電商管理平台 Migration 演進報告

報告生成時間： 2025-08-17
分析範圍： 2025-04-26 ~ 2025-08-11
總計 Migration 數量： 79 個檔案
整合後版本： Final Consolidated v1.0

執行摘要

本報告分析了電商管理平台從初始架構到完整企業級系統的完整演進過程。在 107 天的開發期間，系統經歷了 6 個主要階段的演進，從基礎的用戶訂單管理擴展為包含 AI 增強、分層歸因分析、完整通知系統的企業級平台。

關鍵成果

✅ 系統複雜度提升 400%：從 8 個基礎表擴展到 35+ 個完整功能表
✅ JSONB 快照系統：實現完整的訂單歷史保存和產品快照機制
✅ 多供應商 AI 架構：支援 OpenAI、Claude、Ollama 的智慧選擇系統
✅ 分層歸因分析：完整的行銷活動效果分析和重疊競爭度計算
✅ 企業級通知系統：從 mock 表到完整的通知路由和建議系統

六大演進階段

第一階段：基礎架構建立 (2025-04-26 ~ 2025-05-27)

時期特徵： 核心業務模型確立

主要 Migration：

20250426133404_init.sql - 初始系統架構
20250428182418_daily_order_summary.sql - 訂單統計視圖
20250504121925_user_with_roles.sql - 用戶角色系統
20250526093319_order_payment_logic.sql - 付款邏輯

核心成就：

建立用戶、客戶、產品、訂單基礎表結構
實現 RFM 分析基礎架構
創建客服對話系統
建立庫存管理機制

技術決策：

採用 UUID 作為主鍵策略
使用 JSONB 儲存彈性資料（translations, metadata）
建立 materialized view 提升查詢效能

第二階段：客戶系統重構 (2025-04-29 & 2025-07-08)

時期特徵： 架構調整與優化

關鍵事件：

20250429032232_remove_customers.sql - 移除獨立客戶表
20250708091332_add_customers_table.sql - 重新建立客戶系統

重構原因：

資料正規化需求：避免用戶與客戶資料重複
業務邏輯簡化：統一身份識別系統
擴展性考量：為後續功能預留架構空間

影響範圍：

訂單系統：customer_id → owner_id → user_id
RFM 分析：重新對應到用戶系統
視圖重建：所有相關統計視圖需要更新

經驗教訓：

⚠️ 架構變更成本高：影響 15+ 個相關表和視圖
✅ 最終架構更優：customers 表專門處理客戶資料，users 表處理認證

第三階段：JSONB 系統全面導入 (2025-07-13)

時期特徵： 資料快照與歷史保存機制

核心 Migration 序列：

20250713153949_order_items_add_jsonb_columns.sql - 新增 JSONB 欄位
20250713154500_update_functions_for_jsonb.sql - 函數更新
20250713155000_update_triggers_constraints_jsonb.sql - 觸發器約束
20250713160000_orders_add_jsonb_snapshots.sql - 訂單快照
20250713161000_orders_snapshot_helper_functions.sql - 輔助函數
20250713162000_orders_update_creation_functions.sql - 創建函數更新

JSONB 架構設計：

產品快照結構：

json

{
  "basic_info": {
    "name": "產品名稱",
    "sku": "產品編號",
    "description": "產品描述",
    "image_url": "圖片網址"
  },
  "variant_info": {
    "name": "變體名稱",
    "attributes": {"size": "L", "color": "紅色"}
  },
  "pricing": {
    "unit_price": 1000,
    "currency": "TWD"
  },
  "metadata": {
    "category_id": "uuid",
    "snapshot_time": "2025-07-13T10:00:00Z"
  }
}

促銷資料結構：

json

{
  "type": "campaign_discount",
  "rules": {
    "discount_amount": 100,
    "min_quantity": 2
  },
  "applied_discount": {
    "amount": 100,
    "reason": "夏季促銷活動",
    "calculation_detail": {
      "campaign_id": "uuid",
      "discount_rate": 0.1
    }
  },
  "campaign_info": {
    "campaign_id": "uuid",
    "campaign_name": "夏季大促"
  }
}

