MindGuard 数据库设计

字数

10987 字

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49 分钟

版本：v2.0.0 | 更新日期：2025-09-22 基于功能文档、页面文档、接口占位文档、分包规划、埋点分析与UI组件文档的完整对齐

本文档提供了 MindGuard 微信小程序的完整数据模型概览，设计遵循"最小必要信息""安全审计留痕"原则，支撑情绪健康闭环、社区守护系统、安全保障机制与成长激励体系等核心业务。文档与 docs/数据库/ 目录下的详细集合设计文件保持一致。

数据库概览

技术选型

数据库类型：微信云开发 TCB（NoSQL 文档数据库）
部署架构：云端托管，自动扩缩容
访问控制：基于 TCB 权限系统的精细化读写控制
备份策略：自动备份 + 增量同步

命名约定

集合名：小写复数（users, posts, checkins）
字段名：snake_case（例：last_checkin_at）
时间格式：ISO 8601 字符串
ID规范：集合前缀 + 时间戳/序号（例：ck_20240406_a）

权限策略

P0：公开数据（基础统计）
P1：内部数据（昵称、头像）
P2：个人敏感（联系方式、位置）
P3：高度敏感（情绪数据、求助内容）

实体与关系概览

核心域	关键集合	主要关系说明
用户与权限	`users`、`events`、`notifications`	users 为所有数据的主键，包含角色权限和守护配置；events 记录全量用户行为，支撑画像分析和 A/B 测试；notifications 负责及时触达。
情绪健康闭环	`checkins`、`journals`、`suggestions`、`tasks`	情绪打卡与心情随笔沉淀原始数据，微建议系统生成任务清单，通过 `linked_checkin_id` 建立任务与情绪改善的关联，形成完整闭环。
AI对话系统	`ask_sessions`、`ask_messages`、`cbt_applications`、`message_analysis`	基于CBT的AI对话支持，记录完整会话过程、消息内容、分析结果和技巧应用效果，与情绪数据和任务系统形成协同效应。
社区守护系统	`posts`、`comments`、`feedback`	树洞发帖支持匿名互动，多层风险识别触发守护流程，行动卡引导积极行动，反馈系统保障内容安全。
安全保障机制	`sos_events`、`reports`、`notifications`	SOS 呼救记录风险等级和处置过程，周报与风险报告提供健康洞察，通知系统确保关键信息不遗漏。
资源与激励	`resources`、`badges`	资源地图提供校内外心理支持统一入口，徽章体系基于用户行为数据计算成就进度，形成正向激励循环。

集合清单

核心业务集合

集合名	用途	主要字段	隐私分级
`users`	用户基础资料与权限	_openid, nickname, role, risk_tier, guardian_ids	P1-P3
`checkins`	情绪打卡数据	mood_score, primary_emotion, risk_level, context_note	P3
`journals`	心情随笔记录	body_text, mood_tags, rebt_struct, derived_summary	P3
`tasks`	任务清单管理	status, source, review_data, linked_checkin_id	P1-P2
`posts`	树洞社区帖子	content, risk_score, anonymity_mode, action_card_id	P1-P3
`suggestions`	微建议系统	category, source, status, accepted_task_id	P2
`comments`	社区互动记录	action_type, content, mood_thermometer	P1-P3

AI对话集合

集合名	用途	主要字段	隐私分级
`ask_sessions`	AI对话会话管理	session_type, trigger_source, cbt_focus, risk_level, session_summary	P1-P3
`ask_messages`	AI对话消息记录	message_type, cbt_technique, content, effectiveness_score, cognitive_distortions	P2-P3
`cbt_applications`	CBT技巧应用记录	technique_type, application_context, effectiveness_rating, skill_mastery_level	P1-P3
`message_analysis`	AI对话消息分析结果	message_id, analysis_type, analysis_data, confidence, model_version	P2-P3

支撑服务集合

集合名	用途	主要字段	隐私分级
`badges`	徽章成就体系	badge_code, status, progress_value	P1
`notifications`	通知推送系统	message_type, status, payload	P2
`reports`	周报与风控	report_type, mood_summary, risk_digest	P2-P3
`resources`	资源地图导航	category, contact_info, operating_hours	P1
`sos_events`	SOS紧急求助	trigger_source, severity_level, escalation_steps	P3
`events`	用户行为埋点	event_name, event_params, trace_id	P1-P2
`feedback`	用户反馈系统	feedback_type, target_type, resolution_action	P2-P3

集合关系图

mermaid

erDiagram
    USERS ||--o{ CHECKINS : "user_id"
    USERS ||--o{ JOURNALS : "user_id"
    USERS ||--o{ TASKS : "user_id"
    USERS ||--o{ POSTS : "user_id"
    USERS ||--o{ COMMENTS : "user_id"
    USERS ||--o{ REPORTS : "user_id"
    USERS ||--o{ BADGES : "user_id"
    USERS ||--o{ SOS_EVENTS : "user_id"
    USERS ||--o{ NOTIFICATIONS : "user_id"
    USERS ||--o{ EVENTS : "user_id"
    USERS ||--o{ ASK_SESSIONS : "user_id"

    ASK_SESSIONS ||--o{ ASK_MESSAGES : "session_id"
    ASK_SESSIONS ||--o{ CBT_APPLICATIONS : "session_id"
    ASK_MESSAGES ||--o{ MESSAGE_ANALYSIS : "message_id"
    ASK_MESSAGES ||--o{ TASKS : "generated_task_id"
    CBT_APPLICATIONS ||--o{ TASKS : "related_task_ids"

    CHECKINS ||--o{ TASKS : "linked_checkin_id"
    SUGGESTIONS ||--o{ TASKS : "accepted_task_id"
    JOURNALS ||--o{ TASKS : "generated_task_ids"
    POSTS ||--o{ COMMENTS : "post_id"
    POSTS ||--o{ TASKS : "action_card_id"

    REPORTS ||--o{ NOTIFICATIONS : "关联推送"
    SOS_EVENTS ||--o{ REPORTS : "风险升级"

    USERS }|--|| USERS : "guardian_ids"

详细集合设计

USERS（用户基础信息）

用途：存储用户基础资料、权限配置和守护关系，是所有业务数据的核心实体。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`_openid`	string	微信 OpenID，唯一标识	UK	P2
`nickname`	string	昵称	-	P1
`avatar_url`	string	头像地址	-	P1
`campus_affiliation`	string	校区/院系标签	IDX	P1
`status`	string	账号状态 (active/inactive/restricted/suspended)	IDX	P1
`role`	string	用户角色 (user/counselor/mentor/guardian/ops)	IDX	P1
`risk_tier`	string	风险画像等级 (low/mid/high/critical)	IDX	P2
`badge_ids`	array	已获得徽章列表	-	P1
`guardian_ids`	array	绑定守护者列表	-	P2
`counselor_id`	string	绑定辅导员	FK	P2
`emergency_contacts`	array	紧急联系人列表	-	P3
`statistics`	object	用户统计信息	-	P1
`preference_profile`	object	偏好设置	-	P2
`consent_version`	string	隐私协议版本	-	P2
`last_login_at`	date	最近登录时间	IDX	P1
`last_activity_at`	date	最后活动时间	IDX	P1
`is_deleted`	boolean	软删标记	IDX	P1
`createdAt`	date	创建时间	IDX	P1
`updatedAt`	date	更新时间	IDX	P1

