"""MySQL message.text 建 ngram FULLTEXT 索引(搜索 LIKE 全扫 16s 回归修复)

Revision ID: b41e8fa0c7d2
Revises: fe63c6789e94
Create Date: 2026-08-27 15:55:00.000000

内容
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``_search_messages_mysql``(search router)早就在用 ``MATCH(m.text) AGAINST``
查询,但**没有任何环节在 MySQL 上建过 FULLTEXT 索引**——migrate_sqlite_to_mysql
按模型 create_all 建表(不含 FULLTEXT),迁移链也没有——索引缺失时 MATCH 报
错、代码回退 LIKE 全扫:2026-08-27 实测 860k 行 ``LIKE '%q%'`` 要 16.3s,前端
axios 15s 超时直接 ECONNABORTED,搜索页全空(切 Docker MySQL 单库后暴露)。

本迁移补上索引:

* 仅 MySQL 方言执行;SQLite 跳过(那边 FTS5 虚表走 app/db/fts.py 的
  ensure_fts 体系,与本索引无关)。
* ``WITH PARSER ngram``:中文/俄文等无空格分词文本按 bigram 切词,子串式
  匹配语义最接近原 LIKE 路径。
* 幂等:``sa.inspect`` 先查同名索引,存在即跳过(重放安全)。

注意:86 万行建 ngram 索引约 1-3 分钟(表重建),避开抓取窗口执行。
"""
from collections.abc import Sequence

import sqlalchemy as sa
from alembic import op


# revision identifiers, used by Alembic.
revision: str = 'b41e8fa0c7d2'
down_revision: str | Sequence[str] | None = 'fe63c6789e94'
branch_labels: str | Sequence[str] | None = None
depends_on: str | Sequence[str] | None = None

_INDEX_NAME = 'ft_message_text'


def _has_index(table: str, index: str) -> bool:
    insp = sa.inspect(op.get_bind())
    return index in {i['name'] for i in insp.get_indexes(table)}


def upgrade() -> None:
    """Upgrade schema."""
    bind = op.get_bind()
    if bind.dialect.name != 'mysql':
        return  # SQLite 的 FTS5 虚表由 app/db/fts.py ensure_fts 管,与此无关
    if _has_index('message', _INDEX_NAME):
        return  # 已建过,幂等跳过
    # 原生 DDL:本版 SQLAlchemy 的 Index 不认 WITH PARSER 方言参数
    bind.execute(
        sa.text(
            f"CREATE FULLTEXT INDEX {_INDEX_NAME} ON message (text) "
            f"WITH PARSER ngram"
        )
    )


def downgrade() -> None:
    """Downgrade schema."""
    bind = op.get_bind()
    if bind.dialect.name != 'mysql':
        return
    if not _has_index('message', _INDEX_NAME):
        return
    bind.execute(sa.text(f"DROP INDEX {_INDEX_NAME} ON message"))