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Purpose

定义基于 SQLite 的拨测数据持久化存储：targets 同步（含分组信息）、check_results 追加写入、Dashboard 和 Metrics 数据查询支持、延迟百分位取数、时间范围和分页查询、索引与聚合查询、批量查询方法（getLatestChecksMap、getAllTargetStats、getAllRecentSamples）、N+1 查询优化，以及 prepared statement 使用 query() 缓存。

Requirements

Requirement: SQLite 数据库初始化

系统 SHALL 使用 Bun 内置 bun:sqlite 模块在配置的数据目录下创建 SQLite 数据库文件，并以 WAL 模式运行。数据库 schema MUST 支持 typed checker target 和结构化检查结果，targets 表 MUST 包含 grp 列存储分组信息、active 列标记活跃状态，且 targets 表的 name 和 description 列 MUST 允许 NULL。check_results 表的外键约束 SHALL 使用 ON DELETE RESTRICT。

Scenario: 首次启动创建数据库

• WHEN 指定的数据目录下不存在数据库文件
• THEN 系统 SHALL 创建数据库文件并初始化 targets 表（含 active INTEGER NOT NULL DEFAULT 1 列）和 check_results 表（外键约束为 ON DELETE RESTRICT），check_results 表包含 id（INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT）、target_id（TEXT NOT NULL）、timestamp（TEXT NOT NULL）、matched（INTEGER NOT NULL）、duration_ms（REAL）、observation（TEXT）、failure（TEXT），不包含 status_detail 列，不包含 success 列

Scenario: targets name 列允许 NULL

• WHEN 系统首次创建 targets 表
• THEN targets.name 列 SHALL 允许存储 NULL

Scenario: 数据目录不存在

• WHEN 配置的数据目录路径不存在
• THEN 系统 SHALL 自动创建该目录

Scenario: 数据库已存在时启动

• WHEN 数据库文件已存在
• THEN 系统 SHALL 直接打开数据库，不重新建表

Scenario: 外键约束

• THEN 系统 SHALL 启用 PRAGMA foreign_keys = ON

Scenario: 级联删除改为限制删除

• THEN check_results 表的外键约束 SHALL 使用 ON DELETE RESTRICT，确保删除 target 时数据库层面阻止操作而非级联删除关联记录

Requirement: targets 表同步

系统 SHALL 在启动时将 YAML 配置中的目标列表同步到 SQLite targets 表，并持久化 target 类型、展示名称元信息、展示摘要、领域配置、调度配置、分组信息和目标说明。targets.expect 列当前实现写入 NULL，不持久化 expect 快照。配置中不存在的 target SHALL 被标记为非活跃而非删除。系统不需要保存原始用户输入的 Authoring expect 写法；targets.expect MUST NOT 被用作恢复用户 YAML 的数据源。

Scenario: 首次同步目标

• WHEN 数据库为空且 YAML 中定义了 N 个 typed target
• THEN 系统 SHALL 将所有目标插入 targets 表，包含 name、description、type、target、config、interval_ms、timeout_ms、expect、grp 和 active=1，其中 name 和 description 均可为 NULL，expect 列写入 NULL

Scenario: 配置变更后重新同步

• WHEN YAML 配置发生变更（新增、删除或修改目标）后重启
• THEN 系统 SHALL 根据 id 字段匹配：新增的插入（active=1）、删除的设置 active=0（不删除行）、修改的更新（含 name、description 和 grp 字段），已存在的目标 SHALL 设置 active=1

Scenario: 配置中移除目标

• WHEN YAML 配置中移除了某个 target，该 target 在数据库中存在且 active=1
• THEN 系统 SHALL 将该 target 的 active 设置为 0，保留该行及所有关联的 check_results

Scenario: 配置中恢复已移除目标

• WHEN YAML 配置中重新添加了之前移除的 target（数据库中 active=0）
• THEN 系统 SHALL 将该 target 的 active 设置为 1，并更新其他字段，历史 check_results 保留不变

Scenario: 未配置 name

• WHEN YAML target 未配置 name
• THEN targets 表 SHALL 将该目标的 name 存储为 NULL

Scenario: name 显式 null

• WHEN YAML target 配置 name: null
• THEN targets 表 SHALL 将该目标的 name 存储为 NULL

Scenario: 未配置 description

• WHEN YAML target 未配置 description
• THEN targets 表 SHALL 将该目标的 description 存储为 NULL

Scenario: description 显式 null

• WHEN YAML target 配置 description: null
• THEN targets 表 SHALL 将该目标的 description 存储为 NULL

Scenario: expect 列不保存原始 Authoring 写法

• WHEN target 配置 expect.body: [{json: {path: "$.status"}}] 和 expect.durationMs: 1000
• THEN targets 表的 expect 列 MUST NOT 保存原始 Authoring JSON 中的 durationMs: 1000 简写，当前实现写入 NULL