索引设计：

_openid_1: 唯一索引，支持微信登录
status_1_risk_tier_1: 复合索引，支持用户筛选和风险识别
role_1_status_1: 复合索引，支持角色权限管理
last_activity_at_-1: 降序索引，支持活跃用户分析
counselor_id_1: 外键索引，支持辅导员查询下属学生

关联接口：

GET /api/user/profile - 读取用户资料
PATCH /api/user/profile - 更新用户资料
GET /api/privacy/consents - 隐私授权管理

关联云函数：

所有云函数都需要读取用户权限信息
sosRelay 依赖紧急联系人信息
weeklyReport 依赖用户统计信息

隐私分级：

P1: 基础信息（昵称、头像、角色等）
P2: 敏感信息（风险等级、守护关系、偏好设置）
P3: 高度敏感（紧急联系人）

关联事件：

pv_* 页面访问事件
profile_edit_enter, profile_save 资料编辑事件
privacy_setting_update 隐私设置变更事件
badge_unlock 徽章解锁事件

示例文档：

json

{
  "_id": "usr_001",
  "_openid": "oxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
  "nickname": "小明",
  "role": "user",
  "risk_tier": "low",
  "status": "active",
  "guardian_ids": ["usr_002", "usr_003"],
  "counselor_id": "csl_001",
  "badge_ids": ["bdg_consistency", "bdg_first_checkin"],
  "statistics": {
    "total_checkins": 45,
    "task_completion_rate": 0.82,
    "mood_trend": "stable"
  },
  "consent_version": "v2.1",
  "createdAt": "2024-01-15T08:30:00Z"
}

CHECKINS（情绪打卡）

用途：记录用户每日情绪状态，支持情绪趋势分析和微建议生成，是情绪健康闭环的起点。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`_openid`	string	创建者 openid	-	P2
`user_id`	string	用户指针	FK	P1
`mood_score`	number	情绪分值 (0-100)	IDX	P3
`mood_tags`	array	场景/人物/地点标签	-	P3
`scene_tags`	array	场景标签	IDX	P3
`primary_emotion`	string	主情绪类别	IDX	P3
`risk_level`	string	风险等级 (L1/L2/L3/L4)	IDX	P3
`context_note`	string	文本感受摘要	-	P3
`input_type`	string	来源入口	IDX	P2
`related_task_id`	string	关联任务	FK	P2
`energy_level`	number	能量指数 (0-5)	IDX	P3
`mood_wheel_snapshot`	object	心情轮占比数据	-	P3
`checkin_date`	date	打卡日期	IDX	P2
`suggestion_ids`	array	当次建议列表	-	P1
`checkin_count`	number	当日打卡次数	-	P1
`createdAt`	date	创建时间	IDX	P1
`updatedAt`	date	更新时间	IDX	P1

索引设计：

user_id_1_checkin_date_-1: 复合索引，支持用户情绪历史查询
checkin_date_1: 日期索引，支持每日打卡统计
risk_level_1_user_id_1: 复合索引，支持风险用户识别
primary_emotion_1: 情绪分类索引，支持情绪分析
scene_tags_1: 场景标签索引，支持场景化分析

关联接口：

GET /api/moods/today - 获取今日打卡状态
POST /api/checkins - 创建打卡记录
GET /api/moods/trend - 获取情绪趋势

关联云函数：

checkinRecorder - 打卡记录与幂等校验
suggestionOrchestrator - 基于打卡生成微建议
taskWorkflow - 任务完成回执关联

隐私分级：

P1: 基础记录信息（打卡时间、次数）
P2: 敏感信息（用户标识、输入来源）
P3: 高度敏感（情绪数据、场景标签、风险等级）

关联事件：

mood_checkin_submit - 打卡提交事件
exp_today_suggestions - 建议曝光事件
suggestion_task_create - 建议转任务事件

数据校验：

每用户每天最多5次打卡（防刷机制）
mood_score 必须在 0-100 范围内
risk_level 与 mood_score 的对应关系校验
防重复打卡校验（基于 user_id 和 checkin_date）

示例文档：

json

{
  "_id": "ck_20240406_a",
  "user_id": "usr_001",
  "mood_score": 72,
  "primary_emotion": "calm",
  "mood_tags": ["学习", "室友", "自习室"],
  "scene_tags": ["学业"],
  "risk_level": "L1",
  "context_note": "专注学习但略累",
  "input_type": "mood_card",
  "energy_level": 3,
  "checkin_date": "2024-04-06",
  "suggestion_ids": ["sg_001", "sg_002"],
  "checkin_count": 1,
  "createdAt": "2024-04-06T14:30:00Z"
}

JOURNALS（心情随笔）

用途：支持多模态心情记录，提供REBT理性情绪行为疗法结构化模板，支持深度情绪分析和任务转化。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`_openid`	string	创建人 openid	-	P2
`user_id`	string	用户指针	FK	P1
`entry_type`	string	记录类型 (text/voice/image/mixed/template)	IDX	P2
`title`	string	可选标题	-	P2
`body_text`	string	文本正文或语音转写	FT	P3
`mood_score`	number	情绪分值	IDX	P3
`mood_tags`	array	标签云来源	-	P3
`scene_tags`	array	场景标签	IDX	P3
`media_refs`	array	附件引用	-	P2
`rebt_struct`	object	REBT 结构化内容	-	P3
`ocr_text`	string	OCR 识别文本	FT	P3
`derived_summary`	object	AI 摘要	-	P3
`generated_task_ids`	array	转任务引用	-	P1
`share_scope`	string	分享范围 (private/guardian/shared_link)	IDX	P2
`risk_level`	string	风险等级	IDX	P3
`source`	string	创建入口	IDX	P2
`is_favorited`	boolean	收藏标记	IDX	P1
`word_count`	number	文本字数统计	IDX	P2
`audio_duration`	number	音频时长	-	P2
`createdAt`	date	创建时间	IDX	P1
`updatedAt`	date	更新时间	IDX	P1

索引设计：

user_id_1_createdAt_-1: 复合索引，支持用户日记历史查询
entry_type_1_user_id_1: 复合索引，支持多模态内容筛选
risk_level_1_createdAt_-1: 复合索引，支持风险内容识别
is_favorited_1_user_id_1: 复合索引，支持收藏查询
body_text: 全文索引，支持内容搜索
share_scope_1: 分享范围索引，支持权限控制

