odboy
8979c744a8
- 重构后端与前端，全程大白话注释（不懂程序也能看懂） - 移动阶段改为全局并行（MoveAll，工人数=CPU核心数） - 去掉记录每个文件搬去哪了（删除去向回填，解决写库卡顿） - 去掉重复文件标记与统计：重复判定改为 MD5+路径都相同才算，重复则原地忽略不移动；MD5 相同但路径不同仍照常搬 - 媒体库去掉归类目录列，看板去掉重复/归类分布统计
508 lines
20 KiB
Go
508 lines
20 KiB
Go
// Package store 负责把所有媒体信息存进数据库（SQLite），并提供查询。
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//
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// 大白话理解：这是"媒体库"的账本。扫描整理时把每个文件的来龙去脉记下来
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// （叫什么、多大、什么类型），网页上「媒体库」和「统计看板」两个页面
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// 就是从这本账本里查数据、算统计的。不记录文件搬去哪了——文件就在分类目录里。
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//
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// 技术细节：用的是 xorm + 纯 Go 的 SQLite 驱动（不用装任何 C 语言编译环境）。
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package store
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import (
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"database/sql"
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"fmt"
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"sort"
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"time"
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"kenaito-media-picker/internal/classify"
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sqlite "github.com/glebarez/go-sqlite"
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"xorm.io/xorm"
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)
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// DBFileName 数据库文件名。数据库放在被整理目录的根目录下，扫描时会跳过它，
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// 免得把"账本"自己当成媒体文件收走了。
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const DBFileName = "media-info.db"
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// init 把纯 Go 的 SQLite 驱动注册成 xorm 认识的 "sqlite3" 名字，
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// 这样就不用依赖 CGO（C 语言编译器）了。
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func init() {
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sql.Register("sqlite3", &sqlite.Driver{})
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}
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// MediaInfo 一条媒体文件的记录：文件本身的信息——路径、名字、大小、类型、宽高、编码、格式等。
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type MediaInfo struct {
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Id int64 `xorm:"pk autoincr 'id'" json:"id"`
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FileMd5 string `xorm:"char(32) index 'file_md5'" json:"fileMd5"` // 文件 MD5，内容相同则相同，用来判断是不是同一个文件
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FilePath string `xorm:"text 'file_path'" json:"filePath"` // 扫描时的源路径（在哪发现的）
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FileName string `xorm:"varchar(255) 'file_name'" json:"fileName"` // 文件名（含扩展名）
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FileExt string `xorm:"varchar(32) 'file_ext'" json:"fileExt"` // 扩展名（如 .jpg）
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FileSize int64 `xorm:"bigint 'file_size'" json:"fileSize"` // 文件大小（字节）
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MimeType string `xorm:"varchar(128) 'mime_type'" json:"mimeType"` // MIME 类型（如 image/jpeg）
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MediaType string `xorm:"varchar(16) index 'media_type'" json:"mediaType"` // 大类型：image / video / audio
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Width int `xorm:"int index 'width'" json:"width"` // 宽（像素）
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Height int `xorm:"int index 'height'" json:"height"` // 高（像素）
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Duration float64 `xorm:"real 'duration'" json:"duration"` // 时长（秒）
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Codec string `xorm:"varchar(64) 'codec'" json:"codec"` // 编码，如 h264 / hevc
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Format string `xorm:"varchar(64) 'format'" json:"format"` // 容器格式，如 mp4 / mkv
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RawInfo string `xorm:"text 'raw_info'" json:"rawInfo"` // ffprobe 读出的原始信息（JSON），留底备用
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HeadMd5 string `xorm:"char(32) index('idx_fp') 'head_md5'" json:"headMd5"` // 文件头 256KB 的 MD5（指纹用）
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TailMd5 string `xorm:"char(32) index('idx_fp') 'tail_md5'" json:"tailMd5"` // 文件尾 256KB 的 MD5（指纹用）
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CreatedAt time.Time `xorm:"created 'created_at'" json:"createdAt"` // 首次入库时间
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UpdatedAt time.Time `xorm:"updated 'updated_at'" json:"updatedAt"` // 最近更新时间
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}
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// Store 数据库访问的封装。整个程序共用一个实例，通过它读写数据库。
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type Store struct {
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engine *xorm.Engine // xorm 的数据库引擎（连接）
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}
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// AppConfig 应用级键值配置表。目前只存一条：上次使用的存放目录。
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// 存到数据库里，下次打开页面能自动回填，不用用户重新输。
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type AppConfig struct {
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Key string `xorm:"pk varchar(64) 'key'"` // 配置项名字
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Value string `xorm:"text 'value'"` // 配置值
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}
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// Open 打开（或第一次时创建）数据库，并保证表结构齐全。
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func Open(dbPath string) (*Store, error) {
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e, err := xorm.NewEngine("sqlite3", dbPath)
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if err != nil {
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return nil, err
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}
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e.ShowSQL(false)
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// SQLite 同一时刻只允许一个写连接，这里限制成 1 个，避免并发写冲突
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e.SetMaxOpenConns(1)
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// 自动创建/补全两张表（媒体记录表、配置表）
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if err := e.Sync(new(MediaInfo), new(AppConfig)); err != nil {
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_ = e.Close()
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return nil, err
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}
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return &Store{engine: e}, nil
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}
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// Close 关闭数据库连接。
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func (s *Store) Close() error {
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if s == nil || s.engine == nil {
