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 docs/database.md

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| region_code | varchar(20) | 所属地区（行政区划代码） |
| enterprise_code | varchar(50) | 企业代码 |
| enterprise_name | varchar(200) | 企业名称 |
| unified_credit_code | varchar(50) | 统一社会信用代码（新版模板新增列；老模板无此列时为 NULL） |
| report_unit | varchar(200) | 填报单位（新版模板新增列；老模板无此列时为 NULL） |
| vehicle_total | int | 客运车辆_总计 |
| seat_total | int | 核定载客位_总计 |
| vehicle_schedule | int | 车辆数_客运班车（含定线旅游） |
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## 七、LLM脱敏映射

> **实现说明（2026-09-14 更新）**：当前实际生效的脱敏是**内存态**的——`DesensitizeService` 在数据外发前把企业名称替换为 `Company1`、`Company2`…，回答返回前再还原，映射只存在进程内存中、不落库。
> 具体做法：AI 查库（`query_database`）结果回填给大模型前，企业名称统一换别名，自由文本里的企业名称与手机号一并处理；`contact_person`（填表人）、`contact_phone`（联系电话）、`unified_credit_code`（统一社会信用代码）、`unit_leader`、`stats_leader`、`report_unit`、`enterprise_code` 直接从"可查列"中剔除，AI 既查不到也不能作为过滤/排序条件。
> 下表 `llm_desensitize_map` 为**预留**的落库版映射表，目前代码未引用、表为空；若后续需要留存脱敏审计痕迹再启用。

### llm_desensitize_map 脱敏映射表
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
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| /api/report/export/investFiveYearLogistics | "十五五"物流项目进展 | 固定名单过滤，市州小节+项目行 |
| /api/report/export/investBillion | 亿元投资项目 | 投资总表 + 规上项目表两sheet，亿元名单过滤 |
| /api/report/export/investCounty | 经济强县投资统计 | 经济强县名单过滤 |


## 九、专项统计-重要节假日模块

> 数据来源与模板：`docs/专项统计/重要节假日/2026年十一数据.xlsx`；快报模板：`docs/专项统计/重要节假日/湖北省国庆假期综合运输客流快报模板.docx`。首次启动会从工作簿初始化 2024/2025 年十一客流、车流数据，并初始化 2024-2026 年客运系数。

### holiday_calendar 节假日日期配置
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| id | bigint | PK |
| year | int | 年份 |
| holiday_type | varchar(32) | 春节 SPRING_FESTIVAL / 五一 LABOR_DAY / 十一 NATIONAL_DAY |
| holiday_date | date | 节假日具体日期 |
| day_index | int | 第几日，从 1 开始 |
| created_at / updated_at | datetime | 创建/更新时间 |

唯一键：`(year, holiday_type, day_index)`、`(year, holiday_type, holiday_date)`。仅 admin 可通过系统配置菜单维护。

### holiday_passenger_flow 节假日综合运输营业性客流
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| id | bigint | PK |
| year | int | 年份 |
| flow_date | date | 日期 |
| transport_mode | varchar(32) | 铁路 RAIL / 民航 CIVIL_AVIATION / 道路 ROAD / 水路 WATER |
| passenger_count | decimal(30,15) | 发送旅客数（万人次） |
| created_at / updated_at | datetime | 创建/更新时间 |

唯一键：`(year, flow_date, transport_mode)`。

### holiday_vehicle_flow 节假日综合运输非营业性车流
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| id | bigint | PK |
| year | int | 年份 |
| flow_date | date | 日期 |
| road_category | varchar(32) | 高速公路 EXPRESSWAY / 普通国省道 NATIONAL_PROVINCIAL |
| vehicle_type | varchar(32) | 小客车 SMALL_PASSENGER / 中小客车 MEDIUM_SMALL_PASSENGER |
  | vehicle_count | decimal(30,15) | 车流量（万辆次） |
  | comparison_base | decimal(30,15) | 普通国省道环比基期（万辆次，仅当年使用） |
  | created_at / updated_at | datetime | 创建/更新时间 |

唯一键：`(year, flow_date, road_category, vehicle_type)`。

### holiday_passenger_coefficient 客运系数配置
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| id | bigint | PK |
| year | int | 年份 |
| date_category | varchar(32) | 节假日 HOLIDAY / 非节假日 NON_HOLIDAY |
| coefficient | decimal(30,15) | 客运系数 |
| created_at / updated_at | datetime | 创建/更新时间 |

唯一键：`(year, date_category)`。仅 admin 可通过系统配置菜单维护。

### 计算与导入导出口径
  - 非营业性人员流动量 =（高速车流 + 普通国省道车流）× 当年节假日客运系数。
  - 2026 年普通国省道如填写环比基期，则只影响普通国省道车流量自身环比：填写时按“当日 / 环比基期 - 1”，未填写时按“当日 / 前一日 - 1”；折算人员流动量、总人员流动量等继续按 Excel 原公式计算。2024、2025 历史数据不使用该字段。
  - 公路人员流动量 = 道路营业性客运量 + 非营业性人员流动量。
- 总人员流动量 = 公路 + 铁路 + 民航 + 水路。
- 导入按“年份 + 节假日分类”读取 `holiday_calendar` 的日期，将工作簿“第N日”行覆盖写入当年客流/车流；日常只读取所选年份的当年列，历史年份仅首次初始化。
- 导入前检查比本次最新导入日更早的历史日期是否发生变化；如有变化先不写库，返回差异清单，用户确认后才允许覆盖。
- 导出以源工作簿为底稿，回填库内数据与客运系数；快报按日期生成 Word 并替换模板中的当日、累计、环比和同比内容。