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Données

PostgreSQL 17 avec l'extension TimescaleDB. Le choix, ses alternatives et ses conséquences sont dans l'ADR 0001, qui fait foi. Ce document décrit le système qui en découle.

Ce que couvre ce document

Dix tables applicatives existent : quatre pour l'authentification, six pour les données d'énergie, dont l'hypertable reading. Les sections marquées Fait relèvent le code. Celles marquées Cible décrivent ce qui n'est pas écrit, au premier rang desquelles la chaîne d'ingestion, les agrégats continus, la compression et la rétention.

Trois emplacements, trois rôles

C'est la règle que l'ADR 0001 existe surtout pour fixer. La confondre coûte cher : un script placé au mauvais endroit ne s'exécute jamais, ou s'exécute deux fois.

Emplacement	Contenu	Quand ça s'exécute
db/init/	Extensions, bases annexes	Une seule fois, à la première initialisation du conteneur, quand PGDATA est vide. Ne rejoue jamais
db/migrations/	SQL versionné qui ne découle pas du schéma applicatif : rétention, compression	À la main, aujourd'hui vide
apps/backend/alembic/	Le schéma exposé par l'API, et lui seul	alembic upgrade head, c'est Base.metadata qui fait foi

Une hypertable relève des deux derniers : Alembic crée la table, et le create_hypertable() vit dans la même révision. Les séparer rendrait le schéma irreproductible depuis un seul alembic upgrade head.

Détail de db/init/ et du piège de montage : db/README.md.

Ce qui existe

Statut : Fait.

• db/init/100-extensions.sql crée l'extension timescaledb.
• db/init/110-test-database.sql crée enervision_test, dont le nom est attendu en dur par apps/backend/tests/conftest.py.
• Cinq révisions Alembic. La première, 5353c0e4f094, ne crée aucune table : elle établit alembic_version et refuse de s'appliquer si l'extension manque :

IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM pg_extension WHERE extname = 'timescaledb') THEN
    RAISE EXCEPTION 'extension timescaledb absente, voir db/init et db/README.md';
END IF;

Cette garde forme paire avec le 503 de /api/v1/health/ready. Un bootstrap sauté ne se voit pas au démarrage de l'API : ces deux gardes le rendent visible tôt, des deux côtés.

Les trois suivantes créent les tables de l'authentification, décrites plus bas : app_user, puis login_attempt et audit_log, puis refresh_token. La cinquième, e6d2026091501, crée les six tables de données décrites en fin de document et déclare l'hypertable reading.

Cycle de vie d'une mesure

Statut : Cible, sauf l'hypertable reading qui existe. Ni l'ingestion, ni les agrégats continus, ni la compression, ni la rétention ne sont écrits.

flowchart LR
  src["Source de mesures"] -.-> ing["Ingestion Airflow"]
  ing -.-> hy[("Hypertable reading")]
  hy -.-> agg[("Agrégat continu")]
  hy -.-> comp["Compression"]
  hy -.-> ret["Rétention"]
  agg -.-> api["API FastAPI"]
  agg -.-> graf["Grafana"]

Les lectures de l'API et de Grafana visent l'agrégat continu, pas la table brute : c'est tout l'intérêt de TimescaleDB, et cela doit rester vrai quand les volumes augmenteront.

Tables d'authentification

Statut : Fait. Elles ne sont pas des séries temporelles et n'ont donc rien à voir avec les hypertables ; elles vivent dans apps/backend/alembic/, qui porte le schéma exposé par l'API.

erDiagram
  APP_USER ||--o{ REFRESH_TOKEN : ouvre
  APP_USER {
    uuid id PK
    string email UK
    text password_hash
    text role
    text kind
    bool is_active
    bool must_change_password
    timestamptz credentials_changed_at
  }
  REFRESH_TOKEN {
    uuid id PK
    uuid family_id
    uuid user_id FK
    bytea token_hash UK
    timestamptz expires_at
    timestamptz rotated_at
    timestamptz revoked_at
    text revoked_reason
    uuid replaced_by
  }
  LOGIN_ATTEMPT {
    bigint id PK
    timestamptz occurred_at
    string email_tried
    inet client_ip
    text outcome
  }
  AUDIT_LOG {
    bigint id PK
    timestamptz occurred_at
    uuid actor_id
    text actor_email
    text action
    jsonb detail
  }