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return nil
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}
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err := s.engine.Close()
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s.engine = nil
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return err
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}
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// ============================ 应用配置 ============================
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// SaveConfig 保存/更新一条应用配置（有就更新，没有就插入）。
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func (s *Store) SaveConfig(key, value string) error {
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if s == nil || s.engine == nil || key == "" {
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return nil
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}
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existing := new(AppConfig)
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has, err := s.engine.Where("key = ?", key).Get(existing)
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if err != nil {
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return err
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}
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if has {
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_, err = s.engine.Where("key = ?", key).Update(&AppConfig{Value: value})
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return err
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}
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_, err = s.engine.Insert(&AppConfig{Key: key, Value: value})
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return err
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}
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// GetConfig 读取一条应用配置；不存在返回空串。
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func (s *Store) GetConfig(key string) string {
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if s == nil || s.engine == nil || key == "" {
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return ""
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}
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cfg := new(AppConfig)
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has, err := s.engine.Where("key = ?", key).Get(cfg)
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if err != nil || !has {
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return ""
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}
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return cfg.Value
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}
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// ============================ 媒体记录的新增/更新 ============================
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// SaveMedia 保存/更新一条媒体记录：按 MD5 找，有就更新，没有就新增。
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func (s *Store) SaveMedia(info *MediaInfo) error {
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if s == nil || s.engine == nil {
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return nil
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}
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existing := new(MediaInfo)
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has, err := s.engine.Where("file_md5 = ?", info.FileMd5).Get(existing)
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if err != nil {
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return err
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}
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if has {
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info.Id = existing.Id
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_, err = s.engine.ID(existing.Id).Update(info)
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return err
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}
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_, err = s.engine.Insert(info)
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return err
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}
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// SaveMediaBatch 在一个事务里批量保存/更新媒体记录。
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// 一次扫描可能有几千个文件，一个个提交事务很慢，攒一批一次写入快得多。
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func (s *Store) SaveMediaBatch(infos []*MediaInfo) error {
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if s == nil || s.engine == nil || len(infos) == 0 {
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return nil
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}
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sess := s.engine.NewSession()
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defer sess.Close()
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if err := sess.Begin(); err != nil {
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return err
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}
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for _, info := range infos {
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existing := new(MediaInfo)
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has, err := sess.Where("file_md5 = ?", info.FileMd5).Get(existing)
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||
if err != nil {
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_ = sess.Rollback()
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return err
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}
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if has {
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||
info.Id = existing.Id
|
||
if _, err = sess.ID(existing.Id).Update(info); err != nil {
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||
_ = sess.Rollback()
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return err
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||
}
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} else if _, err = sess.Insert(info); err != nil {
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_ = sess.Rollback()
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return err
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}
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}
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return sess.Commit()
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}
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// ============================ 媒体记录的查询 ============================
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// FindMediaByFingerprint 按"文件大小 + 头 256KB + 尾 256KB"这三个指纹找记录。
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// 用途：大文件先用指纹去库里碰碰运气，对上了直接借它的 MD5，省得全量算一遍。
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func (s *Store) FindMediaByFingerprint(size int64, headMd5, tailMd5 string) (*MediaInfo, bool) {