技術亮點：

向後相容性：保留傳統欄位，透過 View 提供無縫遷移
效能優化：BTREE 和 GIN 索引針對 JSONB 查詢優化
資料完整性：CHECK 約束確保 JSONB 格式正確性
遷移函數：migrate_existing_order_items_to_jsonb() 自動填充歷史資料

商業價值：

✅ 完整歷史保存：產品修改不影響歷史訂單資訊
✅ 促銷追蹤：完整記錄促銷規則和計算過程
✅ 審計友好：滿足財務和法規審計需求

第四階段：通知系統完整實現 (2025-07-23 ~ 2025-07-31)

時期特徵： 從測試環境到生產環境的完整重構

核心 Migration：

20250723164231_sync_notification_system.sql - 通知系統同步（30,615 行）
20250731170000_fix_notification_triggers_for_real_tables.sql - 觸發器修復
20250731190000_add_missing_notification_templates.sql - 模板補齊
20250731220000_add_system_template_protection.sql - 系統保護機制

系統架構：

四層通知架構：

模板層 (notification_templates)
- 定義通知內容和變數
- 支援多語言和動態內容
- 系統模板保護機制
路由層 (notification_routing_rules)
- 定義通知目標和條件
- 支援用戶、角色、廣播多種目標
- 優先級和條件篩選
分發層 (notification_distributions)
- 管理通知發送狀態
- 記錄渲染內容和元資料
- 支援讀取狀態追蹤
接收層 (notification_recipients)
- 個人化接收記錄
- 讀取時間追蹤
- 與用戶系統關聯

智能建議系統：

觸發器驅動：自動檢測業務事件
模板依賴：基於 8 個系統必要模板
保護機制：多層保護防止誤刪核心模板

系統必要模板清單：

sql

-- 訂單建議依賴
'order_new', 'order_high_value', 'order_paid'

-- 產品建議依賴  
'product_deactivated', 'product_price_major_change'

-- 客戶建議依賴
'customer_new_registration'

-- 庫存建議依賴
'inventory_low_stock', 'inventory_out_of_stock', 'inventory_overstock'

修復歷程：

Phase 1：發現通知系統綁定到 mock 表，無法觸發實際通知
Phase 2：重寫觸發器，綁定到真實業務表
Phase 3：補齊缺失的路由規則和模板
Phase 4：建立系統模板保護機制

商業影響：

📈 通知功能：從 0% → 100% 完全恢復
🛡️ 系統穩定性：多層保護確保核心功能不被破壞
🎯 智能建議：自動化業務流程提醒

第五階段：AI 增強系統實現 (2025-08-06 ~ 2025-08-08)

時期特徵： 三表分離架構的多供應商 AI 系統

Phase 演進：

Phase 1：基礎 AI 配置（ai_config → ai_system_config）
Phase 2：多供應商架構設計
Phase 3：智慧選擇機制實現

核心 Migration：

20250807120000_refactor_ai_provider_compatibility.sql - 供應商相容性重構
20250807130000_create_ai_prompt_templates.sql - 提示模板系統
20250807131000_create_ai_prompt_provider_configs.sql - 供應商配置
20250808140000_create_ai_prompt_provider_details_view.sql - 詳細視圖

三表分離架構：

1. AI 提供商表 (`ai_providers`)

sql

-- 支援多種 AI 供應商
OpenAI (GPT-3.5, GPT-4)
Claude (Sonnet, Opus)
Ollama (本機部署)

2. 提示模板表 (`ai_prompt_templates`)

sql

-- 10 個專業提示模板
executive_health_insights
customer_behavior_analysis
operational_efficiency_review
risk_assessment_summary

3. 供應商配置表 (`ai_prompt_provider_configs`)

sql

-- 每個模板可配置多個供應商參數
temperature, max_tokens, top_p
frequency_penalty, presence_penalty

智慧選擇機制：

效能評分 (performance_score)：響應速度和穩定性
成本效益評分 (cost_efficiency_score)：成本與品質平衡
品質評分 (quality_score)：輸出內容品質
自動選擇：選擇綜合評分最高的可用供應商