Quatre choix de modélisation portent une intention et se défendent seuls :

• app_user et non user : user est un mot réservé PostgreSQL, raccourci de CURRENT_USER. Le nom rappelle en prime qu'il s'agit d'un compte applicatif, par opposition au rôle PostgreSQL qui portera le cantonnement de l'ETL.
• credentials_changed_at, une seule colonne, couvre le changement de mot de passe, le changement de rôle et la désactivation. Un compteur de version ne dirait rien à un humain qui lit un audit.
• refresh_token.expires_at est absolu et hérité du prédécesseur à chaque rotation. S'il glissait, la promesse de sept jours serait fictive et une session active ne finirait jamais.
• audit_log.actor_id n'a aucune clé étrangère, et actor_email comme actor_role sont dénormalisés. Une contrainte ON DELETE SET NULL déclencherait un UPDATE que le déclencheur d'ajout seul refuserait. Voir l'ADR 0004.

audit_log porte deux déclencheurs qui refusent UPDATE, DELETE et TRUNCATE. Elle n'est donc pas une hypertable : une politique de rétention émettrait des DELETE qu'ils refuseraient. login_attempt, à l'inverse, est faite pour se purger, puisque son volume est piloté par l'attaquant.

Gabarit de révision créant une hypertable

Conforme à la règle de l'ADR 0001 : table et hypertable dans la même révision. La révision e6d2026091501 en est l'exemple réel, réduit ici à l'essentiel.

def upgrade() -> None:
    op.create_table(
        "reading",
        sa.Column("reading_id", sa.BigInteger(), autoincrement=True, nullable=False),
        sa.Column("site_id", sa.Text(), nullable=False),
        sa.Column("timestamp", sa.DateTime(timezone=True), nullable=False),
        sa.PrimaryKeyConstraint("reading_id", "timestamp"),
    )
    op.execute(
        "SELECT create_hypertable('reading', by_range('timestamp'), "
        "create_default_indexes => FALSE)"
    )


def downgrade() -> None:
    op.drop_table("reading")

La clé primaire inclut la colonne de temps parce que TimescaleDB l'exige : toute contrainte unique d'une hypertable doit porter la colonne de partitionnement, et une clé sur le seul reading_id serait refusée par create_hypertable.

create_default_indexes => FALSE écarte l'index que TimescaleDB pose d'office sur la seule colonne de temps : les index déclarés dans la révision le couvrent déjà.

drop_table suffit au retour arrière : supprimer la table supprime l'hypertable et ses partitions.

Conventions

• Noms au singulier, en minuscules, sans préfixe de table : app_user, reading.
• Toute colonne de temps en timestamptz. Jamais de timestamp nu : une mesure sans fuseau devient ininterprétable dès le premier changement d'heure.
• La colonne de partitionnement entre dans la clé primaire. Dans reading elle s'appelle timestamp : c'est un nom de colonne, son type reste timestamptz.
• Les politiques de rétention et de compression vont dans db/migrations/, pas dans Alembic : elles ne découlent pas du schéma applicatif.
• Tout modèle doit être importé dans app/models/__init__.py, sans quoi alembic revision --autogenerate ne le voit pas et génère un drop de sa table.

Questions ouvertes

Elles relèvent du jalon J2, « valider le périmètre retenu ». Le schéma est livré : ce qui suit porte sur son exploitation, plus sur sa forme.

• Quelle granularité à l'ingestion : la seconde, la minute, le quart d'heure.
• Quels agrégats continus, et sur quelles fenêtres.
• Quelle profondeur de rétention en données brutes, et à partir de quand on compresse.
• Multi-tenant ou non : un site appartient-il à un client, et faut-il cloisonner les lectures.

Modélisation détaillée des données

Cette modélisation prend en compte les fichiers CSV historiques, leurs métadonnées JSON et les données de l’API Mock. Elle comprend six tables, depuis le stockage des mesures jusqu’aux recommandations proposées à l’utilisateur.

