4. 基础数据表结构设计

精算模型延迟尖峰告警系统的核心在于数据驱动的实时监控与历史回溯。本章设计四张基础数据表，分别承载模型运行状态、依赖拓扑、告警阈值与告警事件。表结构遵循第三范式（3NF），兼顾查询性能与扩展性，为后续 SQL 监控脚本提供稳定的数据底座。

4.1 模型运行日志表（model_run_log）

记录每次精算模型调度的执行快照，包括开始时间、结束时间、状态、延迟秒数及错误信息。该表是延迟尖峰检测的原始数据源，写入频率高，需按日期分区。

-- 按日期分区的建表语句示例（MySQL）
CREATE TABLE model_run_log (
    log_id BIGINT AUTO_INCREMENT,
    model_code VARCHAR(64) NOT NULL,
    run_date DATE NOT NULL,
    start_time DATETIME(3) NOT NULL,
    end_time DATETIME(3) NULL,
    expected_duration_sec INT NOT NULL,
    actual_duration_sec INT GENERATED ALWAYS AS (
        TIMESTAMPDIFF(SECOND, start_time, end_time)
    ) STORED,
    delay_sec INT GENERATED ALWAYS AS (
        actual_duration_sec - expected_duration_sec
    ) STORED,
    status TINYINT NOT NULL DEFAULT 0,
    error_message TEXT NULL,
    created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (log_id, run_date),
    INDEX idx_model_date (model_code, run_date),
    INDEX idx_status_delay (status, delay_sec)
) PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(run_date)) (
    PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-01-01')),
    PARTITION p2025 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2026-01-01')),
    PARTITION p_future VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

4.2 模型依赖关系表（model_dependency）

定义模型之间的上下游依赖拓扑。当上游模型延迟或失败时，下游模型可能产生级联尖峰。该表支持有向无环图（DAG）的存储与遍历。

-- 查询指定下游模型的所有上游依赖
SELECT d.upstream_model_code,
       d.dependency_type,
       d.max_allowed_delay_sec,
       l.status,
       l.delay_sec
FROM model_dependency d
LEFT JOIN model_run_log l
    ON l.model_code = d.upstream_model_code
    AND l.run_date = CURDATE()
    AND l.log_id = (
        SELECT MAX(log_id) FROM model_run_log
        WHERE model_code = d.upstream_model_code
          AND run_date = CURDATE()
    )
WHERE d.downstream_model_code = 'MORTALITY_2025Q1'
  AND d.is_active = 1;

4.3 告警规则配置表（alert_rule_config）

定义延迟尖峰的判定逻辑。支持按模型、按依赖关系、按时间窗口配置不同的阈值与静默策略。规则引擎在每次模型运行结束后，根据该表生成告警事件。

-- 查询适用于某模型的所有启用规则
SELECT rule_id, rule_name, metric_field,
       comparison_operator, threshold_value,
       threshold_high, eval_window_minutes,
       consecutive_hits, silence_seconds, severity
FROM alert_rule_config
WHERE is_enabled = 1
  AND (scope_type = 0
       OR (scope_type = 1 AND scope_value = 'MORTALITY_2025Q1')
       OR (scope_type = 2 AND scope_value IN (
              SELECT dep_id FROM model_dependency
              WHERE downstream_model_code = 'MORTALITY_2025Q1'
           ))
       );

4.4 告警历史记录表（alert_history）

存储所有已触发的告警事件，用于事后分析、报表统计与机器学习模型训练。该表为只追加写入，查询频率高，需按告警时间分区。

-- 统计最近 7 天各模型的告警分布
SELECT model_code,
       severity,
       COUNT(*) AS alert_count,
       AVG(metric_value) AS avg_metric,
       MAX(metric_value) AS peak_metric
FROM alert_history
WHERE alert_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY model_code, severity
ORDER BY model_code, severity DESC;

4.5 表关系与索引策略总结

四张表通过外键逻辑关联，形成完整的告警数据闭环。以下表格汇总核心索引建议，确保监控查询在毫秒级返回。