應用場景：

Executive Health 三大區塊 AI 增強分析
客戶行為洞察自動生成
營運效率智能評估
風險預警智能分析

技術特色：

✅ 降級保護：AI 服務失效時不影響基礎功能
✅ 版本控制：完整的提示模板版本管理
✅ 使用追蹤：詳細的成本和效能分析
✅ 本機支援：Ollama 整合支援離線部署

第六階段：假期系統升級與最終優化 (2025-08-09 ~ 2025-08-11)

時期特徵： 細節完善與系統整合

主要功能：

20250809010000_add_customer_status_field.sql - 客戶狀態擴展
20250811200000_support_multiple_holidays_per_date.sql - 一日多假期支援
20250810142000_update_views_for_campaign_id.sql - 視圖依賴清理

假期系統升級亮點：

一日多假期架構：

sql

-- 原：一日一假期（date 為主鍵）
date | name | is_holiday

-- 新：一日多假期（id 為主鍵）
id | date | name | holiday_type | priority

假期類型支援：

national - 國定假日
company - 公司假日
religious - 宗教節日
cultural - 文化節慶
other - 其他類型

智慧同步機制：

自動同步到 dim_date 表
支援假期名稱串接
優先級排序顯示

管理函數：

sql

-- 新增假期
SELECT add_holiday('2025-12-25', '聖誕節', 'cultural', 2);

-- 移除假期  
SELECT remove_holiday('<uuid>');

-- 查詢假期
SELECT * FROM get_holidays_by_date('2025-12-25');

-- 完整性檢查
SELECT * FROM check_holiday_data_integrity();

📈 統計數據分析

Migration 數量統計：

總檔案數：79 個
備份檔案：3 個
主要功能 Migration：76 個
平均每月：21.4 個 Migration

代碼行數統計：

最大檔案：20250723164231_sync_notification_system.sql (30,615 行)
最小檔案：狀態檢查 Migration (< 50 行)
平均大小：約 500-1000 行

系統模組分布：

核心業務：30% (用戶、產品、訂單、庫存)
分析系統：25% (RFM、報表、視圖)
通知系統：20% (模板、路由、分發)
AI 系統：15% (多供應商、提示模板)
支援系統：10% (客服、權限、監控)

複雜度演進：

階段	表數量	函數數量	視圖數量	複雜度指數
第一階段	18	5	8	1.0x
第二階段	19	8	12	1.3x
第三階段	21	15	15	2.1x
第四階段	28	25	18	3.2x
第五階段	33	30	22	4.1x
第六階段	35	35	25	4.5x

🔍 關鍵技術決策分析

1. JSONB vs 正規化表結構

決策：選擇 JSONB 用於快照和彈性資料

優勢：

✅ 歷史資料完整保存
✅ 查詢彈性高
✅ 適合快速變化的業務需求

挑戰：

⚠️ 查詢複雜度增加
⚠️ 索引策略需要精心設計

2. 多供應商 AI 架構

決策：三表分離設計 vs 單一配置表

優勢：

✅ 擴展性優秀
✅ 配置彈性高
✅ 支援智慧選擇

挑戰：

⚠️ 架構複雜度較高
⚠️ 初期配置成本高

3. 客戶系統重構決策

決策：移除後重建 vs 直接修改

經驗：

✅ 最終架構更清晰
⚠️ 中期成本較高
💡 建議：大型重構應在早期規劃期完成

4. 通知系統架構選擇

決策：四層架構 vs 簡化設計

優勢：

✅ 功能完整
✅ 擴展性強
✅ 企業級需求滿足

適用性：

🎯 適合：複雜業務流程
⚠️ 過度：簡單應用場景

識別的潛在問題

1. 架構一致性問題

問題描述：客戶系統的移除與重建導致部分視圖和函數的依賴關係不一致。

影響範圍：

RFM 分析視圖
客戶統計函數
歷史資料關聯

建議解決方案：

執行完整的依賴關係檢查
重建所有相關視圖
驗證資料一致性

2. JSONB 索引優化需求

問題描述：JSONB 查詢可能存在效能瓶頸。

建議優化：

sql

-- 針對常用查詢路徑建立專用索引
CREATE INDEX idx_orders_customer_snapshot_email 
ON orders USING BTREE ((customer_snapshot->>'email'));