关联接口：

GET /api/journals - 获取日记列表
POST /api/journals - 创建日记记录
GET/PATCH/DELETE /api/journals/{id} - 日记详情操作
POST /api/journals/{id}/extract-rebt - REBT提取
POST /api/journals/{id}/generate-suggestion - 生成建议

关联云函数：

suggestionOrchestrator - 基于日记生成建议
analyticsIngest - 内容分析事件上报

隐私分级：

P1: 基础元数据（创建时间、类型、收藏状态）
P2: 敏感信息（用户标识、分享范围、字数统计）
P3: 高度敏感（内容正文、情绪数据、REBT结构）

关联事件：

journal_entry_submit - 日记提交事件
journal_to_task - 日记转任务事件
exp_* - 相关内容曝光事件

AI集成：

REBT结构化提取：识别触发事件(A)、信念(B)、情绪后果(C)
智能摘要：生成内容要点和情绪洞察
风险识别：自动评估内容风险等级
任务建议：基于内容生成个性化行动建议

示例文档：

json

{
  "_id": "jnl_20240406_001",
  "user_id": "usr_001",
  "entry_type": "text",
  "title": "与室友调解",
  "body_text": "今天和组员开会比预期顺利，之前的紧张关系有所缓和...",
  "mood_score": 68,
  "mood_tags": ["室友", "沟通", "学习"],
  "scene_tags": ["学业"],
  "rebt_struct": {
    "A": "室友开会时的态度",
    "B": "认为他故意针对我",
    "C": "感到紧张和焦虑",
    "D": "可能只是工作风格不同",
    "E": "决定主动沟通了解情况"
  },
  "derived_summary": {
    "sentiment": "positive",
    "key_topics": ["室友关系", "沟通改善"],
    "action_items": ["主动沟通", "了解室友想法"]
  },
  "generated_task_ids": ["task_001"],
  "share_scope": "private",
  "word_count": 156,
  "createdAt": "2024-04-06T16:45:00Z"
}

TASKS（任务管理）

用途：将微建议、随笔内容、行动卡等转化为可执行任务，支持任务全生命周期管理和效果评估。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`_openid`	string	创建人 openid	-	P2
`user_id`	string	用户	FK	P1
`title`	string	任务标题	FT	P2
`description`	string	任务说明	FT	P2
`source`	string	来源分类	IDX	P1
`origin_reference_type`	string	来源实体类型	IDX	P1
`origin_reference_id`	string	来源实体 ID	FK	P1
`category`	string	分类标签	IDX	P2
`emotion_category`	string	情绪类别	IDX	P3
`status`	string	任务状态	IDX	P2
`due_at`	date	截止时间	IDX	P2
`reminder_at`	date	提醒时间	IDX	P2
`estimated_duration_minutes`	number	预计耗时	-	P1
`priority`	string	优先级	IDX	P2
`checklist_steps`	array	子步骤	-	P2
`linked_checkin_id`	string	完成回执	FK	P2
`adherence_score`	number	完成后效果评分	-	P3
`tags`	array	自定义标签	-	P1
`is_pinned`	boolean	今天页置顶	IDX	P1
`assignment_info`	object	真人指派信息	-	P2
`pomodoro_sessions`	array	番茄计时记录	-	P2
`review_data`	object	复盘数据	-	P3
`createdAt`	date	创建时间	IDX	P1
`updatedAt`	date	更新时间	IDX	P1

状态枚举：

pending: 待开始
in_progress: 进行中
completed: 已完成
skipped: 已跳过
expired: 已过期
pending_confirmation: 待确认
needs_review: 需复盘

来源枚举：

suggestion: 微建议生成
journal: 随笔转化
action_card: 行动卡
weekly_report: 周报推荐
quick_note: 快速记录
manual: 手动创建
counselor: 辅导员指派
mentor: 导师指派

索引设计：

user_id_1_status_1_due_at_1: 复合索引，支持任务看板查询
origin_reference_type_1_origin_reference_id_1: 复合索引，支持来源追踪
status_1_user_id_1_createdAt_-1: 复合索引，支持状态统计
linked_checkin_id_1: 外键索引，支持效果评估查询
category_1_emotion_category_1: 复合索引，支持分类分析
title: 全文索引，支持任务搜索

关联接口：

GET /api/tasks - 获取任务列表
POST /api/tasks - 创建任务
PATCH /api/tasks/{id} - 更新任务状态
POST /api/tasks/review - 提交复盘
GET /api/tasks/summary - 获取任务统计

关联云函数：

taskWorkflow - 任务状态流转和效果评估
suggestionOrchestrator - 建议转任务
weeklyReport - 任务统计汇总

隐私分级：

P1: 基础任务信息（标题、分类、创建时间）
P2: 敏感信息（状态、优先级、截止时间、指派信息）
P3: 高度敏感（效果评分、复盘数据、情绪类别）

关联事件：

task_status_update - 任务状态变更事件
task_review_submit - 复盘提交事件
suggestion_task_create - 建议转任务事件
journal_to_task - 日记转任务事件

数据校验：

状态流转合法性校验
截止时间不能早于创建时间
复盘只能在完成后提交
任务标题不能为空

示例文档：

json

{
  "_id": "task_001",
  "user_id": "usr_001",
  "title": "和室友约定安静时间",
  "description": "准备三个时段，沟通确认",
  "source": "suggestion",
  "origin_reference_type": "suggestion",
  "origin_reference_id": "sg_001",
  "category": "relationship",
  "emotion_category": "calm",
  "status": "in_progress",
  "due_at": "2024-04-08T15:00:00Z",
  "estimated_duration_minutes": 20,
  "priority": "medium",
  "linked_checkin_id": "ck_20240408_b",
  "pomodoro_sessions": [
    {"start_time": "2024-04-07T14:00:00Z", "duration": 25}
  ],
  "review_data": {
    "mood_before": 45,
    "mood_after": 72,
    "review_notes": "沟通顺利，室友接受了建议"
  },
  "createdAt": "2024-04-06T14:35:00Z"
}