Scenario: 未配置 expect 写入 NULL

• WHEN target 未配置任何 expect
• THEN targets 表的 expect 列 SHALL 写入 NULL，即使 Resolved expect 中存在 checker 默认状态语义

Requirement: check_results 表追加写入

系统 SHALL 将每次检查结果追加写入 check_results 表，不更新或删除已有记录。

Scenario: 写入检查结果

• WHEN 一次 checker 执行完成
• THEN 系统 SHALL 插入一条包含 target_id、timestamp、matched、duration_ms、observation、failure 的记录，其中 observation 使用 JSON.stringify 序列化为 TEXT

Scenario: 查询检查结果

• WHEN 系统查询 latest check 或历史 check_results
• THEN 存储层 SHALL 返回 observation 字段而非 status_detail 字段，供 API 序列化层反序列化并构造 detail

Scenario: 写入结构化失败信息

• WHEN checker 执行失败或 expect 不匹配
• THEN 系统 SHALL 将首个失败原因序列化写入 failure 字段

Requirement: 时间范围查询索引

系统 SHALL 在 check_results 表上创建 (target_id, timestamp) 复合索引，加速按目标和时间范围的查询。

Scenario: 查询某目标的历史记录

• WHEN 查询指定 target_id 的最近 N 条记录
• THEN 系统 SHALL 使用索引快速定位，无需全表扫描

Requirement: 目标列表按分组排序

系统 SHALL 保证 targets 查询结果按分组排序返回，且仅返回活跃目标。

Scenario: 分组排序查询

• WHEN 查询所有 targets
• THEN 结果 SHALL 仅返回 active=1 的目标，将 "default" 分组目标排在首位，其余分组按 YAML 配置中首次出现的顺序（即 id 自增顺序）排列

Requirement: 聚合查询支持

数据存储 SHALL 支持按时间段获取指标计算所需数据，用于后端应用层计算可用率、平均耗时、延迟范围、趋势分桶和可靠性指标。

Scenario: 轻数据库计算边界

• WHEN 实现指标相关数据查询
• THEN 数据库 SHALL 主要负责存储、过滤、排序、分页、LIMIT 和标准 SQL 基础聚合，业务指标语义 SHALL 在后端应用层计算

Scenario: 可使用的基础 SQL 聚合

• WHEN 查询需要减少返回数据量
• THEN 系统 MAY 使用标准 SQL 的 COUNT、SUM(CASE)、AVG、MIN、MAX、GROUP BY 等基础能力

Scenario: 避免数据库承载业务语义

• WHEN 实现状态翻转、故障段、MTTR、最长故障、连续状态、百分位或趋势分桶
• THEN 系统 SHALL 在后端应用层实现这些规则，不依赖 SQLite 专有函数或复杂窗口函数承载业务语义

Scenario: UP/DOWN 判定

• WHEN 系统需要判定目标当前状态
• THEN 系统 SHALL 基于 latestCheck.matched 判定目标 UP 或 DOWN：matched=true 为 UP，matched=false 为 DOWN

Requirement: Dashboard 数据查询支持

ProbeStore SHALL 提供 Dashboard 聚合响应所需的批量取数能力，且所有查询 SHALL 仅涉及活跃 target。

Scenario: 批量获取最新检查

• WHEN Dashboard API 需要计算当前 up/down 和 lastCheckTime
• THEN Store SHALL 支持批量获取每个活跃 target 的最新检查记录，避免 N+1 查询

Scenario: 批量获取窗口统计基础数据

• WHEN Dashboard API 需要计算各 target 在指定 window 内的 totalChecks、upChecks、downChecks 和 availability
• THEN Store SHALL 支持按 target_id 批量返回指定时间窗口内的基础计数数据，仅包含活跃 target

Scenario: 批量获取最近样本

• WHEN Dashboard API 需要展示 recentSamples 和计算 capped currentStreak
• THEN Store SHALL 支持批量获取每个活跃 target 最近 recentLimit 条检查记录，按 target_id 分组且每组按 timestamp 降序排列

Scenario: 获取 Dashboard 异常事件序列

• WHEN Dashboard API 需要计算 incidents
• THEN Store SHALL 支持获取指定时间窗口内所有活跃 target 的 { target_id, timestamp, matched } 序列，按 target_id 和 timestamp 升序排列，供后端应用层计算状态翻转

Requirement: 单目标指标取数支持

ProbeStore SHALL 提供单目标 metrics 响应所需的取数能力。仅活跃 target 的指标 SHALL 可查询。

Scenario: 获取目标检查点序列

• WHEN Metrics API 需要计算趋势分桶、故障段、MTTR、最长故障、故障次数和连续状态
• THEN Store SHALL 支持获取指定活跃 target 在 from 到 to 时间范围内的 { timestamp, matched, duration_ms } 数组，按 timestamp 升序排列