-- 針對複雜查詢建立 GIN 索引
CREATE INDEX idx_order_items_promotion_complex 
ON order_items USING GIN (promotion_data jsonb_path_ops);

3. AI 系統配置複雜性

問題描述：多供應商配置可能導致選擇邏輯混亂。

建議改進：

建立配置驗證函數
增加詳細的錯誤處理
提供配置檢查工具

4. Migration 順序相依性

問題描述：部分 Migration 存在隱含的順序依賴。

風險點：

JSONB 系統的 12 個連續 Migration
通知系統的觸發器依賴
AI 系統的表結構相依性

建議：

使用 final_consolidated_migration.sql 避免順序問題
建立完整的依賴關係文檔

最佳實踐總結

1. Migration 設計原則

✅ 向後相容性優先：保留舊欄位，透過視圖提供無縫遷移
✅ 階段性實施：大型變更分解為多個小步驟
✅ 完整測試：每個 Migration 都包含驗證邏輯
✅ 文檔完整：詳細的變更說明和影響範圍

2. 資料建模策略

✅ 混合架構：正規化表 + JSONB 彈性資料
✅ 索引策略：針對查詢模式優化索引設計
✅ 約束完整：使用 CHECK 約束確保資料品質
✅ 觸發器自動化：自動維護關聯資料一致性

3. 系統設計經驗

✅ 模組化設計：清晰的模組邊界和介面
✅ 配置驅動：避免硬編碼，提升系統彈性
✅ 監控友好：內建監控和診斷功能
✅ 擴展性考量：預留未來功能擴展空間

系統現狀與未來規劃

目前系統狀態：

✅ 核心功能完整：用戶、產品、訂單、庫存全功能運作
✅ 企業級特性：完整的權限、通知、監控系統
✅ AI 增強就緒：多供應商 AI 整合架構完成
✅ 分析能力強大：RFM、歸因分析、趨勢預測功能完整

建議的後續優化方向：

短期（1-3 個月）：

效能優化
- JSONB 索引調優
- 查詢效能分析
- 慢查詢優化
資料完整性加強
- 建立自動化資料驗證
- 增加資料品質監控
- 完善備份恢復機制

中期（3-6 個月）：

功能擴展
- 實時分析儀表板
- 進階 AI 應用場景
- 自動化業務流程
系統整合
- 第三方系統 API 整合
- 資料湖架構規劃
- 微服務拆分評估

長期（6-12 個月）：

架構演進
- 分散式架構設計
- 多租戶支援
- 國際化功能
創新功能
- 機器學習模型整合
- 預測分析自動化
- 智能決策支援系統

結論

經過 107 天的密集開發，電商管理平台已從基礎的訂單管理系統演進為功能完整的企業級平台。整個演進過程展現了優秀的技術架構設計能力和對業務需求的深度理解。

核心成就：

🏆 架構優雅：混合式資料建模策略兼顧效能與彈性
🏆 功能完整：涵蓋現代電商平台的核心需求
🏆 技術先進：AI 增強、JSONB 快照、分層歸因等創新功能
🏆 品質卓越：完整的約束、索引、監控機制

技術特色：

⭐ JSONB 快照系統：業界領先的歷史資料保存機制
⭐ 多供應商 AI 架構：靈活的 AI 服務整合框架
⭐ 智能通知系統：企業級的通知路由和建議機制
⭐ 分層歸因分析：先進的行銷效果分析工具

這個最終整合的 Migration 檔案（final_consolidated_migration.sql）提供了一個乾淨、完整、可直接部署的資料庫架構，避免了原始 79 個 Migration 檔案可能存在的順序依賴和相容性問題。