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if s == nil || s.engine == nil || headMd5 == "" || tailMd5 == "" {
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return nil, false
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||
}
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info := new(MediaInfo)
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has, err := s.engine.Where("file_size = ? AND head_md5 = ? AND tail_md5 = ?", size, headMd5, tailMd5).Get(info)
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if err != nil || !has {
|
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return nil, false
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||
}
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return info, true
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||
}
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// FindMediaByMd5 按文件 MD5 找记录（用于判断"同一个文件是不是又出现了一次"）。
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func (s *Store) FindMediaByMd5(md5 string) (*MediaInfo, bool) {
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if s == nil || s.engine == nil || md5 == "" {
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return nil, false
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}
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info := new(MediaInfo)
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has, err := s.engine.Where("file_md5 = ?", md5).Get(info)
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||
if err != nil || !has {
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||
return nil, false
|
||
}
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return info, true
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||
}
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// ============================ 媒体库列表查询 ============================
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// MediaQuery 媒体库列表的查询条件。空值表示"这一项不过滤"。
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type MediaQuery struct {
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MediaType string // 类型：image / video / audio
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Orientation string // 方向：horizontal / vertical / square
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Keyword string // 文件名模糊搜索
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Codec string // 编码
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Format string // 容器格式
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Resolution string // 分辨率档位（如 1080P / 5K / 普通 / 原图）
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Page int // 第几页（从 1 开始）
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PageSize int // 每页几条
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SortField string // 按哪个字段排序：id / fileSize / width / duration / createdAt
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SortOrder string // asc 升序 / desc 降序
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}
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// ListMedia 按条件查媒体列表（带分页和排序）。
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func (s *Store) ListMedia(q MediaQuery) ([]MediaInfo, error) {
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if s == nil || s.engine == nil {
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return nil, nil
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}
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sess := s.newQuerySession(q)
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defer sess.Close()
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if order := sortColumn(q.SortField, q.SortOrder); order != "" {
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sess.OrderBy(order)
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} else {
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sess.Desc("id") // 默认按入库顺序倒序，最新的排最前
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}
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if q.Page > 0 {
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pageSize := q.PageSize
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if pageSize <= 0 {
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||
pageSize = 10
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}
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sess.Limit(pageSize, (q.Page-1)*pageSize)
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||
}
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list := make([]MediaInfo, 0)
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err := sess.Find(&list)
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return list, err
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}
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// CountMedia 统计满足条件的记录数（给分页算"总共多少页"用）。
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func (s *Store) CountMedia(q MediaQuery) (int64, error) {
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if s == nil || s.engine == nil {
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return 0, nil
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}
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sess := s.newQuerySession(q)
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||
defer sess.Close()
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return sess.Count(new(MediaInfo))
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||
}
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// newQuerySession 建一个带查询条件的会话。
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func (s *Store) newQuerySession(q MediaQuery) *xorm.Session {
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sess := s.engine.NewSession()
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cond, args := buildMediaCond(q)
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if cond != "" {
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sess.Where(cond, args...)
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||
}
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return sess
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||
}
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// buildMediaCond 根据查询条件拼 SQL 的 where 部分；一个条件都没有返回空。
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func buildMediaCond(q MediaQuery) (string, []interface{}) {
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var cond string
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var args []interface{}
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// appendCond 是拼装小工具：把"片段 + 参数"用 AND 串起来
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appendCond := func(fragment string, vals ...interface{}) {
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if cond != "" {
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cond += " AND "
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}
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cond += fragment
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args = append(args, vals...)
