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Fonrey 房产经纪管理系统 — DATA MODEL 设计文档

作者: Backend Architect
版本: v1.0
日期: 2026-04-24
技术栈: Django 4.x + PostgreSQL + django-tenants + Redis
设计目标: 支撑 89,000+ 房源、多租户隔离、sub-100ms 查询、合规审计

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一、架构决策总览 (Architecture Decision Records)

1.1 多租户策略：Schema-per-Tenant

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  PostgreSQL Instance                                        │
│                                                             │
│  ┌──────────────┐   ┌──────────────┐   ┌──────────────┐     │
│  │ public schema│   │tenant_abc    │   │tenant_xyz    │     │
│  │  (shared)    │   │   schema     │   │   schema     │     │
│  │              │   │              │   │              │     │
│  │ - tenants    │   │ - properties │   │ - properties │     │
│  │ - domains    │   │ - clients    │   │ - clients    │     │
│  │              │   │ - complexes  │   │ - complexes  │     │
│  └──────────────┘   └──────────────┘   └──────────────┘     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

选型理由：

• django-tenants 的 Schema 隔离提供最强的数据安全边界
• 房产经纪公司之间数据绝对不能互通（合规要求）
• 每个 Schema 独立索引，避免全局锁竞争
• 支持按租户独立备份/恢复

1.2 核心领域模型关系图

  [区域/商圈]──────────────────────────────┐
       │                                  │
  [学校管理]                               │
       │                                  ▼
  [楼盘/小区] ──── [楼栋] ─────────► [房源] ◄──── [挂牌历史]
       │                                   │
       │                          ┌────────┼────────┐
       │                          │        │        │
       │                     [联系人]  [跟进日志] [维护完成度]
       │                          │        │
       │                    ┌─────┘   ┌────┴──────┐
       │                    │         │           │
       │               [电话查看]  [钥匙]  [委托] [实勘]
       │
  [客源] ──── [配对记录] ──── [带看记录]
       │
  [员工/组织] ──── [权限]

1.3 关键设计原则

原则	决策
主键类型	UUID v4（跨环境安全，避免枚举攻击）
软删除	所有核心表含 deleted_at（历史可追溯）
时间戳	全部使用 TIMESTAMPTZ（含时区）
手机号存储	AES-256-GCM 加密存储，建立 SHA-256 哈希索引
审计字段	created_by, updated_by 全表覆盖
枚举值	业务枚举用 VARCHAR + CHECK，系统枚举用 lookup 表
大文本	TEXT 类型，不设长度（PG 内部优化）
金额	NUMERIC(12,2) 万元精度，避免浮点误差

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二、领域概览（Domain Overview）

本节用业务语言描述系统的核心领域对象及其关系，作为各子模块数据模型的导读。

核心领域对象

领域对象	表/子文档	业务说明
Tenant（租户）	public.tenants	每家房产经纪公司对应一个租户，数据完全隔离（Schema-per-Tenant）
OrgUnit（组织架构）	org_units → DATA_MODEL_ORG.md	树形组织架构（总部/区域/城市/大区/分公司/门店/团队/虚拟团队），物化路径存储，支持权限继承
Staff（员工）	staff → DATA_MODEL_ORG.md	经纪人/店长/经理，绑定组织节点，手机号加密存储，与账号（登录）分离
District（城区）	districts → DATA_MODEL_COMPLEX.md	行政区划，如「静安区」，是区域体系的顶层节点
BusinessArea（商圈）	business_areas → DATA_MODEL_COMPLEX.md	商圈/板块，从属于城区，一个楼盘可归属多个商圈
School（学校）	schools → DATA_MODEL_COMPLEX.md	对口学校数据库，是买家购房决策的核心参考，与楼盘多对多关联
Complex（楼盘/小区）	complexes → DATA_MODEL_COMPLEX.md	房源录入的基础底座，维护楼盘标准名称/坐标/锁定状态/别名等
Building（楼栋/单元）	buildings → DATA_MODEL_COMPLEX.md	楼盘下的物理楼栋，区分标准结构与非标结构
RoomUnit（房号）	room_units → DATA_MODEL_COMPLEX.md	楼层+房间号，房源定位的最细粒度
Property（房源）	properties → DATA_MODEL_PROPERTY.md	系统核心表，每套二手房源的完整档案，支持出售/出租/出售兼出租三态
Client（客源）	clients → DATA_MODEL_CLIENT.md	买家/租客档案，分私客/公客/成交客，含活跃度评分与自动公客转换机制
Viewing（带看）	client_viewings → DATA_MODEL_CLIENT.md	经纪人带客户看房的完整记录
Match（配对）	client_property_matches → DATA_MODEL_CLIENT.md	系统/人工推荐的客源↔房源配对

