果直接以字典列表返回，方便与前端或其他服务对接。

应用场景

该模块适用于需要记录和管理用户行为（如搜索历史、问答反馈）的各类应用。通过标准化的接口和健壮的异常处理，可以作为中大型项目的数据库访问层模板，极大提升开发效率和系统稳定性。

代码示例

# 添加一条搜索历史
db.add_search_history(
    query="什么是RAG？",
    mode="default",
    product="知识库",
    session_id="abc123",
    session_index=1
)

# 添加一条问答反馈
db.add_qa_feedback(
    question="什么是RAG？",
    answer="RAG是Retrieval-Augmented Generation的缩写。",
    rating=5,
    comments="答案很详细",
    product="知识库"
)

# 查询某天的所有搜索历史
history = db.get_search_history_by_date("2024-05-01")
print(history)

总结

db.py 通过 SQLAlchemy ORM、自动建表、上下文会话管理、详细日志和异常处理，构建了一个高效、健壮、易用的数据库访问层。其设计充分考虑了实际生产环境下的安全性、可维护性和扩展性，是企业级应用数据库模块的优秀范例。

文档：db.py 代码详解