docs: 제품 3단계분류 문서 추가, DB 초기화/복원 스크립트
- 제품 3단계분류.md: 성분→제품→로트 분류 체계, AI display_name 채우기 절차 - reset_operational_data.py: 마스터 보존 + 운영 데이터 초기화 - restore_backup.py: 백업 선택 복원 스크립트 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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50883a6a84
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69be63d00d
190
docs/제품 3단계분류.md
Normal file
190
docs/제품 3단계분류.md
Normal file
@ -0,0 +1,190 @@
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# 제품 3단계 분류 체계
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> 한약재는 **성분 → 제품 → 로트** 3단계로 식별된다.
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> 같은 성분코드의 약재도 제조사, 형태, 산지, 등급에 따라 품질과 가격이 크게 다르다.
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## 1. 3단계 구조
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```
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[1단계] 성분 (herb_masters) — 약재의 본질
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└─ ingredient_code: 3002H1AHM = "갈근"
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│
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[2단계] 제품 (herb_items) — 도매상별 상품
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└─ insurance_code: 062401050 = "휴먼갈근" (주식회사휴먼허브)
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||||
│
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[3단계] 로트 (inventory_lots) — 입고 건별 실물
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||||
└─ lot_id: 190 = "갈근.각" (한국산, ₩17/g)
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```
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### 테이블 매핑
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| 단계 | 테이블 | PK | 식별키 | 행수 | 예시 |
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|------|--------|-----|-------|------|------|
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| 성분 | `herb_masters` | herb_id | `ingredient_code` | 454 | 갈근 (3002H1AHM) |
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| 제품 | `herb_items` | herb_item_id | `insurance_code` | ~30 | 휴먼갈근 (062401050) |
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| 로트 | `inventory_lots` | lot_id | receipt_line_id | ~30 | 갈근.각 (한국, ₩17) |
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### herb_items 컬럼 역할
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| 컬럼 | 실제 내용 | 예시 |
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|------|----------|------|
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| `herb_name` | 제품명 (품명) | "휴먼갈근" |
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| `insurance_code` | 보험코드 (=product_code) | "062401050" |
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| `ingredient_code` | 성분코드 (herb_masters FK) | "3002H1AHM" |
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| `specification` | 제조사명 | "주식회사휴먼허브" |
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## 2. 로트 세부 분류 (display_name + lot_variants)
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### 2-1. `inventory_lots.display_name`
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**엑셀 입고 시 NULL로 들어감**. AI가 쇼핑몰/카탈로그 정보를 참고하여 사후에 채워넣는 값.
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도매상 카탈로그의 실제 품명으로, 같은 제품(herb_items)이라도 로트마다 다를 수 있다:
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| herb_name (제품) | display_name (로트) | 차이점 |
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|-----------------|-------------------|--------|
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| 휴먼건강 | 건강 | 페루산, ₩12/g |
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||||
| 휴먼건강 | 건강.土 | 한국산(토종), ₩51/g |
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||||
| 휴먼일당귀 | 일당귀(한국산) | 한국산, ₩19/g |
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||||
| 휴먼일당귀 | 일당귀.中(1kg) | 중국산 중품, ₩13/g |
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### 2-2. `lot_variants` 테이블 (파싱 결과)
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`display_name`을 구조화된 필드로 파싱한 결과를 저장:
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| 컬럼 | 용도 | 파싱 예시 |
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|------|------|----------|
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| `raw_name` | 원본 품명 | "건강.土" |
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| `form` | 형태 | 각(角), 片(편), 절편, 통 |
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| `processing` | 포제/가공 | 초(炒), 자(炙), 酒炙, 9증 |
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||||
| `selection_state` | 선별/원산 | 土(토종), 正, 中, 재배, 야생 |
