数据库模型

AI 堆栈的数据存放位置和存储形式说明文档。共有四个存储库，各自承担不同角色。运营流程参见数据库管理。

大多数不由 AI 拥有

PostgreSQL·Cassandra 是PlantPulse 平台安装实例的共享资源。AI 堆栈不会独立启动自己的数据库。因此「AI 备份」和「平台备份」存在重叠——如果不明确划分各方职责，两端都会出现备份缺失。

存储库	所有者	存储内容
PostgreSQL `ch`	AI（平台 PG 中的独立数据库）	对话·事件·配置·MCP
Cassandra `pi`	AI	特征存储·异常检测产出物
Cassandra `pp`	平台（只读）	原始传感器·报警·OEE
Neo4j	AI	本体知识图谱
Qdrant	AI	文档嵌入向量

PostgreSQL `ch` — 对话与运营状态

平台 PostgreSQL 内的独立数据库 ch（jdbc:postgresql://<platform-host>:5432/ch）。

分组	表
对话	`chats` · `chat_messages` · `prompts` · `prompt_history`
用户	`users` · `user_roles` · `employees` · `web_push_subscription`
事件	`incident` · `incident_event` · `assignees`
异常检测运营	`anomaly_mute` · `hourly_anomaly` · `asset_tag_profile`
MCP	`mcp_server` · `mcp_tool_call_log` · `mcp_tool_pref`
RAG 集成	`rag_asset_card` · `rag_asset_doc_sync` · `rag_sync_run`
配置	`config` · `config_audit_log` · `metadata`

对话历史的唯一权威源在这里

2026-07 改版前，Cassandra 中也存有对话历史。现在是**chat_messages 单一来源**。查看旧文档时，不要在 Cassandra 中查找。

Cassandra `pi` — 特征存储

时序洞察服务拥有并生成的 12 个表。表名前缀为 tsi_。

分组	表
特征	`tsi_tag_feature_hourly` · `tsi_tag_feature_daily` · `tsi_asset_feature_hourly` · `tsi_asset_feature_daily`
上下文·资料	`tsi_asset_context_daily` · `tsi_asset_profile`
异常·故障	`tsi_anomaly_embedding` · `tsi_failure_signature` · `tsi_precursor_alert`
管道	`tsi_pipeline_status` · `tsi_pipeline_history` · `tsi_backfill_status`

服务启动时会幂等创建这些表。但键空间 pi 本身不由应用创建——由安装脚本负责（provision-platform-db.sh）。

特征为空时分析屏幕无法显示

管理控制台的异常检测·预测屏幕全部读取这些表。如果结果为空，先检查管道而不是模型 → 管理控制台的 Pipeline Status·Run History（AI 管理控制台）。

旧 pp.ti_* 已不存在

2026-07-30 从 pp 键空间迁移至 pi，旧表已 DROP。用旧名称查询不会有结果。

Cassandra `pp` — 平台原始数据（只读）

AI 仅读取平台采集的数据。不向其中写入。

表	用途
`tm_asset_data_based_second` / `_minute` / `_hour`	设备传感器时序
`tm_tag_point`	标签数据点
`tm_asset_alarm`	报警
`tm_asset_oee_history`	OEE
`tm_asset_ram` · `tm_asset_ems_history`	RAM · EMS
`tm_monitor_platform_status`	系统资源（CPU·内存·磁盘）

分区键因解析度而异

second : PRIMARY KEY ((asset_id, date, hour), timestamp)
minute : PRIMARY KEY ((asset_id, date), timestamp)
hour   : PRIMARY KEY (asset_id, timestamp)

查询缓慢时先检查解析度

秒级解析度在分区键中包含设备·日期·时刻。长时间跨度按秒级查询会触及数千个分区。长时间跨度用 _hour，短时间跨度才用 _second。

平台完整架构见平台数据库模型。

Neo4j · Qdrant — 知识图谱与向量

存储库	存储内容
Neo4j	本体——设备·工艺·文档的关系图
Qdrant	文档块的嵌入向量

RAG 引擎（LightRAG）配置为图存入 Neo4j，向量存入 Qdrant（LIGHTRAG_GRAPH_STORAGE=Neo4JStorage、LIGHTRAG_VECTOR_STORAGE=QdrantVectorDBStorage）。

恢复需重新导入文档

两者都是从原始文档衍生的产物。没有备份的情况下，只能重新上传原始文件并重建索引—— 原始文件的保留实际上就是备份。

本体概念参见理解本体。

备份范围清单

存储库	谁负责备份	丢失后果
PostgreSQL `ch`	AI 方需自行处理	对话·事件·配置丢失
Cassandra `pi`	AI 方需自行处理	特征丢失导致分析屏幕无数据（可重新计算但耗时）
Cassandra `pp`	平台备份	—
Neo4j · Qdrant	AI	文档索引丢失（可从原始文件重新生成）

运营流程见数据库管理。

PostgreSQL ch — 对话与运营状态​

Cassandra pi — 特征存储​

Cassandra pp — 平台原始数据（只读）​

分区键因解析度而异​

Neo4j · Qdrant — 知识图谱与向量​

备份范围清单​

相关文档​