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包含 RuoYi-Vue 后端（ruoyi-iot 门禁模块）、RuoYi-Vue2 前端、设计文档与升级脚本。 忽略构建产物（target/node_modules/dist）、IDE 配置、运行日志与数据库转储。
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6.2 KiB
SQL
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-- 存量升级：D9 人脸特征多算法版本（v1.2 → v1.3）
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-- 背景：v1.2 的 lock_face 只有一组 feature_data/feature_algo_version，
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-- 同一人员按算法 v1 提取后再按 v2 提取会覆盖旧值，算法版本为 v1 的门锁
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-- 随即失去可用特征。D9 新增 lock_face_feature：
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-- 一个 (face_id, algo_version) 一行，一人多版本共存；
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-- 下发时按目标门锁 lock_device.face_algo_version 选对应版本；
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-- lock_face 保留图片与「最近一次成功提取」的镜像，旧接口不受影响。
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-- 执行前置：
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-- 1) 停止应用（至少停止授权下发与人脸提取）；
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-- 2) 备份 lock_face；
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-- 3) 先执行本脚本，再发布包含 D9 代码的版本。旧代码不认识新表，可继续
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-- 运行（仍读写 lock_face 旧列），但新代码在匹配不到特征时会阻断下发。
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-- 可重复执行：建表用 if not exists，回填只补缺失行，不覆盖运行期新数据。
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set names utf8mb4;
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-- 1、人脸特征-算法版本表
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create table if not exists lock_face_feature (
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feature_id bigint(20) not null auto_increment comment '特征ID',
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face_id bigint(20) not null comment '人脸ID（lock_face.face_id）',
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person_id bigint(20) not null comment '人员ID（lock_person.person_id）',
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person_no varchar(32) not null comment '人员编号（冗余协议键，与 lock_face.person_no 一致）',
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algo_version varchar(32) not null comment '算法版本（提取时使用的 algorithm_version，来自 lock_device.face_algo_version）',
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feature_data mediumtext comment '人脸特征值（base64编码）',
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feature_md5 varchar(32) default null comment '特征指纹（变更检测与幂等下发用）',
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feature_size int(11) default 0 comment '特征字节数',
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extract_status char(1) default '0' comment '特征提取状态（0未提取 1成功 2失败）',
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extract_time datetime comment '特征提取时间',
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extract_msg varchar(512) default null comment '特征提取失败原因',
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create_by varchar(64) default '' comment '创建者',
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create_time datetime comment '创建时间',
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update_by varchar(64) default '' comment '更新者',
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update_time datetime comment '更新时间',
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remark varchar(500) default null comment '备注',
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primary key (feature_id),
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unique key uk_lock_face_feature_algo (face_id, algo_version),
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key idx_lock_face_feature_person (person_no, algo_version),
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key idx_lock_face_feature_person_id (person_id)
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) engine=innodb comment = '人脸特征-算法版本表';
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-- 2、回填：lock_face 最近一次成功提取的特征转成对应版本的一行
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-- - 只回填有特征值且有算法版本的记录；无版本的旧数据无法归位，
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-- 由人脸管理页按门锁版本重新提取（下发前会阻断并提示）。
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-- - 只插入缺失行，重复执行不会覆盖运行期已提取的更优数据。
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insert into lock_face_feature (
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face_id, person_id, person_no, algo_version, feature_data, feature_md5,
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feature_size, extract_status, extract_time, extract_msg,
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create_by, create_time, update_by, update_time, remark
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)
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select f.face_id,
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f.person_id,
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f.person_no,
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trim(f.feature_algo_version),
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f.feature_data,
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f.feature_md5,
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coalesce(f.feature_size, 0),
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coalesce(f.extract_status, '1'),
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f.extract_time,
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f.extract_msg,
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'migrate',
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now(),
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'migrate',
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now(),
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'D9 存量回填'
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from lock_face f
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where f.del_flag = '0'
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and f.feature_data is not null
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and trim(coalesce(f.feature_algo_version, '')) <> ''
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and not exists (
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select 1 from lock_face_feature x
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where x.face_id = f.face_id
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and x.algo_version = trim(f.feature_algo_version)
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);
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-- 3、执行后核对（只读，按需执行）
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-- 3.1 回填条数：应与「有特征且有版本」的人脸数一致
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-- select (select count(1) from lock_face_feature) as feature_cnt,
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-- (select count(1) from lock_face
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-- where del_flag = '0' and feature_data is not null
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-- and trim(coalesce(feature_algo_version, '')) <> '') as migratable_cnt;
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--
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-- 3.2 仍未归位的旧特征（有特征值但无算法版本，需按门锁版本重新提取）
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-- select face_id, person_no, extract_status, extract_time
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-- from lock_face
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-- where del_flag = '0' and feature_data is not null
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-- and trim(coalesce(feature_algo_version, '')) = '';
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--
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-- 3.3 唯一约束自检：同一人脸同一版本不应多行
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-- select face_id, algo_version, count(1) c
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-- from lock_face_feature group by face_id, algo_version having c > 1;
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-- 3.4 人员编号与主表是否一致（应返回空）
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-- select ff.feature_id, ff.person_no, f.person_no as face_person_no
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-- from lock_face_feature ff join lock_face f on f.face_id = ff.face_id
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-- where ff.person_no <> f.person_no;
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-- 4、回滚
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-- 先回退到不含 D9 的应用版本，再执行：
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-- drop table if exists lock_face_feature;
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-- lock_face 的 feature_data/feature_algo_version 等旧列未被本脚本改写，
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-- 回退后旧代码可继续按单特征模型工作。
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