POSTS（树洞帖子）

用途：支持匿名社区分享，集成风险识别和内容审核，提供行动卡转化路径。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`_openid`	string	作者 openid	-	P2
`user_id`	string	用户	FK	P1
`alias_name`	string	匿名展示名	-	P2
`anonymity_mode`	string	匿名模式	IDX	P2
`content`	string	正文	FT	P3
`tags`	array	主题标签	-	P2
`topic`	string	话题分类	IDX	P2
`mood_thermometer`	number	情绪温度	IDX	P3
`risk_score`	number	风险模型分值	IDX	P3
`risk_level`	string	风险等级	IDX	P3
`risk_factors`	array	风险因素	-	P3
`status`	string	发布状态	IDX	P1
`moderation_result`	object	审核记录	-	P2
`action_card_id`	string	行动卡引用	FK	P1
`self_check_result`	object	草稿自检结果	-	P2
`comment_count`	number	评论数	-	P1
`hug_count`	number	抱抱数	-	P1
`favorite_count`	number	收藏数	-	P1
`report_count`	number	被举报数	-	P1
`is_featured`	boolean	精选状态	IDX	P1
`risk_flag`	string	风险标记	IDX	P2
`intervention_triggered`	boolean	是否触发干预	IDX	P2
`guardian_notified`	boolean	守护者已通知	IDX	P2
`content_hash`	string	内容哈希	UK	P2
`last_interaction_at`	date	最后互动时间	IDX	P1
`publishedAt`	date	发布时间	IDX	P1
`createdAt`	date	创建时间	IDX	P1
`updatedAt`	date	更新时间	IDX	P1

状态枚举：

draft: 草稿
pending_review: 待审核
published: 已发布
removed: 已删除
archived: 已归档

匿名模式：

anon: 完全匿名
pseudonym: 匿名昵称

索引设计：

user_id_1_status_1_publishedAt_-1: 复合索引，支持用户帖子查询
topic_1_status_1_publishedAt_-1: 复合索引，支持话题筛选
risk_level_1_status_1: 复合索引，支持风险内容识别
content_hash_1: 唯一索引，支持内容去重
anonymity_mode_1_status_1: 复合索引，支持匿名内容管理
content: 全文索引，支持内容搜索

关联接口：

GET /api/treehole/posts - 获取帖子列表
POST /api/treehole/posts - 发布帖子
GET /api/treehole/posts/{id} - 帖子详情
GET /api/forum/highlight - 社区精选

关联云函数：

treeholeModeration - 内容审核与风险识别
sosRelay - 高风险内容触发SOS流程

隐私分级：

P1: 基础元数据（创建时间、状态、互动统计）
P2: 敏感信息（用户标识、匿名设置、审核结果）
P3: 高度敏感（内容正文、情绪数据、风险信息）

关联事件：

treehole_post_publish - 帖子发布事件
pv_treehole_post_detail - 帖子详情曝光
clk_post_action - 帖子操作事件
exp_risk_banner - 风险横幅曝光

风险识别机制：

内容风险评分（0-1分值）
情绪温度计评估
关键词匹配和语义分析
自动触发人工审核流程

内容审核流程：

草稿自检（用户侧）
AI模型预审
人工审核（高风险内容）
发布后监控
举报处理机制

示例文档：

json

{
  "_id": "post_900",
  "user_id": "usr_001",
  "alias_name": "迷茫的小星星",
  "anonymity_mode": "anon",
  "content": "最近准备考研，和室友节奏不同有点焦虑...",
  "topic": "study",
  "mood_thermometer": 38,
  "risk_score": 0.65,
  "risk_level": "L2",
  "risk_factors": ["学业压力", "人际关系"],
  "status": "published",
  "self_check_result": {
    "etiquette_confirmed": true,
    "anonymity_choice": "anon",
    "risk_aware": true
  },
  "action_card_id": "task_901",
  "comment_count": 12,
  "hug_count": 8,
  "intervention_triggered": false,
  "content_hash": "sha256:abc123...",
  "publishedAt": "2024-04-06T15:20:00Z",
  "createdAt": "2024-04-06T15:15:00Z"
}

SUGGESTIONS（微建议系统）

用途：基于情绪状态和行为数据生成个性化建议，支持任务转化和效果追踪。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`user_id`	string	用户	FK	P1
`session_id`	string	推荐会话标识	IDX	P2
`title`	string	建议标题	FT	P2
`description`	string	补充说明	FT	P2
`category`	string	建议分类	IDX	P2
`priority_rank`	number	当前排序	IDX	P1
`source`	string	建议来源	IDX	P1
`feature_snapshot`	object	生成特征	-	P2
`task_template_id`	string	生成任务模板	FK	P1
`status`	string	状态	IDX	P1
`accepted_task_id`	string	接受后生成的任务	FK	P1
`refresh_count`	number	本会话刷新次数	-	P1
`expired_at`	date	失效时间	IDX	P1
`createdAt`	date	生成时间	IDX	P1
`updatedAt`	date	更新时间	IDX	P1

状态枚举：

active: 活跃（可接受）
accepted: 已接受
skipped: 已跳过
expired: 已过期

来源枚举：

model: AI模型生成
curated: 专家精选
manual: 手动推荐

索引设计：

user_id_1_session_id_1_priority_rank_1: 复合索引，支持会话内查询
status_1_user_id_1_createdAt_-1: 复合索引，支持状态追踪
category_1_source_1: 复合索引，支持分类分析
expired_at_1: 失效时间索引，支持清理机制
title: 全文索引，支持建议搜索

关联接口：

GET /api/micro-tips - 获取微建议列表
PATCH /api/micro-tips/{id} - 更新建议状态

关联云函数：

suggestionOrchestrator - 建议生成和排序
taskWorkflow - 建议转任务处理

隐私分级：

P1: 基础元数据（状态、分类、创建时间）
P2: 敏感信息（用户标识、建议内容、生成特征）

关联事件：

exp_today_suggestions - 建议曝光事件
suggestion_task_create - 建议转任务事件

AI生成机制：

基于情绪状态特征分析
个性化推荐算法
A/B测试优化策略
实时效果反馈

数据生命周期：

生成后24小时自动过期
用户操作后立即更新状态
定期清理过期数据

示例文档：

json

{
  "_id": "sg_001",
  "user_id": "usr_001",
  "session_id": "sess_20240406_001",
  "title": "与室友约定安静时段",
  "description": "准备三个时段，沟通确认",
  "category": "relationship",
  "priority_rank": 1,
  "source": "model",
  "feature_snapshot": {
    "mood_score": 72,
    "primary_emotion": "calm",
    "scene_tags": ["学业"],
    "time_of_day": "afternoon"
  },
  "status": "active",
  "refresh_count": 0,
  "expired_at": "2024-04-07T14:30:00Z",
  "createdAt": "2024-04-06T14:32:00Z"
}

BADGES（徽章成就体系）

用途：基于用户行为数据计算成就进度，形成正向激励循环。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`user_id`	string	用户	FK	P1
`badge_code`	string	徽章编码	IDX	P1
`status`	string	当前状态	IDX	P1
`progress_value`	number	当前进度	-	P1
`progress_target`	number	目标	-	P1
`progress_detail`	object	进度详情	-	P2
`unlocked_at`	date	解锁时间	IDX	P1
`first_completed_at`	date	首次达成时间	IDX	P1
`source`	string	更新来源	IDX	P1
`createdAt`	date	创建时间	IDX	P1
`updatedAt`	date	更新时间	IDX	P1