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||
}
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if q.MediaType != "" {
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appendCond("media_type = ?", q.MediaType)
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}
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// 方向筛选：其实就看宽高谁大谁小
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switch q.Orientation {
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case "horizontal":
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appendCond("width > ? AND width > height", 0) // 横屏：宽 > 高
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case "vertical":
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||
appendCond("width > ? AND width < height", 0) // 竖屏：宽 < 高
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||
case "square":
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||
appendCond("width > ? AND width = height", 0) // 等比：宽 = 高
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||
}
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if q.Keyword != "" {
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appendCond("file_name LIKE ?", "%"+q.Keyword+"%") // 文件名模糊匹配
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||
}
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if q.Codec != "" {
|
||
appendCond("codec = ?", q.Codec)
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||
}
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if q.Format != "" {
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||
appendCond("format = ?", q.Format)
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||
}
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// 分辨率筛选：把"档位标签"翻译成尺寸范围再查
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if q.Resolution != "" {
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if minLong, maxLong, exactW, exactH := classify.ResRange(q.Resolution); minLong >= 0 {
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||
if exactW > 0 && exactH > 0 {
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||
// 标准档：宽高精确匹配
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appendCond("(width = ? AND height = ?)", exactW, exactH)
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} else if maxLong >= 0 {
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||
// 约数档：长边在一个区间内
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appendCond("(max(width, height) >= ? AND max(width, height) < ?)", minLong, maxLong)
|
||
} else {
|
||
// 超出档位：长边不小于某值
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||
appendCond("max(width, height) >= ?", minLong)
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||
}
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||
}
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||
}
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if cond == "" {
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return "", nil
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}
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return cond, args
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}
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// sortColumn 把排序字段翻译成数据库列名。
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// 只认白名单里的字段，防止用户传个奇怪字段名来搞 SQL 注入。返回 "" 表示不排序。
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func sortColumn(field, order string) string {
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columns := map[string]string{
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"id": "id",
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"fileSize": "file_size",
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"width": "width",
|
||
"height": "height",
|
||
"duration": "duration",
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||
"createdAt": "created_at",
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||
}
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col, ok := columns[field]
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if !ok {
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return ""
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}
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if order == "desc" {
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return col + " DESC"
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}
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return col + " ASC"
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}
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// ============================ 统计看板 ============================
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// MediaStats 统计看板要展示的全部数据。前端「统计看板」页面就是照这个结构展示的。
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type MediaStats struct {
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TotalFiles int64 `json:"totalFiles"` // 媒体总数
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TotalSize int64 `json:"totalSize"` // 总体积（字节）
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TypeCounts []KV `json:"typeCounts"` // 按类型（图片/视频/音频）的数量与体积
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OrientCount []KV `json:"orientCount"` // 按方向（横/竖/正方）的数量
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ResCount []KV `json:"resCount"` // 按分辨率档位的数量
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CodecCount []KV `json:"codecCount"` // 视频编码分布
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FormatCount []KV `json:"formatCount"` // 容器格式分布
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TopLarge []KV `json:"topLarge"` // 体积最大的 10 个文件
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DurationTotal int64 `json:"durationTotal"` // 视频/音频总时长（秒）