领域关系快速导航

District (城区)
  └─ BusinessArea (商圈)
       └─ Complex (楼盘) ─── School (对口学校)
            ├─ Building (楼栋)
            │    └─ RoomUnit (房号)
            └─ Property (房源)
                  ├─ PropertyContact (联系人/委托方)
                  ├─ FollowLog (跟进日志)
                  ├─ Viewing (带看记录) ──── Client (客源)
                  └─ Match (配对记录) ──────┘

OrgUnit (组织架构)
  └─ Staff (员工/经纪人) ─── Property / Client / Viewing / Match

子文档索引

子文档	覆盖模块	状态
DATA_MODEL_ORG.md	组织人事（org_units, staff, 异动/奖惩/教育/家庭等）	✅ 完成
DATA_MODEL_COMPLEX.md	楼盘/区域（districts, business_areas, complexes, buildings, room_units, schools 等）	✅ 完成
DATA_MODEL_CLIENT.md	客源管理（clients, requirements, follow_logs, viewings, matches 等）	✅ 完成
DATA_MODEL_PROPERTY.md	房源管理（properties 及配套 22 张表，含跟进/钥匙/委托/实勘/营销/产证/完成度/标签/收藏/保护/号码方审批等）	✅ 完成

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三、公共 Schema（Shared / Public）

-- ============================================================
-- 文件: shared_schema.sql
-- 用途: django-tenants 公共 Schema，存放租户注册信息
-- ============================================================

-- 租户表（每家房产公司一条记录）
CREATE TABLE public.tenants (
    id              UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    schema_name     VARCHAR(63) UNIQUE NOT NULL,  -- PG schema 名，最长 63 字符
    name            VARCHAR(255) NOT NULL,         -- 公司名称
    short_name      VARCHAR(100),                  -- 简称/品牌名
    created_at      TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
    updated_at      TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
    is_active       BOOLEAN NOT NULL DEFAULT TRUE,
    paid_until      DATE,                          -- 订阅到期日
    on_trial        BOOLEAN NOT NULL DEFAULT TRUE,
    extra           JSONB NOT NULL DEFAULT '{}'   -- 预留扩展字段
);

-- 域名映射表（支持多域名绑定一个租户）
CREATE TABLE public.domains (
    id          UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    domain      VARCHAR(253) UNIQUE NOT NULL,      -- 含子域名的完整域名
    tenant_id   UUID NOT NULL REFERENCES public.tenants(id) ON DELETE CASCADE,
    is_primary  BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE,
    created_at  TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW()
);

CREATE INDEX idx_domains_tenant ON public.domains(tenant_id);
CREATE INDEX idx_domains_primary ON public.domains(tenant_id) WHERE is_primary = TRUE;

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四、租户 Schema（Tenant Schema）

以下所有表均在每个租户的独立 Schema 内创建。

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3.1 组织人事模块（Organization & HR）

详细模型 → 见 DATA_MODEL_ORG.md
该文件为权威定义，包含完整字段、枚举、查询模式和禁止操作。

核心表概览（开发时以 DATA_MODEL_ORG.md 为准）：

表名	说明
org_units	组织树节点（公司/事业部/大区/区域/片区/门店/店组/职能），物化路径树
staff	员工主表，含加密手机号、角色、在职状态、Django auth 绑定
staff_personal_info	员工个人信息扩展（证件、学历、婚育等，1:1）
staff_transfer_logs	人事异动不可变审计日志（入职/调动/离职/复职等）
staff_reward_punish	奖惩记录
staff_work_experiences	工作经历
staff_educations	教育经历
staff_trainings	培训经历
staff_family_members	家庭成员
staff_accounts	第三方平台账号绑定（58安居客/中国网络经纪人等）