状态枚举：

locked: 未解锁
in_progress: 进行中
unlocked: 已解锁

徽章编码示例：

consistency: 连续打卡
first_checkin: 首次打卡
task_master: 任务达人
community_helper: 社区帮手
mood_stabilizer: 情绪稳定者

索引设计：

user_id_1_badge_code_1: 复合唯一索引，支持用户徽章查询
status_1_user_id_1: 复合索引，支持状态筛选
badge_code_1_status_1: 复合索引，支持徽章统计

关联接口：

GET /api/badges - 获取徽章列表

关联事件：

badge_unlock - 徽章解锁事件

隐私分级：

P1: 基础成就信息（徽章编码、状态、进度）
P2: 敏感信息（详细进度数据、解锁时间）

示例文档：

json

{
  "_id": "bdg_001",
  "user_id": "usr_001",
  "badge_code": "consistency",
  "status": "in_progress",
  "progress_value": 7,
  "progress_target": 30,
  "progress_detail": {
    "current_streak": 7,
    "best_streak": 15,
    "total_checkins": 45
  },
  "createdAt": "2024-01-15T08:30:00Z"
}

COMMENTS（社区互动）

用途：记录树洞社区的各种互动行为，支持抱抱、评论、举报等操作。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`_openid`	string	互动者 openid	-	P2
`user_id`	string	用户	FK	P1
`post_id`	string	所属帖子	FK	P1
`parent_id`	string	楼中楼引用	FK	P1
`action_type`	string	互动类型	IDX	P1
`content`	string	文本内容	FT	P3
`mood_thermometer`	number	回复时的情绪	-	P3
`is_anonymous`	boolean	匿名展示	IDX	P2
`alias_name`	string	匿名昵称	-	P2
`metadata`	object	附加信息	-	P1
`risk_flag`	string	风险标记	IDX	P2
`status`	string	状态	IDX	P1
`createdAt`	date	创建时间	IDX	P1
`updatedAt`	date	更新时间	IDX	P1

互动类型：

reply: 评论回复
hug: 抱抱
save: 收藏
report: 举报
moderator_note: 审核备注

索引设计：

post_id_1_action_type_1_createdAt_-1: 复合索引，支持帖子互动查询
user_id_1_action_type_1: 复合索引，支持用户行为分析
parent_id_1: 外键索引，支持楼中楼查询
action_type_1_status_1: 复合索引，支持行为统计

关联接口：

POST /api/treehole/interactions - 创建互动
GET /api/treehole/posts/{id}/comments - 获取评论列表

隐私分级：

P1: 基础互动信息（类型、状态、时间）
P2: 敏感信息（用户标识、匿名设置）
P3: 高度敏感（评论内容、情绪数据）

关联事件：

act_comment_submit - 评论提交事件
treehole_care_action - 抱抱等温和行为事件

示例文档：

json

{
  "_id": "cmt_001",
  "user_id": "usr_002",
  "post_id": "post_900",
  "action_type": "hug",
  "is_anonymous": true,
  "alias_name": "温暖的拥抱",
  "status": "active",
  "createdAt": "2024-04-06T15:25:00Z"
}

NOTIFICATIONS（通知推送系统）

用途：负责系统通知、提醒和重要信息的及时触达。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`user_id`	string	接收者	FK	P1
`message_type`	string	通知类型	IDX	P1
`template_code`	string	模板标识	IDX	P1
`title`	string	通知标题	-	P2
`content`	string	文案摘要	-	P2
`payload`	object	结构化参数	-	P2
`channel`	string	发送渠道	IDX	P1
`target_page`	string	点击跳转	-	P1
`deeplink`	string	外部链接	-	P1
`status`	string	状态	IDX	P1
`send_at`	date	计划发送时间	IDX	P1
`sent_at`	date	实际发送时间	IDX	P1
`read_at`	date	已读时间	IDX	P2
`error_message`	string	失败原因	-	P1
`createdAt`	date	创建时间	IDX	P1
`updatedAt`	date	更新时间	IDX	P1

通知类型：

system: 系统通知
task_reminder: 任务提醒
weekly_report: 周报推送
community_reply: 社区回复
risk_alert: 风险提醒
achievement: 成就解锁

状态枚举：

pending: 待发送
sending: 发送中
sent: 已发送
failed: 发送失败
read: 已读

索引设计：

user_id_1_status_1_createdAt_-1: 复合索引，支持用户通知查询
message_type_1_status_1: 复合索引，支持类型统计
send_at_1_status_1: 复合索引，支持定时发送
template_code_1: 模板索引，支持模板管理

关联接口：

GET /api/notifications - 获取通知列表
GET /api/notifications/unread-count - 获取未读数量

隐私分级：

P1: 基础通知信息（类型、状态、时间）
P2: 敏感信息（通知内容、跳转链接）

示例文档：

json

{
  "_id": "ntf_001",
  "user_id": "usr_001",
  "message_type": "task_reminder",
  "template_code": "task_due_soon",
  "title": "任务即将到期",
  "content": "您有一个任务将在2小时后到期，请及时完成",
  "payload": {"task_id": "task_001", "due_time": "2024-04-08T15:00:00Z"},
  "channel": "miniprogram",
  "target_page": "/pages/tasks/index",
  "status": "sent",
  "send_at": "2024-04-08T13:00:00Z",
  "sent_at": "2024-04-08T13:00:05Z",
  "createdAt": "2024-04-08T12:55:00Z"
}

EVENTS（用户事件埋点）

用途：记录用户行为事件，支持数据分析和用户画像构建。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`user_id`	string	用户	FK	P2
`openid_hash`	string	openid 哈希	IDX	P2
`event_name`	string	事件名称	IDX	P1
`event_time`	date	事件时间	IDX	P1
`page_path`	string	触发页面	IDX	P1
`event_params`	object	事件参数	-	P2
`session_id`	string	会话ID	IDX	P2
`trace_id`	string	追踪ID	IDX	P2
`device`	object	设备信息	-	P2
`app_version`	string	应用版本	-	P1
`env`	string	环境	-	P1
`network_type`	string	网络类型	-	P2
`exp_group`	string	实验分组	-	P2
`created_at`	date	创建时间	IDX	P1

索引设计：

event_name_1_event_time_-1: 复合索引，支持事件查询
user_id_1_event_time_-1: 复合索引，支持用户行为分析
page_path_1_event_name_1: 复合索引，支持页面事件统计
exp_group_1_event_name_1: 复合索引，支持实验分析

