import { z } from 'zod';
import { TransformsSchema } from '../transforms/transforms.schema';

/**
 * Cold Import Manifest(v2.2 — 双源 + Layer A.5 transforms 单 yaml 方案)
 *
 * 宿主导出脱敏数据时附带的 `manifest.yaml`。host 只暴露**原始表**,
 * 由 PAC 这边的 yaml(transforms + assemblers)做形态改造 + 翻译。
 *
 * v2.2 新增:
 *   - 顶层 `transforms[]` — Layer A.5 声明式形态改造(5 operator 白名单)
 *     - SQL 退化为"等价 csv 单表 dump 的 SELECT"(只列选 + WHERE 过滤)
 *     - JSON 数组拆行 / 字段派生 / 多列推断 / 关键词分流 全在 transforms
 *     - 实现双源真等价(直连 ClickHouse 或 csv 文件,下游无感知)
 *
 * v2.1 ClickHouse 直连模式:跳过 dump 文件中间步,PAC 直接 SQL 拉到内存。
 *
 * 详见 docs/algorithm/canonical-fact-layer.md §五(Layer A.5)。
 */

/// 原始表声明 — 文件 + 表名(供 assembler 索引)
export const RawTableSchema = z.object({
  /// host 表名(被 assembler.primary.table / join_arrays[*].table 引用)
  table: z.string().min(1),
  /// 文件相对路径(相对于 manifest 所在目录)
  file: z.string().min(1).describe('e.g. tb_encounter.csv / tb_patient.json'),
  /// 文件格式(默认按扩展名推断)
  format: z.enum(['csv', 'json']).optional(),
});
export type RawTable = z.infer<typeof RawTableSchema>;

/// Assembler 配置文件引用
export const AssemblerRefSchema = z.object({
  /// assembler yaml 相对路径(相对于 manifest 所在目录)
  file: z.string().min(1).describe('e.g. assemblers/clinical_encounter.yaml'),
});
export type AssemblerRef = z.infer<typeof AssemblerRefSchema>;

/**
 * ClickHouse SQL 数据源(替代文件 tables[])
 *
 * 短期 cold-import 直连模式 — 跳过"DW dump → CSV 落盘 → PAC 读"中间步,
 * PAC 直接 SQL 拉到内存当 tables 喂 AssemblerEngine。
 *
 * 适用:DW 已 ETL 到 ClickHouse,PAC 一次性灌历史。
 * 后续:W4+ 升级为带 cursor 的真增量 pull。
 *
 * 密码:从环境变量读取(`password_env`),不允许 plaintext 进 yaml。
 */
export const ClickHouseSourceSchema = z.object({
  kind: z.literal('clickhouse'),
  connection: z.object({
    /// ClickHouse HTTP/HTTPS URL,e.g. https://cc-xxx.clickhouse.aliyuncs.com:8443
    url: z.string().url(),
    database: z.string().min(1),
    username: z.string().min(1),
    /// 环境变量名;PAC 启动期从 process.env 读
    password_env: z.string().min(1),
  }),
  /// 资源映射:tableName → SQL
  /// 查到的行会以该 tableName 作为 key 喂 AssemblerEngine(对应 assembler.primary.table)
  /// SQL 一般直接 SELECT * FROM <表>,需要 WHERE 过滤试点诊所 / 时间窗
  queries: z.record(z.string(), z.string().min(1)),
  /// 每个 query 上限(防内存炸);默认 100k 行
  default_limit: z.number().int().positive().default(100000).optional(),
  /// W4 末:DW 增量配置(per table cursor column)
  /// 跑增量模式时 PAC 会读 sync_logs 上次 cursor_after,注入 WHERE cursor_column > '...'
  /// 跑完写新 cursor = max(cursor_column) 到 sync_logs
  /// 首次跑(无 cursor)= 全量,后续 = 增量
  incremental: z
    .object({
      /// per query 配置;表名(query key)→ cursor_column
      /// 例:fact_emr_treatment_out: updated_date / fact_client_out: last_visit_time
      per_query: z.record(
        z.string(),
        z.object({
          cursor_column: z.string().min(1),
        }),
      ),
    })
    .optional(),
});
export type ClickHouseSource = z.infer<typeof ClickHouseSourceSchema>;

export const ColdImportManifestSchema = z
  .object({
    /// 关联到 PAC hosts.name(slug,平台必须先 seed/admin 注册)
    host_name: z.string().min(1),
    display_name: z.string().optional(),