关键约束提示：

• staff.phone_enc AES-256-GCM 加密，staff.phone_hash SHA-256 用于唯一索引
• staff_transfer_logs 无 deleted_at，不可删除
• org_units 路径查询：WHERE path LIKE '/root/{target_id}/%'
• 员工离职：status = 'resigned' + deleted_at 软删除，记录永久保留

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3.2 区域与楼盘模块（Region & Complex Management）

详细模型 → 见 DATA_MODEL_COMPLEX.md
本节仅作概览，开发时以 DATA_MODEL_COMPLEX.md 为权威定义。

核心表概览（开发时以 DATA_MODEL_COMPLEX.md 为准）：

表名	说明	关键字段
districts	城区/行政区	city, name, short_name, sort_order
business_areas	商圈/板块（从属于城区）	district_id, name, latitude, longitude
metro_lines	地铁线路	city, name, color
metro_stations	地铁站点	metro_line_id, name, latitude, longitude
schools	学校（对口学区）	district_id, name, type, nature, level
complexes	楼盘/小区（房源底座）	name, district_id, address, latitude/longitude, lock_*, search_vector
complex_aliases	楼盘别名（含系统别名/用户自定义别名）	complex_id, alias, is_system
complex_business_areas	楼盘↔商圈多对多（含主商圈标识）	complex_id, business_area_id, is_primary
complex_schools	楼盘↔学校关联（含学区类型）	complex_id, school_id, zone_type
complex_metro_stations	楼盘↔地铁站关联（含步行距离）	complex_id, station_id, distance_meters
buildings	楼栋/单元	complex_id, name, is_standard, total_floors
room_units	房号/结构单元（楼层+房间号）	building_id, floor, room_no, is_standard
complex_photos	楼盘照片（楼盘图/户型图/VR）	complex_id, category, file_key, is_cover
complex_attachments	楼盘附件	complex_id, file_key, file_name
complex_price_trends	楼盘价格走势（月度）	complex_id, record_month, avg_unit_price

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3.3 房源模块（Property Management）

详细模型 → 见 DATA_MODEL_PROPERTY.md
本节仅作概览，开发时以 DATA_MODEL_PROPERTY.md 为权威定义。

核心表概览（开发时以 DATA_MODEL_PROPERTY.md 为准）：

表名	说明	关键字段
properties	房源主表（系统核心，89,000+ 数据量）	status, attribute, property_type, complex_id, sale_price, area, grade, completeness_score, search_vector
property_contacts	业主/联系人（手机号 AES 加密+哈希索引）	property_id, phone_enc, phone_hash, identity, is_number_holder
listing_histories	挂牌历史快照（不可删除）	property_id, listing_type, status, sale_price, seller_agent_snapshot
price_changes	调价记录（不可删除）	property_id, old_sale_price, new_sale_price, change_reason, changed_by
follow_logs	跟进日志（6种类型，最高写入频率）	property_id, log_type, content, is_deletable, operator_id
follow_log_attachments	跟进附件（图片）	follow_log_id, file_key, file_type
follow_log_recordings	跟进录音	follow_log_id, file_key, duration_seconds
property_keys	钥匙管理（机械钥匙/密码）	property_id, key_type, holder_id, is_active
key_attachments	钥匙附件	key_id, file_key
commissions	委托管理（独家/非独家）	property_id, commission_type, period_start, status
commission_attachments	委托附件（身份证/产证/委托书）	commission_id, category, file_key
field_surveys	实勘管理（GPS 打卡）	property_id, status, gps_latitude, gps_longitude, created_by
survey_photos	实勘照片（按空间分类）	survey_id, category, file_key, is_vr_screenshot
property_photos	房源图片（经纪人管理，封面唯一约束）	property_id, category, is_cover, file_key
property_attachments	房源附件	property_id, category, file_key
property_marketing	营销信息（1:1，卖点/业主心态/介绍）	property_id, marketing_title, core_selling_points
property_certificates	产证信息（1:1）	property_id, cert_no, owner_name, land_nature
property_completeness	维护完成度快照（1:1，Celery 异步计算）	property_id, total_score, score_survey, score_commission, ...
property_tags	标签字典（系统预置+运营自定义）	name, color, is_system
property_tag_relations	房源↔标签多对多	property_id, tag_id
property_favorites	经纪人收藏房源	staff_id, property_id
property_protections	保护房设置（1:1）	property_id, is_protected, start_at, end_at
number_holder_approvals	号码方变更审批	property_id, applicant_id, status