关联接口：

云函数 analyticsIngest - 埋点聚合

隐私分级：

P1: 基础事件信息（事件名称、时间、页面）
P2: 敏感信息（用户标识、设备信息、网络）

数据校验：

event_name 必须符合命名规范
event_time 不能为未来时间
event_params 不允许包含敏感原文

示例文档：

json

{
  "_id": "evt_001",
  "user_id": "usr_001",
  "openid_hash": "hash_123",
  "event_name": "mood_checkin_submit",
  "event_time": "2024-04-06T09:00:00Z",
  "page_path": "/pages/today/index",
  "event_params": {
    "mood_score": 72,
    "primary_emotion": "calm",
    "input_type": "mood_card"
  },
  "session_id": "session_001",
  "trace_id": "trace_001",
  "device": {
    "model": "iPhone 14",
    "platform": "iOS"
  },
  "app_version": "1.0.0",
  "env": "prod",
  "network_type": "wifi",
  "exp_group": "A",
  "created_at": "2024-04-06T09:00:00Z"
}

SOS_EVENTS（紧急求助事件）

用途：记录SOS紧急求助事件，支持危机干预和应急响应。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`user_id`	string	用户	FK	P2
`trigger`	string	触发方式	IDX	P2
`risk_level`	string	风险等级	IDX	P3
`status`	string	处理状态	IDX	P2
`consent_scopes`	array	授权范围	-	P3
`preferred_channel`	string	优先渠道	-	P3
`location`	object	位置信息	-	P3
`contact_info`	object	联系信息	-	P3
`handler_id`	string	处理人	FK	P2
`response_time`	number	响应时长	-	P2
`resolution`	string	解决方案	-	P3
`created_at`	date	创建时间	IDX	P1
`updated_at`	date	更新时间	IDX	P1
`resolved_at`	date	解决时间	IDX	P2

枚举值：

trigger: fab_long_press（长按悬浮按钮）、voice_command（语音命令）、gesture（手势）
risk_level: L1（一般）、L2（关注）、L3（需要干预）、L4（紧急危机）
status: pending（待处理）、processing（处理中）、resolved（已解决）、escalated（已升级）
preferred_channel: phone（电话）、chat（聊天）、video（视频）

索引设计：

user_id_1_created_at_-1: 复合索引，支持用户求助历史
risk_level_1_status_1: 复合索引，支持风险监控
status_1_created_at_-1: 复合索引，支持待办处理
handler_id_1_status_1: 复合索引，支持工作负载分配

关联接口：

云函数 sosRelay - SOS中继处理

隐私分级：

P1: 基础事件信息（状态、时间）
P2: 处理信息（处理人、响应时长）
P3: 敏感信息（用户标识、位置、联系方式）

数据校验：

risk_level 必须为有效枚举值
location 信息需要用户授权
contact_info 需要脱敏存储

示例文档：

json

{
  "_id": "sos_001",
  "user_id": "usr_001",
  "trigger": "fab_long_press",
  "risk_level": "L4",
  "status": "processing",
  "consent_scopes": ["share_minimal", "contact_emergency"],
  "preferred_channel": "phone",
  "location": {
    "latitude": 39.9042,
    "longitude": 116.4074,
    "accuracy": 10
  },
  "contact_info": {
    "emergency_phone": "+86-138****8888"
  },
  "handler_id": "counselor_001",
  "response_time": 120,
  "created_at": "2024-04-06T22:30:00Z",
  "updated_at": "2024-04-06T22:32:00Z"
}

REPORTS（报告记录）

用途：存储各种报告记录，包括周报、导出报告等。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`user_id`	string	用户	FK	P2
`report_type`	string	报告类型	IDX	P1
`title`	string	报告标题	-	P1
`period_label`	string	时间周期	-	P1
`content`	object	报告内容	-	P2
`file_url`	string	文件链接	-	P2
`meta`	object	元数据	-	P2
`status`	string	状态	IDX	P1
`created_at`	date	创建时间	IDX	P1
`updated_at`	date	更新时间	IDX	P1
`expires_at`	date	过期时间	IDX	P2

枚举值：

report_type: weekly（周报）、monthly（月报）、custom（自定义）、export（导出）
status: generating（生成中）、ready（就绪）、expired（已过期）

索引设计：

user_id_1_report_type_1_created_at_-1: 复合索引，支持用户报告查询
report_type_1_status_1: 复合索引，支持类型统计
expires_at_1: 过期时间索引，支持清理

关联接口：

GET /api/reports/weekly - 获取周报
POST /api/reports/export - 导出报告
云函数 weeklyReport - 周报生成

隐私分级：

P1: 基础报告信息（类型、标题、状态）
P2: 敏感信息（报告内容、文件链接）

数据校验：

report_type 必须为有效枚举值
file_url 必须为有效URL格式
expires_at 不能早于创建时间

示例文档：

json

{
  "_id": "rep_week_2024w14_usr001",
  "user_id": "usr_001",
  "report_type": "weekly",
  "title": "情绪平衡度提升 12%",
  "period_label": "04.01 - 04.07",
  "content": {
    "moodScore": 67,
    "metrics": [
      {"label": "建议接受率", "value": "82%"},
      {"label": "任务完成率", "value": "74%"}
    ],
    "recommendations": [
      {"title": "继续保持晚安呼吸练习，睡前 10 分钟即可"}
    ]
  },
  "meta": {
    "view_channel": "push",
    "share_action": "none"
  },
  "status": "ready",
  "created_at": "2024-04-07T08:00:00Z",
  "updated_at": "2024-04-07T08:00:00Z",
  "expires_at": "2024-05-07T08:00:00Z"
}

RESOURCES（心理资源）

用途：存储校内外心理支持资源信息，提供资源导航。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`name`	string	资源名称	IDX	P1
`category`	string	资源分类	IDX	P1
`description`	string	资源描述	-	P1
`contact_info`	object	联系信息	-	P2
`location`	object	位置信息	-	P2
`available_hours`	string	服务时间	-	P1
`tags`	array	标签数组	-	P1
`is_internal`	boolean	校内资源	IDX	P1
`status`	string	状态	IDX	P1
`priority`	number	优先级	IDX	P1
`created_at`	date	创建时间	IDX	P1
`updated_at`	date	更新时间	IDX	P1

枚举值：

category: hotline（热线）、counseling（咨询）、community（社团）、external（外部）
status: active（活跃）、inactive（停用）、maintenance（维护中）

索引设计：

category_1_status_1_priority_1: 复合索引，支持分类查询
is_internal_1_status_1: 复合索引，支持校内资源筛选
tags_1: 标签索引，支持标签搜索