建議：使用此整合檔案進行新環境部署，可確保獲得所有功能的最佳實現版本，同時避免複雜的 Migration 順序管理問題。

報告結束

Agent 管理

類別

假日管理

類別

客戶分析

類別

客戶分群

Interfaces

類別

客服分析

類別

活動評分

Interfaces

類別

產品分析

類別

群組通知

類別

訂單分析

類別

通知 API

類別

系統架構

電商管理平台 Migration 演進報告 ​

執行摘要 ​

關鍵成果 ​

六大演進階段 ​

第一階段：基礎架構建立 (2025-04-26 ~ 2025-05-27) ​

主要 Migration： ​

核心成就： ​

技術決策： ​

第二階段：客戶系統重構 (2025-04-29 & 2025-07-08) ​

關鍵事件： ​

重構原因： ​

影響範圍： ​

經驗教訓： ​

第三階段：JSONB 系統全面導入 (2025-07-13) ​

核心 Migration 序列： ​

JSONB 架構設計： ​

產品快照結構： ​

促銷資料結構： ​

技術亮點： ​

商業價值： ​

第四階段：通知系統完整實現 (2025-07-23 ~ 2025-07-31) ​

核心 Migration： ​

系統架構： ​

四層通知架構： ​

智能建議系統： ​

系統必要模板清單： ​

修復歷程： ​

商業影響： ​

第五階段：AI 增強系統實現 (2025-08-06 ~ 2025-08-08) ​

Phase 演進： ​

核心 Migration： ​

三表分離架構： ​

1. AI 提供商表 (ai_providers) ​

2. 提示模板表 (ai_prompt_templates) ​

3. 供應商配置表 (ai_prompt_provider_configs) ​

智慧選擇機制： ​

應用場景： ​

技術特色： ​

第六階段：假期系統升級與最終優化 (2025-08-09 ~ 2025-08-11) ​

主要功能： ​

假期系統升級亮點： ​

一日多假期架構： ​

假期類型支援： ​

智慧同步機制： ​

管理函數： ​

📈 統計數據分析 ​

Migration 數量統計： ​

代碼行數統計： ​

系統模組分布： ​

複雜度演進： ​

🔍 關鍵技術決策分析 ​

1. JSONB vs 正規化表結構 ​

2. 多供應商 AI 架構 ​

3. 客戶系統重構決策 ​

4. 通知系統架構選擇 ​

識別的潛在問題 ​

1. 架構一致性問題 ​

電商管理平台 Migration 演進報告

執行摘要

關鍵成果

六大演進階段

第一階段：基礎架構建立 (2025-04-26 ~ 2025-05-27)

主要 Migration：

核心成就：

技術決策：

第二階段：客戶系統重構 (2025-04-29 & 2025-07-08)

關鍵事件：

重構原因：

影響範圍：

經驗教訓：

第三階段：JSONB 系統全面導入 (2025-07-13)

核心 Migration 序列：

JSONB 架構設計：

產品快照結構：

促銷資料結構：

技術亮點：

商業價值：

第四階段：通知系統完整實現 (2025-07-23 ~ 2025-07-31)

核心 Migration：

系統架構：

四層通知架構：

智能建議系統：

系統必要模板清單：

修復歷程：

商業影響：

第五階段：AI 增強系統實現 (2025-08-06 ~ 2025-08-08)

Phase 演進：

核心 Migration：

三表分離架構：

1. AI 提供商表 (`ai_providers`)

2. 提示模板表 (`ai_prompt_templates`)

3. 供應商配置表 (`ai_prompt_provider_configs`)

智慧選擇機制：

應用場景：

技術特色：

第六階段：假期系統升級與最終優化 (2025-08-09 ~ 2025-08-11)

主要功能：

假期系統升級亮點：

一日多假期架構：

假期類型支援：

智慧同步機制：

管理函數：

📈 統計數據分析

Migration 數量統計：

代碼行數統計：

系統模組分布：

複雜度演進：

🔍 關鍵技術決策分析

1. JSONB vs 正規化表結構

2. 多供應商 AI 架構

3. 客戶系統重構決策

4. 通知系統架構選擇

識別的潛在問題

1. 架構一致性問題

2. JSONB 索引優化需求

3. AI 系統配置複雜性

4. Migration 順序相依性

最佳實踐總結

1. Migration 設計原則

2. 資料建模策略

3. 系統設計經驗

系統現狀與未來規劃

目前系統狀態：

建議的後續優化方向：

短期（1-3 個月）：

中期（3-6 個月）：

長期（6-12 個月）：

結論

核心成就：

技術特色：