关键约束提示：

• property_contacts.phone_hash 是重复房源检测的主要依据，录入前必须查重
• listing_histories / price_changes 无 deleted_at，不可删除
• follow_logs 中 is_deletable=FALSE（sensitive_view 类型）不可软删
• completeness_score 只由 Celery 任务写入，Application 层禁止直接更新
• last_followed_at 由触发器 trg_update_last_followed 自动维护
• property_photos.is_cover 唯一约束：每套房源仅一张封面

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3.17 客源管理（Client Management）

详细模型 → 见 DATA_MODEL_CLIENT.md
该文件为权威定义，包含完整字段、枚举、状态机、查询模式和禁止操作。

核心表概览（开发时以 DATA_MODEL_CLIENT.md 为准）：

表名	说明
clients	客源主表（私客/公客/成交客），含加密手机号哈希、活跃度、归属人
client_contacts	联系人（1:N），手机号加密+哈希，支持多联系人
client_requirements	需求信息（可多类型：二手/新房/租房），含预算/面积/商圈/朝向等偏好
client_follow_logs	跟进日志（高写入频率，5种类型，敏感查看类型不可删）
client_follow_log_attachments	跟进附件（图片/录音，最大20MB）
client_viewings	带看/预约记录（1:N，含陪看人/合作带看人）
client_property_matches	智能配房结果（录客配房/系统配房，匹配度评分）
client_status_logs	状态变更不可变审计日志（改状态/改等级/转公/转成交/转无效等）
client_favorite_folders	私客收藏夹（经纪人自定义分组）
client_folder_items	收藏夹与客源的多对多关联
client_school_preferences	意向学校（拆表，支持精确查询）

关键约束提示：

• client_contacts.phone_hash 是重复客源检测的唯一依据，录入前必须查重
• client_status_logs 无 deleted_at，不可删除
• 私客超时（配置天数内无跟进）→ Celery 自动转公（transfer_to_public_type = 'auto'）
• 活跃度 activity_level 由 Celery 每日凌晨批量计算，不实时更新

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3.18 系统设置（System Settings）

归属说明：

• lookup_categories / lookup_items / saved_filters 为跨模块系统表，权威定义在本节。
• property_tags / property_tag_relations / property_favorites / property_protections / number_holder_approvals 属房源模块配套表，权威定义已迁至 DATA_MODEL_PROPERTY.md §4.19-§4.22，本节不再重复 DDL（修复 S1/S2）。

-- ============================================================
-- 枚举/选项管理：跟进目的、标签、来源渠道 等运营维护的枚举值
-- ============================================================

CREATE TABLE lookup_categories (
    id      UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    code    VARCHAR(50) UNIQUE NOT NULL,       -- 如：follow_purpose, property_source
    name    VARCHAR(100) NOT NULL,
    module  VARCHAR(30) NOT NULL              -- property/client/system
);

CREATE TABLE lookup_items (
    id              UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    category_id     UUID NOT NULL REFERENCES lookup_categories(id) ON DELETE CASCADE,
    value           VARCHAR(100) NOT NULL,
    label           VARCHAR(100) NOT NULL,     -- 显示文本
    sort_order      INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
    is_active       BOOLEAN NOT NULL DEFAULT TRUE,
    metadata        JSONB NOT NULL DEFAULT '{}',  -- 扩展属性
    created_at      TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW()
);

CREATE INDEX idx_lookup_items_category ON lookup_items(category_id)
    WHERE is_active = TRUE;
CREATE UNIQUE INDEX idx_lookup_items_value ON lookup_items(category_id, value);

-- 筛选方案（保存的搜索条件，跨模块通用）
CREATE TABLE saved_filters (
    id              UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    staff_id        UUID NOT NULL REFERENCES staff(id) ON DELETE CASCADE,
    name            VARCHAR(100) NOT NULL,
    module          VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'property',
    filter_params   JSONB NOT NULL,            -- 完整筛选参数 JSON
    created_at      TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
    updated_at      TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW()
);