关联接口：

GET /api/resources - 获取资源列表

隐私分级：

P1: 基础资源信息（名称、分类、描述）
P2: 联系信息（电话、地址、邮箱）

数据校验：

category 必须为有效枚举值
contact_info 需要脱敏存储
priority 必须在合理范围内

示例文档：

json

{
  "_id": "res_001",
  "name": "校心理咨询服务",
  "category": "counseling",
  "description": "提供专业心理咨询和辅导服务",
  "contact_info": {
    "phone": "010-12345678",
    "email": "counseling@university.edu.cn",
    "address": "学生活动中心203室"
  },
  "available_hours": "周一至周五 9:00-17:00",
  "tags": ["专业咨询", "免费", "校内"],
  "is_internal": true,
  "status": "active",
  "priority": 1,
  "created_at": "2024-03-01T08:00:00Z",
  "updated_at": "2024-03-15T10:00:00Z"
}

FEEDBACK（用户反馈）

用途：存储用户反馈信息，支持产品改进和用户调研。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`user_id`	string	用户	FK	P2
`feedback_type`	string	反馈类型	IDX	P1
`title`	string	反馈标题	-	P1
`content`	string	反馈内容	-	P2
`screenshot_url`	string	截图链接	-	P2
`page_path`	string	相关页面	-	P1
`status`	string	处理状态	IDX	P1
`priority`	string	优先级	IDX	P1
`response`	object	处理回复	-	P2
`created_at`	date	创建时间	IDX	P1
`updated_at`	date	更新时间	IDX	P1

枚举值：

feedback_type: bug（Bug）、feature（功能建议）、experience（体验问题）、other（其他）
status: pending（待处理）、processing（处理中）、resolved（已解决）、rejected（已拒绝）
priority: low（低）、medium（中）、high（高）、urgent（紧急）

索引设计：

user_id_1_created_at_-1: 复合索引，支持用户反馈历史
feedback_type_1_status_1: 复合索引，支持类型统计
priority_1_status_1: 复合索引，支持优先级处理
created_at_-1: 时间索引，支持最新反馈查询

关联接口：

POST /api/feedback - 提交反馈
GET /api/feedback - 获取反馈列表（管理后台）

隐私分级：

P1: 基础反馈信息（类型、标题、状态）
P2: 敏感信息（用户标识、反馈内容、截图）

数据校验：

feedback_type 必须为有效枚举值
content 长度不能超过2000字符
screenshot_url 必须为有效URL格式

示例文档：

json

{
  "_id": "fb_001",
  "user_id": "usr_001",
  "feedback_type": "experience",
  "title": "情绪卡片操作不便",
  "content": "情绪选择卡片的滑动操作不够流畅，建议优化交互体验",
  "page_path": "/pages/today/index",
  "status": "processing",
  "priority": "medium",
  "created_at": "2024-04-06T14:30:00Z",
  "updated_at": "2024-04-06T15:00:00Z"
}

MESSAGE_ANALYSIS（AI对话消息分析）

用途：存储AI对话消息的深度分析结果，包括情感分析、文化洞察和风险评估，支持个性化服务和安全管控。

字段定义：

字段	类型	说明	索引	权限
`_id`	string	主键	PK	P1
`message_id`	string	关联消息ID	FK	P1
`user_id`	string	用户ID	FK	P1
`session_id`	string	会话ID	FK	P1
`analysis_type`	string	分析类型	IDX	P2
`analysis_data`	object	分析结果数据	-	P3
`confidence`	number	置信度 (0.0-1.0)	IDX	P2
`model_version`	string	分析模型版本	-	P2
`processing_time_ms`	number	处理耗时	-	P1
`metadata`	object	元数据信息	-	P2
`created_at`	date	创建时间	IDX	P1
`updated_at`	date	更新时间	IDX	P1

分析类型枚举：

emotion: 情感分析 - 情绪维度、心理雷达图
culture: 文化洞察 - 文化背景、触发词分析
risk: 风险评估 - 风险等级、意图分析

分析数据结构：

情感分析 (emotion)：

json

{
  "primary_emotion": "喜悦",
  "secondary_emotions": ["平静", "满足"],
  "intensity": 0.4,
  "valence": 0.9,
  "arousal": 0.35,
  "radar_dimensions": {
    "trust": 0.8,
    "openness": 0.8,
    "resistance": 0.2,
    "stress": 0.1,
    "control": 0.7
  }
}

文化洞察 (culture)：

json

{
  "topic_keywords": ["喜庆", "吉祥", "庆典"],
  "emotion_triggers": ["好日子"],
  "cultural_context_notes": "'好日子'在中国文化中常用于表达喜庆、吉祥的场合..."
}

风险评估 (risk)：

json

{
  "risk_level": 0,
  "intent_type": "none",
  "timeframe": "unknown",
  "willing_to_seek_help": "not applicable",
  "summary": "User expresses positive sentiment with no indicators of harm or distress"
}

索引设计：

message_id_1_analysis_type_1: 复合索引，支持消息分析查询
user_id_1_session_id_1_analysis_type_1: 复合索引，支持用户会话分析
analysis_type_1_createdAt_-1: 复合索引，支持类型统计
confidence_1_analysis_type_1: 复合索引，支持质量筛选

关联接口：

GET /api/analysis/message/{message_id} - 获取消息分析结果
GET /api/analysis/session/{session_id} - 获取会话分析汇总
云函数 askMessageManager - 分析结果存储

关联云函数：

askMessageManager - 分析结果创建和更新
Dify工作流 - 分析数据处理

隐私分级：

P1: 基础元数据（分析类型、置信度、时间）
P2: 敏感信息（用户标识、会话关联、模型版本）
P3: 高度敏感（分析结果数据、情绪数据、风险信息）

关联事件：

message_analysis_completed - 分析完成事件
risk_alert_triggered - 风险预警事件

数据校验：

analysis_type 必须为有效枚举值
confidence 必须在 0.0-1.0 范围内
analysis_data 结构必须符合对应类型规范

数据生命周期：

情感分析：永久保存，支持趋势分析
文化洞察：保存1年，用于模型优化
风险评估：高风险结果永久保存，低风险保存6个月

示例文档：

json

{
  "_id": "ma_001",
  "message_id": "msg_001",
  "user_id": "usr_001",
  "session_id": "sess_001",
  "analysis_type": "emotion",
  "analysis_data": {
    "primary_emotion": "喜悦",
    "secondary_emotions": ["平静", "满足"],
    "intensity": 0.4,
    "valence": 0.9,
    "arousal": 0.35,
    "radar_dimensions": {
      "trust": 0.8,
      "openness": 0.8,
      "resistance": 0.2,
      "stress": 0.1,
      "control": 0.7
    }
  },
  "confidence": 0.95,
  "model_version": "v2.1.0",
  "processing_time_ms": 245,
  "metadata": {
    "model_config": "default",
    "language": "zh-CN"
  },
  "created_at": "2024-04-06T15:30:00Z",
  "updated_at": "2024-04-06T15:30:00Z"
}

关键关系说明

1. 核心业务闭环

情绪→建议→任务闭环：CHECKINS → SUGGESTIONS → TASKS → CHECKINS(task_receipt)
社区互动闭环：POSTS → COMMENTS → ACTION_CARDS → TASKS
成长激励闭环：TASKS → BADGES → REPORTS → USERS