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DurationAvg int64 `json:"durationAvg"` // 平均时长（秒）
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AvgSize int64 `json:"avgSize"` // 平均文件体积（字节）
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MaxSize int64 `json:"maxSize"` // 最大文件体积（字节）
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MinSize int64 `json:"minSize"` // 最小文件体积（字节）
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DurationBins []KV `json:"durationBins"` // 时长区间分布（如 1-5分钟）
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||
CreatedCounts []KV `json:"createdCounts"` // 入库趋势（近 30 天，按天）
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||
ExtCounts []KV `json:"extCounts"` // 扩展名分布
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MimeCounts []KV `json:"mimeCounts"` // MIME 类型分布
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AudioCodecCount []KV `json:"audioCodecCount"` // 音频编码分布
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||
}
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// KV 统计里的一种"键值对"：某一类是什么（key）、有多少个（count）、占多少字节（size）。
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type KV struct {
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Key string `json:"key"`
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||
Count int64 `json:"count"`
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||
Size int64 `json:"size"`
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||
}
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// Stats 汇总全部统计数据。用了一堆 SQL 查询，把各种分布都算出来。
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func (s *Store) Stats() (*MediaStats, error) {
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if s == nil || s.engine == nil {
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return &MediaStats{}, nil
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}
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st := &MediaStats{
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||
// 空库时这些列表默认为空数组（而不是 null），前端直接能用
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ResCount: []KV{},
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||
DurationBins: []KV{},
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CreatedCounts: []KV{},
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||
ExtCounts: []KV{},
|
||
MimeCounts: []KV{},
|
||
AudioCodecCount: []KV{},
|
||
}
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||
// 总数和总体积
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var totalCnt struct {
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||
C int64 `xorm:"c"`
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||
}
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if _, err := s.engine.SQL("SELECT COUNT(*) AS c FROM media_info").Get(&totalCnt); err == nil {
|
||
st.TotalFiles = totalCnt.C
|
||
}
|
||
var sizeTotal struct {
|
||
Size int64 `xorm:"size"`
|
||
}
|
||
if _, err := s.engine.SQL("SELECT COALESCE(SUM(file_size),0) AS size FROM media_info").Get(&sizeTotal); err == nil {
|
||
st.TotalSize = sizeTotal.Size
|
||
}
|
||
|
||
// 类型统计（数量 + 体积）
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||
typeRows := make([]KV, 0)
|
||
if err := s.engine.SQL("SELECT media_type AS key, COUNT(*) AS count, COALESCE(SUM(file_size),0) AS size FROM media_info GROUP BY media_type ORDER BY count DESC").Find(&typeRows); err == nil {
|
||
st.TypeCounts = typeRows
|
||
}
|
||
// 方向统计（只有宽高都有效的才算）
|
||
orientRows := make([]KV, 0)
|
||
if err := s.engine.SQL("SELECT CASE WHEN width>height THEN 'horizontal' WHEN width<height THEN 'vertical' ELSE 'square' END AS key, COUNT(*) AS count, COALESCE(SUM(file_size),0) AS size FROM media_info WHERE width>0 AND height>0 GROUP BY 1 ORDER BY count DESC").Find(&orientRows); err == nil {
|
||
st.OrientCount = orientRows
|
||
}
|
||
// 编码 / 格式 / 大文件 TOP10
|
||
codecRows := make([]KV, 0)
|
||
if err := s.engine.SQL("SELECT COALESCE(NULLIF(codec,''),'未知') AS key, COUNT(*) AS count, COALESCE(SUM(file_size),0) AS size FROM media_info WHERE media_type='video' AND codec <> '' GROUP BY codec ORDER BY count DESC LIMIT 10").Find(&codecRows); err == nil {
|
||
st.CodecCount = codecRows
|
||
}
|
||
formatRows := make([]KV, 0)
|
||
if err := s.engine.SQL("SELECT COALESCE(NULLIF(format,''), LOWER(ltrim(file_ext,'.'))) AS key, COUNT(*) AS count, COALESCE(SUM(file_size),0) AS size FROM media_info WHERE (format <> '' OR file_ext <> '') GROUP BY key ORDER BY count DESC LIMIT 10").Find(&formatRows); err == nil {
|
||
st.FormatCount = formatRows
|
||
}
|
||
largeRows := make([]KV, 0)
|
||
if err := s.engine.SQL("SELECT file_name AS key, 1 AS count, file_size AS size FROM media_info ORDER BY file_size DESC LIMIT 10").Find(&largeRows); err == nil {
|
||
st.TopLarge = largeRows
|
||
}
|
||
|
||
// 分辨率分布：这里不用 SQL 分组，而是把每个文件的大小取出来，
|
||
// 用和归类时同一套规则（classify.ResLabel）算档位再计数，保证和分类结果完全一致。
|
||
resMap := make(map[string]int64)
|
||
rows, err := s.engine.SQL("SELECT width, height FROM media_info WHERE width>0 AND height>0").Query()
|
||
if err != nil {
|
||
return st, err
|
||
}
|
||
for _, row := range rows {
|
||
var w, h int
|
||
if _, err := fmt.Sscanf(string(row["width"]), "%d", &w); err == nil {
|
||
if _, err := fmt.Sscanf(string(row["height"]), "%d", &h); err == nil {
|
||
label := classify.ResLabel(w, h)
|
||
if label == "" {
|
||
label = "未知"
|
||
}
|
||
resMap[label]++
|
||
}
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}
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}
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for k, v := range resMap {
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st.ResCount = append(st.ResCount, KV{Key: k, Count: v})
