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Johan LEROY
2026-09-21 09:40:46 +02:00
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@@ -1,6 +1,7 @@
from collections.abc import Sequence
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.dialects.postgresql import insert
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from app.models.energy import Alert
@@ -19,3 +20,36 @@ class AlertRepository:
if severity is not None:
requete = requete.where(Alert.severity == severity)
return (await self._session.scalars(requete)).all()
async def create_many(self, alerts: Sequence[Alert]) -> Sequence[Alert]:
# `ON CONFLICT DO NOTHING` sur `uq_alert_source_reference` : rejouer la détection sur une
# fenêtre qui recouvre une exécution précédente ne doit pas dupliquer une alerte déjà
# enregistrée. `RETURNING` ne renvoie donc que les lignes effectivement insérées.
if not alerts:
return []
valeurs = [
{
"source_alert_id": alerte.source_alert_id,
"site_id": alerte.site_id,
"source": alerte.source,
"timestamp": alerte.timestamp,
"type": alerte.type,
"severity": alerte.severity,
"message": alerte.message,
"value": alerte.value,
"threshold": alerte.threshold,
"metric": alerte.metric,
"prediction_id": alerte.prediction_id,
"raw_data": alerte.raw_data,
}
for alerte in alerts
]
requete = (
insert(Alert)
.values(valeurs)
.on_conflict_do_nothing(constraint="uq_alert_source_reference")
.returning(Alert)
)
resultat = await self._session.execute(requete)
await self._session.flush()
return resultat.scalars().all()
@@ -1,4 +1,5 @@
from collections.abc import Sequence
from datetime import datetime
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
@@ -10,6 +11,26 @@ class PredictionRepository:
def __init__(self, session: AsyncSession) -> None:
self._session = session
async def list_since(
self, *, since: datetime, site_id: str | None = None
) -> Sequence[Prediction]:
# Restreint à `available` : une prévision `insufficient_data`/`error` n'a pas de
# `predicted_value` à comparer à une lecture réelle (détection d'anomalie).
# Piège : `prediction` n'a pas d'unicité sur `(site_id, target_at)` (cf.
# `enervision_ml.score`, qui insère toujours une nouvelle ligne plutôt que d'écraser la
# précédente). `prediction_id` en dernier départage donc les égalités de `target_at` par
# ordre croissant : `_detect_anomaly` construit un dict qui garde le dernier rencontré,
# c'est-à-dire le run le plus récent plutôt qu'une ligne choisie au hasard par le plan
# d'exécution.
requete = (
select(Prediction)
.where(Prediction.target_at >= since, Prediction.status == "available")
.order_by(Prediction.site_id, Prediction.target_at, Prediction.prediction_id)
)
if site_id is not None:
requete = requete.where(Prediction.site_id == site_id)
return (await self._session.scalars(requete)).all()
async def latest_by_site(self) -> Sequence[Prediction]:
# `.distinct(site_id)` compile en `DISTINCT ON (site_id)` sous PostgreSQL : une seule
# ligne par site, la plus récente grâce à l'ordre composite qui suit. Même mécanisme que
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@@ -34,6 +34,21 @@ class ReadingRepository:
lecture: Reading | None = await self._session.scalar(requete)
return lecture
async def list_since(self, *, since: datetime, site_id: str | None = None) -> Sequence[Reading]:
# Trié par site puis par heure croissante : la détection d'alertes (spike) a besoin de
# comparer chaque lecture à celle qui la précède immédiatement pour le même site.
# `reading_id` en dernier départage : `uq_reading_source` autorise deux lignes au même
# `site_id`+`timestamp` quand la `source` diffère (même piège que `latest_for_site`), sans
# quoi l'ordre entre elles ne serait pas garanti d'un appel à l'autre.
requete = (
select(Reading)
.where(Reading.timestamp >= since)
.order_by(Reading.site_id, Reading.timestamp, Reading.reading_id)
)
if site_id is not None:
requete = requete.where(Reading.site_id == site_id)
return (await self._session.scalars(requete)).all()
async def list_history(
self,
*,