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||||
| `grade` | 등급 | 1호, 특, 名品, 소(小) |
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||||
| `age_years` | 연근 | 4, 6 (년근) |
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## 3. display_name 명명 패턴 (도매상 기준)
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### 기본 구조
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```
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약재명.형태[등급](포장단위)
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||||
약재명.선별<유통경로>(포장단위)[비고]
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```
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### 실제 패턴 분석 (30개 로트)
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| display_name | 약재 | form | processing | selection | grade |
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|-------------|------|------|-----------|-----------|-------|
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||||
| `갈근.각` | 갈근 | 각(角) | - | - | - |
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||||
| `감초.1호[야생](1kg)` | 감초 | - | - | 야생 | 1호 |
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||||
| `건강` | 건강 | - | - | - | - |
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||||
| `건강.土` | 건강 | - | - | 土(토종) | - |
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||||
| `길경.片[특]` | 길경 | 片(편) | - | - | 특 |
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||||
| `세신.中` | 세신 | - | - | 中(중품) | - |
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||||
| `백출.당[1kg]` | 백출 | - | - | 당(當) | - |
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||||
| `작약주자.土[酒炙]` | 작약주자 | - | 酒炙 | 土(토종) | - |
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||||
| `숙지황(9증)(신흥.1kg)[완]` | 숙지황 | - | 9증 | - | 완 |
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| `육계.YB` | 육계 | - | - | YB | - |
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| `진피.비열[非熱](1kg)` | 진피 | - | 非熱(비열) | - | - |
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| `창출[북창술.재배](1kg)` | 창출 | - | - | 재배 | - |
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||||
| `천궁.일<토매지>(1kg)` | 천궁 | - | - | 일(日) | - |
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| `황기(직절.小)(1kg)` | 황기 | 직절 | - | - | 小 |
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| `용안육.名品(1kg)` | 용안육 | - | - | - | 名品 |
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||||
| `오미자<토매지>(1kg)` | 오미자 | - | - | - | - |
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| `전호[재배]` | 전호 | - | - | 재배 | - |
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||||
| `지황.건[회](1kg)` | 지황 | - | 건(乾) | 회(灰) | - |
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### 구분자 규칙
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| 구분자 | 의미 | 예시 |
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|--------|------|------|
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| `.` | 주 속성 구분 | `건강.土` → 토종 |
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| `[...]` | 부가 정보/등급 | `길경.片[특]` → 특등 |
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| `(...)` | 포장/가공/산지 | `대추(절편)(1kg)` |
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| `<...>` | 유통경로 | `오미자<토매지>(1kg)` |
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## 4. AI가 display_name / lot_variants를 채우는 절차
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### 언제 실행하는가
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1. 엑셀 입고 완료 후 (`inventory_lots.display_name = NULL`)
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2. 도매상 쇼핑몰에서 해당 품목 정보를 AI에게 제공
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3. AI가 정보를 파싱하여 `display_name` + `lot_variants` 업데이트
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||||
### Step 1: NULL인 로트 확인
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||||
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||||
```sql
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||||
SELECT il.lot_id, h.herb_name, h.insurance_code, il.origin_country,
|
||||
il.unit_price_per_g, il.quantity_received
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||||
FROM inventory_lots il
|
||||
JOIN herb_items h ON il.herb_item_id = h.herb_item_id
|
||||
WHERE il.display_name IS NULL AND il.is_depleted = 0;
|
||||
```
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||||
### Step 2: 쇼핑몰/카탈로그 정보 참고
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사용자가 도매상 쇼핑몰에서 해당 제품의 상세 품명을 제공하면,
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AI가 **가격, 단가, 원산지, 포장단위** 등을 교차 참고하여 올바른 로트에 매칭.