CREATE INDEX idx_saved_filters_staff ON saved_filters(staff_id, module);

已迁出本节的表（权威源见子文档）：

表名	权威定义位置
property_tags	DATA_MODEL_PROPERTY.md §4.19
property_tag_relations	DATA_MODEL_PROPERTY.md §4.19
property_favorites	DATA_MODEL_PROPERTY.md §4.20
property_protections	DATA_MODEL_PROPERTY.md §4.21
number_holder_approvals	DATA_MODEL_PROPERTY.md §4.22

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五、关键索引汇总与查询优化策略

4.1 房源列表页核心查询分析

-- 典型查询：出售状态 + 公盘 + 特定区域 + 价格区间 + 户型筛选 + 按挂牌日期排序
-- 优化方案：复合索引覆盖最高频维度组合

-- 高频组合索引（status + attribute，覆盖 90% 的列表查询）
CREATE INDEX idx_properties_list_composite ON properties
    (status, attribute, complex_id, sale_price DESC NULLS LAST)
    WHERE deleted_at IS NULL;

-- 与我相关查询（经纪人个人仪表板）
CREATE INDEX idx_properties_my_properties ON properties
    (seller_agent_id, status, listed_at DESC NULLS LAST)
    WHERE deleted_at IS NULL;

4.2 全文搜索触发器（自动维护 search_vector）

-- 房源全文检索向量更新触发器
CREATE OR REPLACE FUNCTION update_property_search_vector()
RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
    NEW.search_vector :=
        setweight(to_tsvector('simple', COALESCE(NEW.block_no, '') ||
                              ' ' || COALESCE(NEW.unit_no, '') ||
                              ' ' || COALESCE(NEW.room_no, '')), 'A') ||
        setweight(to_tsvector('simple', COALESCE(NEW.remarks, '')), 'C');
    RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE TRIGGER trg_property_search_vector
    BEFORE INSERT OR UPDATE OF block_no, unit_no, room_no, remarks
    ON properties
    FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION update_property_search_vector();

-- 楼盘全文检索向量（含别名，提升模糊搜索精度）
CREATE OR REPLACE FUNCTION update_complex_search_vector()
RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
    NEW.search_vector :=
        setweight(to_tsvector('simple', COALESCE(NEW.name, '')), 'A') ||
        setweight(to_tsvector('simple', COALESCE(NEW.alias, '')), 'B') ||
        setweight(to_tsvector('simple', COALESCE(NEW.address, '')), 'C');
    RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE TRIGGER trg_complex_search_vector
    BEFORE INSERT OR UPDATE OF name, alias, address
    ON complexes
    FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION update_complex_search_vector();

4.3 last_followed_at 自动维护触发器

-- 每次写入跟进日志时，自动更新 properties.last_followed_at
CREATE OR REPLACE FUNCTION update_property_last_followed()
RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
    IF NEW.log_type = 'written' THEN
        UPDATE properties
        SET last_followed_at = NEW.created_at,
            updated_at = NOW()
        WHERE id = NEW.property_id;
    END IF;
    RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE TRIGGER trg_update_last_followed
    AFTER INSERT ON follow_logs
    FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION update_property_last_followed();