2. 数据流转关系

用户画像数据：USERS ← CHECKINS + JOURNALS + TASKS + EVENTS
风险评估数据：POSTS + CHECKINS + JOURNALS + MESSAGE_ANALYSIS → SOS_EVENTS
内容审核数据：POSTS + COMMENTS → 风控处理 → 状态更新
AI分析数据：ASK_MESSAGES → MESSAGE_ANALYSIS → REPORTS + NOTIFICATIONS

3. 时间维度关系

实时数据：EVENTS, SOS_EVENTS, NOTIFICATIONS, MESSAGE_ANALYSIS
日维度数据：CHECKINS, TASKS, ASK_MESSAGES
周维度数据：REPORTS, BADGES
长期数据：USERS, JOURNALS, ASK_SESSIONS

数据安全与合规

1. 隐私分级管理

P0级（公开）：基础配置信息，所有人可访问
P1级（基础）：用户基础信息，本人可访问
P2级（敏感）：行为数据，需要授权访问
P3级（高敏）：心理健康数据，严格权限控制

2. 数据保护策略

数据最小化：仅收集必要字段，避免过度采集
脱敏存储：手机号、邮箱等联系信息脱敏处理
访问控制：基于角色和用户身份的细粒度权限控制
审计追踪：所有数据访问都有操作日志记录

3. 数据生命周期

活跃期：用户正常使用期间，数据完整保留
保留期：用户注销后3年内，数据匿名化处理
清理期：超过保留期后，永久删除或彻底匿名化

4. 合规要求

知情同意：所有数据收集都需用户明确授权
数据导出：支持用户申请个人数据导出
删除权：支持用户申请账户注销和数据删除
未成年人保护：特别针对高校生的隐私保护机制

版本管理与变更策略

1. 数据库版本控制

主版本号：重大结构变更（如新增集合、删除字段）
次版本号：新增字段、索引优化
修订号：文档更新、说明修正

2. 变更流程

需求分析：评估变更必要性和影响范围
方案设计：制定向后兼容的变更方案
灰度测试：在小范围用户中测试验证
全量发布：监控性能和数据一致性
文档更新：同步更新所有相关文档

3. 向后兼容性

字段新增：使用默认值，避免破坏现有逻辑
字段删除：标记为废弃，保留至少一个版本
类型变更：新建字段，逐步迁移数据
索引调整：保持现有索引，逐步优化

4. 监控与预警

数据完整性：定期检查数据一致性和完整性
性能监控：监控查询性能，及时优化索引
错误追踪：记录数据库操作错误，及时处理
容量规划：监控数据增长，提前规划扩容

技术实施建议

1. 索引优化策略

复合索引：按照查询模式设计复合索引
选择性索引：为高基数字段创建索引
覆盖索引：设计索引覆盖常用查询字段
定期维护：定期重建索引，优化查询性能

2. 查询优化建议

避免全表扫描：确保查询使用索引
限制返回字段：只查询必要的字段
分页查询：大量数据使用分页查询
批量操作：使用批量操作减少数据库调用

3. 数据一致性保障

事务处理：关键操作使用事务确保一致性
乐观锁：使用版本号控制并发更新
数据校验：应用层和数据库层双重校验
备份恢复：定期备份数据，测试恢复流程

4. 性能优化建议

读写分离：查询和更新操作分离
缓存策略：热点数据使用缓存
连接池：使用数据库连接池
异步处理：耗时操作异步化处理

变更记录

日期	版本	变更内容	作者
2025-09-22	v1.0.0	初始版本，完成核心集合设计和关系映射	Claude
2025-09-22	v1.1.0	补全所有集合定义，添加安全合规和版本管理	Claude
2025-10-08	v1.2.0	新增message_analysis集合，支持AI对话消息分析结果存储	哈雷酱

贡献者

Cai Hongyu

文件历史

最后编辑于 5 个月前查看完整历史

MindGuard 数据库设计 ​

数据库概览 ​

技术选型 ​

命名约定 ​

权限策略 ​

实体与关系概览 ​

集合清单 ​

核心业务集合 ​

AI对话集合 ​

支撑服务集合 ​

集合关系图 ​

详细集合设计 ​

USERS（用户基础信息） ​

CHECKINS（情绪打卡） ​

JOURNALS（心情随笔） ​

TASKS（任务管理） ​

POSTS（树洞帖子） ​

SUGGESTIONS（微建议系统） ​

BADGES（徽章成就体系） ​

COMMENTS（社区互动） ​

NOTIFICATIONS（通知推送系统） ​

EVENTS（用户事件埋点） ​

SOS_EVENTS（紧急求助事件） ​

REPORTS（报告记录） ​

RESOURCES（心理资源） ​

FEEDBACK（用户反馈） ​

MESSAGE_ANALYSIS（AI对话消息分析） ​

关键关系说明 ​

1. 核心业务闭环 ​

2. 数据流转关系 ​

3. 时间维度关系 ​

数据安全与合规 ​

1. 隐私分级管理 ​

2. 数据保护策略 ​

3. 数据生命周期 ​

4. 合规要求 ​

版本管理与变更策略 ​

1. 数据库版本控制 ​

2. 变更流程 ​

3. 向后兼容性 ​

4. 监控与预警 ​

技术实施建议 ​

1. 索引优化策略 ​

2. 查询优化建议 ​

3. 数据一致性保障 ​

4. 性能优化建议 ​

变更记录 ​

贡献者 ​

文件历史 ​

MindGuard 数据库设计

数据库概览

技术选型

命名约定

权限策略

实体与关系概览

集合清单

核心业务集合

AI对话集合

支撑服务集合

集合关系图

详细集合设计

USERS（用户基础信息）

CHECKINS（情绪打卡）

JOURNALS（心情随笔）

TASKS（任务管理）

POSTS（树洞帖子）

SUGGESTIONS（微建议系统）

BADGES（徽章成就体系）

COMMENTS（社区互动）

NOTIFICATIONS（通知推送系统）

EVENTS（用户事件埋点）

SOS_EVENTS（紧急求助事件）

REPORTS（报告记录）

RESOURCES（心理资源）

FEEDBACK（用户反馈）

MESSAGE_ANALYSIS（AI对话消息分析）

关键关系说明

1. 核心业务闭环

2. 数据流转关系

3. 时间维度关系

数据安全与合规

1. 隐私分级管理

2. 数据保护策略

3. 数据生命周期

4. 合规要求

版本管理与变更策略

1. 数据库版本控制

2. 变更流程

3. 向后兼容性

4. 监控与预警

技术实施建议

1. 索引优化策略

2. 查询优化建议

3. 数据一致性保障

4. 性能优化建议

变更记录

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