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||||
참고 가능한 매칭 단서:
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- **보험코드** (insurance_code) — 제품 특정
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||||
- **원산지** (origin_country) — 같은 제품의 로트 구분
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- **단가** (unit_price_per_g) — 등급/선별 구분 (土 > 일반, 한국산 > 중국산)
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||||
- **수량** (quantity_received) — 포장 단위 매칭
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||||
### Step 3: display_name 업데이트
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||||
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||||
```sql
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||||
UPDATE inventory_lots
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||||
SET display_name = '건강.土'
|
||||
WHERE lot_id = 193;
|
||||
```
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||||
### Step 4: lot_variants 파싱 결과 저장
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||||
```sql
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||||
INSERT INTO lot_variants (lot_id, raw_name, form, processing, selection_state, grade, parsed_method)
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||||
VALUES (193, '건강.土', NULL, NULL, '土', NULL, 'ai_parsing');
|
||||
```
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||||
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||||
### Step 5: 검증
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||||
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||||
```sql
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||||
SELECT il.lot_id, il.display_name, h.herb_name, il.origin_country,
|
||||
lv.form, lv.processing, lv.selection_state, lv.grade
|
||||
FROM inventory_lots il
|
||||
JOIN herb_items h ON il.herb_item_id = h.herb_item_id
|
||||
LEFT JOIN lot_variants lv ON il.lot_id = lv.lot_id
|
||||
WHERE il.lot_id = 193;
|
||||
```
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## 5. 활용처
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| 화면 | 사용 값 | 표시 예시 |
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|------|---------|----------|
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| 입고장 상세 | `display_name` | 갈근.각, 건강.土 |
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| 재고 상세 모달 | `display_name` + `origin_country` | 건강.土 (한국) |
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||||
| 조제 시 로트 선택 | `display_name` + `unit_price` | 건강.土 ₩51/g vs 건강 ₩12/g |
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| 재고 원장 | `display_name` | 입출고 이력에 로트 구분 |
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## 6. 주의사항
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1. **엑셀 입고 로직은 수정하지 않는다** — `display_name`은 항상 NULL로 입고
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2. **AI가 사후에 채운다** — 쇼핑몰 정보 기반, `parsed_method = 'ai_parsing'`
|
||||
3. **같은 herb_item_id에 여러 display_name 가능** — 로트마다 다른 실물이므로 정상
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||||
4. **lot_variants 파싱이 안 되어도 display_name만으로 구분 가능** — 파싱은 선택적
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*이 문서는 kdrug 시스템의 약재 3단계 분류 체계와 AI 기반 로트 분류 절차를 정의합니다.*
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||||
*최종 수정: 2026-02-18*
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||||
171
scripts/reset_operational_data.py
Normal file
171
scripts/reset_operational_data.py
Normal file
@ -0,0 +1,171 @@
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||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
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||||
운영 데이터 초기화 스크립트
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||||
- 마스터 데이터는 보존
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||||
- 운영/거래 데이터만 삭제
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||||
- prescription_rules 중복 정리
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||||
실행: python3 scripts/reset_operational_data.py
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||||
"""
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||||
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||||
import sqlite3
|
||||
import os
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
DB_PATH = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)), 'database', 'kdrug.db')
|
||||
|
||||