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}
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sortKVs(st.ResCount)
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// 时长统计（视频/音频）：总时长 + 平均时长
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var dur struct {
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Total float64 `xorm:"total"`
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Avg float64 `xorm:"avg"`
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}
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if _, err := s.engine.SQL("SELECT COALESCE(SUM(duration),0) AS total, COALESCE(AVG(CASE WHEN duration>0 THEN duration END),0) AS avg FROM media_info WHERE duration>0").Get(&dur); err == nil {
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st.DurationTotal = int64(dur.Total)
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st.DurationAvg = int64(dur.Avg)
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}
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// 时长区间分布：<1分钟 / 1-5分钟 / 5-30分钟 / 30分钟-1小时 / >1小时
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durRows := make([]KV, 0)
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if err := s.engine.SQL("SELECT CASE WHEN duration<60 THEN '<1分钟' WHEN duration<300 THEN '1-5分钟' WHEN duration<1800 THEN '5-30分钟' WHEN duration<3600 THEN '30分钟-1小时' ELSE '>1小时' END AS key, COUNT(*) AS count, COALESCE(SUM(duration),0) AS size FROM media_info WHERE duration>0 GROUP BY key ORDER BY count DESC").Find(&durRows); err == nil {
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st.DurationBins = durRows
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}
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// 平均/最大/最小文件体积
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var sizeStat struct {
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Avg int64 `xorm:"avg"`
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Max int64 `xorm:"max"`
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Min int64 `xorm:"min"`
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}
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if _, err := s.engine.SQL("SELECT COALESCE(AVG(file_size),0) AS avg, COALESCE(MAX(file_size),0) AS max, COALESCE(MIN(file_size),0) AS min FROM media_info").Get(&sizeStat); err == nil {
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st.AvgSize = sizeStat.Avg
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st.MaxSize = sizeStat.Max
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st.MinSize = sizeStat.Min
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}
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// 入库趋势（近 30 天，按天）：把时间字段截出日期再分组，倒序排完再翻正
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createdRows := make([]KV, 0)
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if err := s.engine.SQL("SELECT substr(created_at,1,10) AS key, COUNT(*) AS count, COALESCE(SUM(file_size),0) AS size FROM media_info WHERE created_at <> '' GROUP BY key ORDER BY key DESC LIMIT 30").Find(&createdRows); err == nil {
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for i, j := 0, len(createdRows)-1; i < j; i, j = i+1, j-1 {
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createdRows[i], createdRows[j] = createdRows[j], createdRows[i]
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}
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st.CreatedCounts = createdRows
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}
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// 扩展名分布
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extRows := make([]KV, 0)
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if err := s.engine.SQL("SELECT LOWER(ltrim(file_ext,'.')) AS key, COUNT(*) AS count, COALESCE(SUM(file_size),0) AS size FROM media_info WHERE file_ext <> '' GROUP BY key ORDER BY count DESC LIMIT 10").Find(&extRows); err == nil {
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st.ExtCounts = extRows
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}
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// MIME 类型分布
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mimeRows := make([]KV, 0)
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if err := s.engine.SQL("SELECT mime_type AS key, COUNT(*) AS count, COALESCE(SUM(file_size),0) AS size FROM media_info WHERE mime_type <> '' GROUP BY mime_type ORDER BY count DESC LIMIT 10").Find(&mimeRows); err == nil {
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st.MimeCounts = mimeRows
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}
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// 音频编码分布
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audioRows := make([]KV, 0)
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if err := s.engine.SQL("SELECT COALESCE(NULLIF(codec,''),'未知') AS key, COUNT(*) AS count, COALESCE(SUM(file_size),0) AS size FROM media_info WHERE media_type='audio' AND codec <> '' GROUP BY codec ORDER BY count DESC LIMIT 10").Find(&audioRows); err == nil {
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st.AudioCodecCount = audioRows
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}
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return st, nil
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}
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// sortKVs 把统计结果按数量从多到少排序。
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func sortKVs(list []KV) {
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sort.Slice(list, func(i, j int) bool { return list[i].Count > list[j].Count })
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}
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