-- Схема аналитики ClickHouse.
--
-- Этот каталог монтируется в контейнер как /docker-entrypoint-initdb.d,
-- поэтому скрипт применяется ТОЛЬКО при первой инициализации пустого data-каталога.
-- Flyway у нас только для Postgres; изменения схемы здесь — новым файлом
-- 00N_*.sql (и применением вручную на существующем контуре) плюс раздел в DEPLOY.md.

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS analytics;

-- Единая широкая таблица событий (см. docs/events.md).
-- Партиционирование по дню: сырые партиции удаляются после ежедневного бэкапа
-- на домашний сервер (scripts/clickhouse_backup.sh), поэтому удаление должно
-- быть дешёвым (DROP PARTITION, без mutation).
CREATE TABLE IF NOT EXISTS analytics.events
(
    event_time  DateTime('UTC'),
    event_type  LowCardinality(String),
    user_id     Int64,
    username    String,
    chat_id     Int64,
    payload     String,
    bot_version String,
    prod        UInt8
)
ENGINE = MergeTree
PARTITION BY toYYYYMMDD(event_time)
ORDER BY (event_time, event_type, user_id);

-- Агрегат: события по дням и типам. Остаётся на VPS, когда сырые удалены.
CREATE TABLE IF NOT EXISTS analytics.events_daily
(
    day        Date,
    event_type LowCardinality(String),
    user_id    Int64,
    chat_id    Int64,
    events     UInt64
)
ENGINE = SummingMergeTree
ORDER BY (day, event_type, user_id, chat_id);

CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS analytics.events_daily_mv TO analytics.events_daily AS
SELECT
    toDate(event_time) AS day,
    event_type,
    user_id,
    chat_id,
    count() AS events
FROM analytics.events
GROUP BY day, event_type, user_id, chat_id;

-- Агрегат: денежные потоки по дням (сумма amount из payload событий экономики).
CREATE TABLE IF NOT EXISTS analytics.money_daily
(
    day        Date,
    event_type LowCardinality(String),
    user_id    Int64,
    amount_sum Int64,
    events     UInt64
)
ENGINE = SummingMergeTree
ORDER BY (day, event_type, user_id);

CREATE MATERIALIZED VIEW IF NOT EXISTS analytics.money_daily_mv TO analytics.money_daily AS
SELECT
    toDate(event_time) AS day,
    event_type,
    user_id,
    sum(JSONExtractInt(payload, 'amount')) AS amount_sum,
    count() AS events
FROM analytics.events
WHERE event_type IN ('money_accrual', 'money_spend')
GROUP BY day, event_type, user_id;