# ============================================================
|
||||
# 보존할 마스터 테이블 (절대 건드리지 않음)
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||||
# ============================================================
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||||
MASTER_TABLES = [
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||||
'herb_masters', # 454 - 급여 한약재 성분코드 마스터
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||||
'herb_master_extended', # 454 - 약재 확장 정보 (성미귀경, 효능)
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||||
'herb_products', # 53,769 - 보험 제품 목록
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||||
'product_companies', # 128 - 제조/유통사
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||||
'official_formulas', # 100 - 100처방 원방 마스터
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||||
'official_formula_ingredients', # 68 - 100처방 구성 약재
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||||
'herb_efficacy_tags', # 18 - 효능 태그 정의
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||||
'herb_item_tags', # 22 - 약재-태그 매핑
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||||
'survey_templates', # 56 - 설문 템플릿
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||||
]
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||||
|
||||
# ============================================================
|
||||
# 삭제할 운영 데이터 테이블 (FK 순서 고려 — 자식 먼저)
|
||||
# ============================================================
|
||||
CLEAR_TABLES = [
|
||||
# 조제/판매 하위
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||||
'compound_consumptions',
|
||||
'compound_ingredients',
|
||||
'sales_status_history',
|
||||
'sales_transactions',
|
||||
'mileage_transactions',
|
||||
|
||||
# 조제 마스터
|
||||
'compounds',
|
||||
|
||||
# 재고 하위
|
||||
'stock_ledger',
|
||||
'stock_adjustment_details',
|
||||
'stock_adjustments',
|
||||
'lot_variants',
|
||||
'inventory_lots',
|
||||
'inventory_lots_v2',
|
||||
|
||||
# 입고 하위
|
||||
'purchase_receipt_lines',
|
||||
'purchase_receipts',
|
||||
|
||||
# 처방
|
||||
'formula_ingredients',
|
||||
'formula_ingredients_backup',
|
||||
'formulas',
|
||||
'price_policies',
|
||||
|
||||
# 환자/설문
|
||||
'survey_responses',
|
||||
'survey_progress',
|
||||
'patient_surveys',
|
||||
'patients',
|
||||
|
||||
# 도매상/약재
|
||||
'supplier_product_catalog',
|
||||
'suppliers',
|
||||
'herb_items',
|
||||
|
||||
# 규칙/로그 (재정비)
|
||||
'prescription_rules',
|
||||
'data_update_logs',
|
||||
'disease_herb_mapping',
|
||||
'herb_research_papers',
|
||||
'herb_safety_info',
|
||||
]
|
||||
|
||||
|
||||
def reset_db():
|
||||
conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
|
||||
conn.execute("PRAGMA foreign_keys = OFF")
|
||||
cursor = conn.cursor()
|
||||
|
||||
print(f"DB: {DB_PATH}")
|
||||
print(f"시각: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# 1. 마스터 테이블 행 수 확인 (보존 확인)
|
||||
print("=" * 50)
|
||||
print("보존 대상 마스터 테이블")
|
||||
print("=" * 50)
|
||||
for table in MASTER_TABLES:
|
||||
try:
|
||||
cursor.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM [{table}]")
|
||||
cnt = cursor.fetchone()[0]
|
||||
print(f" ✓ {table}: {cnt}행 (보존)")
|
||||
except:
|
||||
print(f" - {table}: 테이블 없음 (skip)")
|
||||
|
||||
# 2. 운영 테이블 삭제
|
||||
print()
|
||||
print("=" * 50)
|
||||
print("초기화 대상 운영 테이블")
|
||||
print("=" * 50)
|
||||
for table in CLEAR_TABLES:
|
||||
try:
|
||||
cursor.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM [{table}]")
|
||||
before = cursor.fetchone()[0]
|
||||
cursor.execute(f"DELETE FROM [{table}]")
|
||||
# AUTOINCREMENT 리셋
|
||||
cursor.execute(f"DELETE FROM sqlite_sequence WHERE name = ?", (table,))
|
||||
print(f" ✗ {table}: {before}행 → 0행")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f" - {table}: {e}")
|
||||
|
||||
# 3. prescription_rules 중복 제거 후 재삽입
|
||||
print()
|
||||
print("=" * 50)
|
||||
print("prescription_rules 정리 (중복 제거)")
|
||||
print("=" * 50)
|
||||
rules = [
|
||||
(298, 438, '상수', '두 약재가 함께 사용되면 보기 효과가 증강됨 (인삼+황기)', 0, 0),
|
||||
(73, 358, '상수', '혈액순환 개선 효과가 증강됨 (당귀+천궁)', 0, 0),
|
||||
(123, 193, '상사', '생강이 반하의 독성을 감소시킴', 0, 0),
|
||||
(7, 6, '상반', '십팔반(十八反) - 함께 사용 금기', 5, 1),
|
||||
(298, 252, '상반', '십구외(十九畏) - 함께 사용 주의', 4, 0),
|
||||
]
|
||||
for r in rules:
|
||||
cursor.execute("""
|
||||
INSERT INTO prescription_rules (herb1_id, herb2_id, relationship_type, description, severity_level, is_absolute)
