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ADR-0002 · 数据中台建模决策（本体 / 双时态 / 时序 / 图谱）
项目：AIAudit 状态：已接受（MVP） 日期：2026-06 关联：
0-req-AIAudit.md（R2、R3）、任务 P1.2 / P1.3
背景
审计数据中台需同时满足：①按审计本体组织实体与关系（知识图谱穿透）；②双时态建模（业务时间+系统时间，可回放历史）；③时间序列（时序造假识别）。需在能力与可靠性/组件数之间平衡。
决策
1. 本体与知识图谱：关系表 + 递归 CTE（MVP）
- 用
entity（实体）+entity_relationship（关系边）两张通用表承载审计本体，实体类型与关系类型由ontology_entity_type/ontology_relationship_type字典定义。 - 多跳穿透（如实控人识别）用 PostgreSQL 递归 CTE 实现。
- 不在 MVP 引入 Apache AGE，规避源码编译的构建脆弱性；后续多跳压力增大再评估迁移到 AGE/Neo4j。
2. 双时态建模
- 关键审计对象采用双时态：
- 业务有效期：
valid_from/valid_to（应用时间）。 - 系统记录期：
system_from/system_to（事务时间）。
- 业务有效期：
- 用
tstzrange+btree_gist排他约束防止同一实体业务有效期重叠。 - "按任意历史时点回放"= 给定
(as_of_valid, as_of_system)过滤两条时间线。
3. 时间序列
- 行为/指标类数据（用户生命周期事件、回款、话务、佣金、资源使用）写入
metric_event等表。 - 生产环境（Linux）用 TimescaleDB
create_hypertable转为超表，按时间分区/压缩。 - 本地开发（macOS）：因 TimescaleDB 在 macOS 上 Homebrew 编译不稳定，本地跳过该扩展，
metric_event作为普通索引表使用；超表转换在迁移中条件执行（扩展存在才转），不影响功能，仅少了规模优化。
4. 数据版本与可追溯
- 每批数据落地登记
data_version（来源、批次、时间、行数），业务记录引用data_version_id，使任一结论可回溯到当时数据版本（R3）。
影响
- MVP 仅依赖 TimescaleDB + pgvector + btree_gist，镜像可靠（
timescaledb-ha:pg16内置）。 - 图能力以关系建模实现，接口层（统一穿透查询服务）对上层屏蔽底层是关系还是图库，便于将来替换。