Scenario: 目标不活跃

• WHEN 查询 inactive target 的指标
• THEN Store SHALL 返回 null（getTargetById 不匹配 active=1 的条件）

Scenario: 无检查记录

• WHEN 时间窗口内无检查记录
• THEN Store SHALL 返回空数组

Requirement: 目标延迟百分位取数

ProbeStore SHALL 提供 getTargetDurations(targetId, from, to) 方法，返回时间窗口内所有成功检查的 duration_ms 数组。

Scenario: 获取延迟数据

• WHEN 调用 getTargetDurations(targetId, from, to)
• THEN 系统 SHALL 返回该目标在时间范围内所有 matched=1 且 duration_ms 不为 null 的 duration_ms 值数组

Scenario: 延迟数据排序

• WHEN 获取延迟数据
• THEN 返回数组 SHALL 按 duration_ms 升序排列，供后端应用层计算 P95/P99

Scenario: 无成功检查

• WHEN 时间窗口内无 matched=1 且 duration_ms 不为 null 的记录
• THEN 系统 SHALL 返回空数组

Requirement: 历史记录时间范围和分页查询

系统 SHALL 继续支持按时间范围筛选并分页查询历史记录。

Scenario: 按时间范围筛选历史记录

• WHEN 查询指定 target 在 from 到 to 时间范围内的历史记录
• THEN 系统 SHALL 返回该时间范围内的记录，按 timestamp 降序排列

Scenario: 分页查询历史记录

• WHEN 查询指定 page 和 pageSize 的历史记录
• THEN 系统 SHALL 返回对应页的数据和总记录数

Requirement: 目标展示摘要持久化

数据存储 SHALL 为每个 target 持久化一个领域无关的展示摘要字段 target。

Scenario: HTTP target 展示摘要

• WHEN 同步 HTTP target
• THEN targets.target SHALL 存储该 target 的 URL

Scenario: cmd target 展示摘要

• WHEN 同步 cmd target
• THEN targets.target SHALL 存储由 exec 和 args 组成的命令摘要

Scenario: HTTP target config 序列化

• WHEN 同步 HTTP target
• THEN targets.config SHALL 存储 JSON，包含 url、method、headers、body、maxBodyBytes、ignoreSSL、maxRedirects

Scenario: cmd target config 序列化

• WHEN 同步 cmd target
• THEN targets.config SHALL 存储 JSON，包含 exec、args、cwd、env、maxOutputBytes

Requirement: 数据清理方法

ProbeStore SHALL 提供 prune(retentionMs: number) 方法，删除超过保留时长的历史检查结果并返回删除行数，同时清理已无关联检查结果的非活跃目标行。

Scenario: 清理过期数据

• WHEN 调用 prune(604800000)（7 天毫秒数）
• THEN 系统 SHALL 删除 check_results 表中 timestamp 早于当前时间减去 604800000 毫秒的所有记录，并返回实际删除的行数

Scenario: 无过期数据

• WHEN 调用 prune() 但所有记录都在保留期内
• THEN 系统 SHALL 返回 0，不删除任何记录

Scenario: 清理不影响保留期内数据

• WHEN 调用 prune() 且存在保留期内和保留期外的记录
• THEN 系统 SHALL 仅删除保留期外的记录，保留期内的记录 SHALL 不受影响

Scenario: 清理空壳非活跃目标

• WHEN prune 执行完毕后，存在 active=0 的 target 且该 target 在 check_results 表中无任何关联记录
• THEN 系统 SHALL 删除该空壳 target 行

Scenario: 非活跃目标仍有历史数据时不清理

• WHEN 存在 active=0 的 target 但该 target 在 check_results 表中仍有关联记录
• THEN 系统 SHALL NOT 删除该 target 行

Scenario: 活跃目标永不清理

• WHEN 存在 active=1 的 target 且该 target 在 check_results 表中无关联记录
• THEN 系统 SHALL NOT 删除该 target 行

Requirement: 批量查询最新检查结果

系统 SHALL 提供 getLatestChecksMap 方法，通过单次 SQL 查询获取所有 target 的最新一次 check 结果，返回 Map 结构供调用方按 target_id 索引。

Scenario: 获取所有目标的最新检查

• WHEN 调用 getLatestChecksMap()
• THEN 系统 SHALL 执行子查询找到每个 target_id 的 MAX(timestamp)，再 JOIN 回 check_results 获取完整行，返回 Map<number, StoredCheckResult | null>

Scenario: 批量查询目标无历史记录

• WHEN 某 target 在 check_results 表中无任何记录
• THEN 该 target_id 在返回的 Map 中 SHALL 不存在对应的 key