    /// **单 tenant 场景**:静态 tenant_id,所有行共用一个 tenant
    tenant_id: z.string().min(1).optional(),

    /// **多 tenant 场景**(v2.3,W3 末实装):
    /// 单 host 内部多个 tenant(如 jvs-dw 含瑞尔/瑞泰双品牌),
    /// PAC 按行内 `tenant_field` 字段值直接当 tenant_id。
    ///
    /// 例:tenant_field='brand',row.brand='瑞尔' → tenant_id='瑞尔';row.brand='瑞泰' → '瑞泰'。
    ///
    /// **不预设值集** — PAC 不知道也不需要知道 host 会给哪些 brand,数据来什么就是什么。
    /// 这跟 "host 给的数据范围就是 PAC 该消化的范围" 一致(过滤归 host 端责任)。
    tenant_field: z.string().min(1).optional(),

    /// **DEPRECATED**(v2.3 起 tenant_field 直接用字段值;保留兼容老 yaml 显式映射)
    /// 若同时给 tenant_field + tenant_map,先查 map(`map[row[field]] ?? row[field]`)。
    tenant_map: z.record(z.string(), z.string().min(1)).optional(),
    brand_to_tenant: z.record(z.string(), z.string()).optional(),

    /// 金额单位(yuan = 元小数,fen = 分整数)
    amount_unit: z.enum(['fen', 'yuan']),
    /// 时区(用于解析无 tz 的 datetime 字符串)
    timezone: z.string().min(1).describe('IANA, e.g. Asia/Shanghai'),

    /// 文件数据源(跟 sql_source 二选一)
    tables: z.array(RawTableSchema).optional(),

    /// ClickHouse SQL 数据源(跟 tables 二选一)
    sql_source: ClickHouseSourceSchema.optional(),

    /// **Layer A.5 transforms**(可选)— 在 sources 之后、AssemblerEngine 之前跑。
    /// 5 operator 白名单:project / split_json_array / derive / route_by_pattern / pick_first_nonzero。
    /// 详见 docs/algorithm/canonical-fact-layer.md §五。
    transforms: TransformsSchema.optional(),

    /// PAC 写的 assembler 配置清单(每个 canonical resource 一份)
    assemblers: z.array(AssemblerRefSchema).min(1),

    notes: z.string().optional(),
  })
  .refine(
    (m) => !!m.tables || !!m.sql_source,
    'manifest 必须含 tables[](文件源)或 sql_source(ClickHouse 直连)其中之一',
  )
  .refine(
    (m) => !!m.tenant_id || !!m.tenant_field || !!m.brand_to_tenant,
    'manifest 必须含 tenant_id(单 tenant 静态)/ tenant_field(per-row 取字段值)/ brand_to_tenant(兼容) 之一',
  )
  .refine(
    (m) => !m.tenant_map || !!m.tenant_field,
    '配置 tenant_map 时必须同时给 tenant_field(从哪个字段读 tenant 标识)',
  );
export type ColdImportManifest = z.infer<typeof ColdImportManifestSchema>;

export function inferFileFormat(file: string): 'csv' | 'json' {
  if (file.toLowerCase().endsWith('.json')) return 'json';
  if (file.toLowerCase().endsWith('.csv')) return 'csv';
  throw new Error(`Cannot infer format from extension: ${file}`);
}