Schéma de données

Le diagramme ci-dessous présente les tables et leurs relations. La révision e6d2026091501 les crée.

Figure : Modélisation des données EnerVision.

Description des tables

Chaque table remplit un rôle précis dans le traitement et l’exploitation des données.

Table	Rôle	Origine des informations
dataset	Identifier les jeux historiques, retrouver leurs fichiers et conserver leurs métadonnées	Archive CSV/JSON et informations ajoutées lors de l’import
site	Regrouper les informations des sites : identifiant, nom, type et caractéristiques disponibles	CSV et API Mock /api/v1/sites
reading	Stocker les mesures, leur provenance, leur qualité et les éventuelles valeurs imputées	CSV et API Mock /current et /readings
prediction	Conserver les prévisions, leur période cible et la référence du modèle utilisé	Traitements ML d’EnerVision
alert	Enregistrer les alertes, leur type, leur gravité et leur message	API Mock /alerts et détections EnerVision
recommendation	Proposer des actions et expliquer la règle qui les motive	Règles métier d’EnerVision

Les anomalies historiques décrites dans les JSON sont conservées dans dataset.metadata. Elles servent à l’analyse des données et ne sont pas considérées comme des alertes actuelles.

Les lignes de recommendation sont écrites par le moteur de règles du backend (app/services/recommendation_rules.py), déclenché par POST /api/v1/recommendations/generate ou par make recommendations. Le couple (alert_id, rule_reference) est unique : rejouer le moteur sur les mêmes alertes n'ajoute aucune ligne.

Relations entre les tables

• Un site possède plusieurs mesures, prévisions et alertes.
• Un jeu de données historique contient plusieurs mesures CSV.
• Les mesures API ne sont pas rattachées à un dataset historique.
• Une alerte peut être associée à une prévision du même site.
• Une alerte peut donner lieu à plusieurs recommandations.

Ingestion des données historiques

Le MVP EnerVision initialise les données énergétiques à partir du dataset fourni dans le cadre du projet.

Le dataset de référence contient 122 647 mesures issues de 7 sites et couvre la période du 1er janvier 2023 au 31 décembre 2024.

Les fichiers sources CSV et JSON sont nécessaires uniquement pour l'initialisation des données. Ils ne sont pas versionnés dans Git et sont placés localement dans data/raw/.

Architecture du flux

Dataset CSV + métadonnées JSON
              |
              v
     historical_import.py
              |
       +------+------+
       |             |
       v             v
   Validation     SHA-256
       |          Traçabilité
       +------+------+
              |
              v
      Normalisation
      + qualité data
              |
              v
    Chargement par batches
              |
              v
 PostgreSQL / TimescaleDB
       |      |       |
       v      v       v
    dataset  site   reading

Le pipeline est développé en Python.

Pandas est utilisé pour l'extraction, la validation et la préparation des données. SQLAlchemy Async assure le chargement transactionnel dans PostgreSQL/TimescaleDB.

Une empreinte SHA-256 permet d'identifier le dataset utilisé et d'assurer sa traçabilité.

Les valeurs manquantes sont conservées pendant l'ingestion afin de préserver les données sources. Aucune imputation n'est réalisée à cette étape.

Le chargement des mesures est effectué par batches de 1 000 lignes.

Les données provenant du dataset CSV sont identifiées par source = "csv" et associées à leur dataset_id.

Résultats validés

Le chargement de référence a permis d'obtenir :

• 1 dataset ;
• 7 sites ;
• 122 647 mesures ;
• 0 doublon détecté dans le dataset source.

L'idempotence a également été vérifiée par une deuxième exécution du pipeline : aucune nouvelle mesure n'a été créée et le nombre de reading est resté à 122 647.

La procédure détaillée d'installation, d'exécution, de validation et de contrôle du pipeline est disponible dans etl/README.md.

Évolution prévue

L'étape suivante consiste à orchestrer les traitements Data avec Apache Airflow.

L'orchestration réutilisera la logique ETL existante afin de séparer la logique de traitement de la planification, du suivi des exécutions et de la gestion des erreurs.

Le pipeline servira ensuite de base à la préparation des données nécessaires au modèle de Machine Learning.