---

六、Redis 缓存策略

5.1 缓存 Key 规范

# 格式：{tenant_schema}:{module}:{entity}:{id}:{field}
# TTL 单位：秒

# 房源详情（高频读取）
{schema}:prop:detail:{property_id}              TTL: 300  (5分钟)

# 房源联系人（含解密号码，敏感，TTL 短）
{schema}:prop:contacts:{property_id}            TTL: 60   (1分钟)

# 楼盘基础信息（低变更频率）
{schema}:complex:base:{complex_id}              TTL: 3600 (1小时)

# 楼盘名称自动补全候选列表（联想搜索）
{schema}:complex:autocomplete:{prefix}          TTL: 600  (10分钟)

# 员工信息（用于日志快照）
{schema}:staff:base:{staff_id}                  TTL: 1800 (30分钟)

# 枚举值/lookup（几乎不变）
{schema}:lookup:{category_code}                 TTL: 86400 (24小时)

# 标签列表
{schema}:tags:property                          TTL: 3600

# 维护完成度（Celery 计算后写入，详情页直接读 Redis）
{schema}:prop:completeness:{property_id}        TTL: 600

# 房源列表计数（筛选后总条数，避免 COUNT(*) 全扫）
{schema}:prop:count:{filter_hash}               TTL: 30   (短TTL，保证准确性)

5.2 缓存失效策略

# Django Signal 驱动的缓存失效（在 models.py 中注册）

# 房源更新 → 失效详情缓存 + 完成度缓存
# 跟进日志新增 → 失效 last_followed_at 缓存
# 联系人更新 → 失效联系人缓存（立即）
# 楼盘更新 → 失效楼盘缓存 + 相关房源缓存（批量）
# 枚举更新 → 失效对应 lookup 缓存

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七、Django Model 层设计要点

6.1 抽象基类

# models/base.py

import uuid
from django.db import models

class UUIDPrimaryKeyModel(models.Model):
    id = models.UUIDField(primary_key=True, default=uuid.uuid4, editable=False)
    class Meta:
        abstract = True

class TimeStampedModel(UUIDPrimaryKeyModel):
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True, db_index=False)
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
    class Meta:
        abstract = True

class SoftDeleteModel(TimeStampedModel):
    deleted_at = models.DateTimeField(null=True, blank=True, db_index=False)

    class Meta:
        abstract = True

    def soft_delete(self, deleted_by=None):
        from django.utils import timezone
        self.deleted_at = timezone.now()
        self.save(update_fields=['deleted_at', 'updated_at'])

class AuditedModel(SoftDeleteModel):
    created_by = models.ForeignKey(
        'staff.Staff', null=True, on_delete=models.SET_NULL,
        related_name='+', db_column='created_by'
    )
    updated_by = models.ForeignKey(
        'staff.Staff', null=True, on_delete=models.SET_NULL,
        related_name='+', db_column='updated_by'
    )
    class Meta:
        abstract = True

6.2 加密字段 Mixin

# utils/encryption.py
# 手机号加密：AES-256-GCM + SHA-256 哈希索引

class EncryptedPhoneField:
    """
    存储时：phone → AES加密 → phone_enc (BYTEA)
              phone → SHA256  → phone_hash (VARCHAR 64)
    查询时：phone_hash 走索引，phone_enc 解密展示
    打码展示：前3位明文 + ******* + 后3位
    """
    pass

6.3 Manager 过滤软删除

class ActiveManager(models.Manager):
    def get_queryset(self):
        return super().get_queryset().filter(deleted_at__isnull=True)

class PropertyManager(ActiveManager):
    def public(self):
        return self.get_queryset().filter(attribute='public')

    def mine(self, staff_id):
        return self.get_queryset().filter(seller_agent_id=staff_id)

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八、数据量与性能预测

表名	预估行数	增长速度	分区策略
properties	89,000+	中速	暂不分区，建议 500k 后按 created_at RANGE 分区
follow_logs	200万+	高速（最高频写入）	按 created_at 月度 RANGE 分区
property_photos	500万+	高速	按 property_id HASH 分区（16分区）
price_changes	50万	中速	无需分区
listing_histories	20万	低速	无需分区
clients	10万+	中速	暂不分区
viewings	100万	中速	无需分区

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九、必须在开发启动前明确的数据架构决策

决策项	推荐方案	风险
小区数据来源	预导入基础数据（安居客/链家 API）+ 支持手动新增兜底	高：影响录入体验
私盘可见范围	录入人所在门店可见（综合业务需求）	需与权限模块约定
号码查看权限	角色级控制：经纪人限查自己相关房源，店长无限制	需合规确认
重复房源主键	主键：手机号 hash；辅助：（小区+楼栋+单元+房号）组合	需双重校验
跟进目的枚举	存 lookup_items 表，运营可维护	初始化数据需提前收集
手机号加密算法	AES-256-GCM，密钥存 Django settings（生产用 Vault）	密钥管理需单独规划

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本文档为 Fonrey 系统 DATA MODEL v1.0，随 PRD 迭代同步更新。 下一步建议：API 接口规范（URL 设计 + Request/Response Schema）