Requirement: 批量查询目标统计

系统 SHALL 提供 getAllTargetStats 方法，通过单次 SQL GROUP BY 聚合查询获取所有 target 的拨测统计（totalChecks 和 availability）。availability 计算精度 SHALL 与 getTargetStats 一致，统一使用 Math.round(value * 100) / 100 保留两位小数。

Scenario: 获取所有目标的聚合统计

• WHEN 调用 getAllTargetStats()
• THEN 系统 SHALL 执行 SELECT target_id, COUNT(*), SUM(CASE WHEN matched=1 THEN 1 ELSE 0 END) FROM check_results GROUP BY target_id，在内存中计算 availability 并返回 Map<number, { totalChecks, availability }>

Scenario: 统计查询目标无历史记录

• WHEN 某 target 在 check_results 表中无任何记录
• THEN 该 target_id 在返回的 Map 中 SHALL 不存在对应的 key

Scenario: availability 精度

• WHEN 计算 availability（upCount / totalChecks * 100）
• THEN 结果 SHALL 使用 Math.round(value * 100) / 100 四舍五入保留两位小数，与 getTargetStats 方法一致

Requirement: 批量查询所有目标的最近采样数据

系统 SHALL 提供 getAllRecentSamples(limit: number) 方法，通过单次 SQL 查询获取所有 target 的最近 N 条采样数据，返回 Map<number, Array<{ timestamp: string; duration_ms: number | null; matched: number }>> 结构。

Scenario: 获取所有目标的最近采样

• WHEN 调用 getAllRecentSamples(30)
• THEN 系统 SHALL 通过单次 SQL 查询获取每个 target 最近 30 条记录，返回按 target_id 索引的 Map

Scenario: 采样查询目标无历史记录

• WHEN 某 target 在 check_results 表中无任何记录
• THEN 该 target_id 在返回的 Map 中 SHALL 不存在对应的 key

Scenario: 采样数据排序

• WHEN 获取采样数据
• THEN 每个 target 的记录 SHALL 按 timestamp 降序排列（最新在前）

Scenario: 采样目标无数据返回空数组

• WHEN 某 target 在 getAllRecentSamples 返回的 Map 中不存在
• THEN 该 target 的 recentSamples SHALL 为空数组

Requirement: summary 查询使用批量方法

getSummary 方法 SHALL 使用 getLatestChecksMap 一次性获取所有 target 的最新检查结果，而非对每个 target 逐条查询。

Scenario: 统计总览使用批量查询

• WHEN 调用 store.getSummary()
• THEN 系统 SHALL 调用 getLatestChecksMap() 一次获取所有最新结果，在内存中遍历统计 up/down 数量，而非循环 N 次调用 getLatestCheck()

Requirement: targets 列表使用批量方法

handleTargets（routes/targets.ts 中生成 TargetStatus[] 的逻辑）SHALL 使用 getLatestChecksMap、getAllTargetStats 和 getAllRecentSamples 替代逐目标查询，消除 N+1 查询。

Scenario: 目标列表使用批量查询

• WHEN 处理 GET /api/targets 请求
• THEN 系统 SHALL 分别调用 getLatestChecksMap()、getAllTargetStats()、getAllRecentSamples(30) 批量获取数据，在内存中组装 TargetStatus 数组，而非对每个 target 逐条查询数据库

Requirement: prepared statement 使用 query() 缓存

ProbeStore 中不涉及事务内复用的单次读/写操作 SHALL 使用 this.db.query() 而非 this.db.prepare()，利用 bun:sqlite 内置的 statement 缓存机制。

Scenario: insertCheckResult 使用 query

• WHEN 写入一条检查结果
• THEN insertCheckResult SHALL 使用 this.db.query("INSERT INTO ...").run(...) 而非 this.db.prepare("INSERT INTO ...").run(...)

Scenario: getHistory 查询使用 query

• WHEN 查询历史记录（包括 COUNT 和分页查询）
• THEN getHistory SHALL 使用 this.db.query(...) 而非 this.db.prepare(...)

Scenario: getTargetStats 查询使用 query

• WHEN 查询单目标统计
• THEN getTargetStats SHALL 使用 this.db.query(...) 而非 this.db.prepare(...)

Scenario: getTrend 查询使用 query

• WHEN 查询趋势数据
• THEN getTrend SHALL 使用 this.db.query(...) 而非 this.db.prepare(...)

Scenario: getRecentSamples 查询使用 query

• WHEN 查询采样数据
• THEN getRecentSamples SHALL 使用 this.db.query(...) 而非 this.db.prepare(...)

Scenario: syncTargets 事务保持 prepare（例外）

• WHEN 同步 targets 配置（事务内多次复用 insertStmt/updateStmt/deleteStmt）
• THEN syncTargets 方法 SHALL 保持使用 this.db.prepare()，因需要在事务闭包内持有引用