|
||||
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)
|
||||
""", r)
|
||||
print(f" ✓ {len(rules)}개 규칙 재삽입 (중복 제거)")
|
||||
|
||||
conn.commit()
|
||||
conn.execute("PRAGMA foreign_keys = ON")
|
||||
|
||||
# 4. VACUUM
|
||||
conn.execute("VACUUM")
|
||||
print()
|
||||
print("✓ VACUUM 완료")
|
||||
|
||||
# 5. 최종 확인
|
||||
print()
|
||||
print("=" * 50)
|
||||
print("최종 상태")
|
||||
print("=" * 50)
|
||||
cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name NOT LIKE 'sqlite_%' ORDER BY name")
|
||||
for row in cursor.fetchall():
|
||||
table = row[0]
|
||||
cursor.execute(f"SELECT COUNT(*) FROM [{table}]")
|
||||
cnt = cursor.fetchone()[0]
|
||||
marker = "★" if cnt > 0 else " "
|
||||
print(f" {marker} {table}: {cnt}행")
|
||||
|
||||
conn.close()
|
||||
print()
|
||||
print("초기화 완료!")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
confirm = input("운영 데이터를 모두 초기화합니다. 계속하시겠습니까? (yes/no): ")
|
||||
if confirm.strip().lower() == 'yes':
|
||||
reset_db()
|
||||
else:
|
||||
print("취소되었습니다.")
|
||||
76
scripts/restore_backup.py
Normal file
76
scripts/restore_backup.py
Normal file
@ -0,0 +1,76 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
백업 DB 복원 스크립트
|
||||
- 백업 파일에서 운영 DB로 복원
|
||||
|
||||
실행: python3 scripts/restore_backup.py
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import os
|
||||
import shutil
|
||||
import glob
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
DB_DIR = os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)), 'database')
|
||||
DB_PATH = os.path.join(DB_DIR, 'kdrug.db')
|
||||
|
||||
|
||||
def list_backups():
|
||||
"""사용 가능한 백업 파일 목록"""
|
||||
pattern = os.path.join(DB_DIR, 'kdrug_backup*.db')
|
||||
backups = sorted(glob.glob(pattern), key=os.path.getmtime, reverse=True)
|
||||
return backups
|
||||
|
||||
|
||||
def restore():
|
||||
backups = list_backups()
|
||||
|
||||
if not backups:
|
||||
print("사용 가능한 백업 파일이 없습니다.")
|
||||
return
|
||||
|
||||
print("=" * 50)
|
||||
print("사용 가능한 백업 파일")
|
||||
print("=" * 50)
|
||||
for i, path in enumerate(backups):
|
||||
size_mb = os.path.getsize(path) / (1024 * 1024)
|
||||
mtime = datetime.fromtimestamp(os.path.getmtime(path)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
|
||||
name = os.path.basename(path)
|
||||
print(f" [{i + 1}] {name} ({size_mb:.1f}MB, {mtime})")
|
||||
|
||||
print()
|
||||
choice = input(f"복원할 백업 번호를 선택하세요 (1-{len(backups)}): ").strip()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
idx = int(choice) - 1
|
||||
if idx < 0 or idx >= len(backups):
|
||||
print("잘못된 번호입니다.")
|
||||
return
|
||||
except ValueError:
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print("숫자를 입력하세요.")
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return
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selected = backups[idx]
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print()
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print(f"선택: {os.path.basename(selected)}")
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confirm = input("현재 DB를 덮어쓰고 복원합니다. 계속하시겠습니까? (yes/no): ").strip().lower()
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if confirm != 'yes':
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print("취소되었습니다.")
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return
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# 현재 DB를 복원 전 백업
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pre_restore = os.path.join(DB_DIR, f"kdrug_pre_restore_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.db")
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shutil.copy2(DB_PATH, pre_restore)
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print(f" 복원 전 현재 DB 백업 → {os.path.basename(pre_restore)}")
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# 복원
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shutil.copy2(selected, DB_PATH)
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print(f" {os.path.basename(selected)} → kdrug.db 복원 완료")
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print()
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print("복원 완료! 앱을 재시작하세요.")
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if __name__ == '__main__':
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restore()
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