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Go-Eino 面试 Agent 平台采用结构良好的关系数据库模式，使用 GORM 作为 ORM 框架。该设计遵循以用户为中心的方法，在不同功能域之间实现明确的关注点分离。
核心实体关系
用户管理模式
user 表作为系统的核心实体，支持传统身份验证和微信集成：user.go
核心功能：
- 双重身份验证：支持用户名/邮箱登录以及微信 OpenID/UnionID 集成
- 基于角色的访问控制：实现基于角色的权限管理，默认角色为 'user'
- 软删除：利用 GORM 的
DeletedAt进行逻辑删除 - 唯一约束：对用户名、邮箱和微信标识符强制唯一性
索引策略：
id上的主键username、email、wechat_open_id、wechat_union_id上的唯一索引- 用于高效身份验证查询的复合索引
简历管理系统
resume 表处理用户文档存储，具备版本控制功能：resume.go
存储架构：
- 内容存储：使用
longtext实现灵活的文档内容存储 - 元数据跟踪：维护文件信息（名称、大小、类型）以便正确处理
- 默认选择：实现
is_default标志用于主简历标识 - 软删除：使用
deleted标志进行逻辑删除并保留数据
查询优化：
- 为
user_id建立索引以高效检索用户特定简历 - 为
deleted建立索引以过滤活跃记录 - 为
is_default建立索引以优化主简历查找
面试会话管理
面试系统采用多表方法进行全面会话跟踪：
面试记录表
interview_record.go 存储会话元数据：
会话属性：
- 分类：类型、难度和领域分类
- 上下文：公司和职位信息用于定向面试
- 生命周期：状态跟踪（待定/已完成）及持续时间测量
- 时间：自动时间戳管理用于审计跟踪
面试对话表
interview_dialogue.go 捕获对话流：
对话存储：
- 顺序存储：按时间顺序维护问答对
- 用户关联：将对话链接到特定用户和面试会话
- 文本内容：使用
text类型支持无限内容长度 - 复合索引：针对用户+报告查询进行优化
面试评估系统
interview_evaluation.go 实现多维度评估：
评估架构：
- JSON 序列化：使用 GORM 的 JSON 序列化器存储复杂的维度数据
- 可扩展维度：灵活的
EvaluationDimension结构支持多种评估标准 - 精确评分：使用
decimal(5,2)实现准确的分数表示 - 软删除：通过逻辑删除维护评估历史
答案报告系统
answer_report.go 提供详细的答案分析：
报告结构：
- 分层数据：用于复杂答案记录的嵌套 JSON 结构
- 全面反馈：包括优势、劣势和建议的多方面评估
- 消息历史：在答案上下文中完整保存对话
- 模块化评论：用于详细答案分析的结构化评论系统
预测系统模式
预测功能实现题库系统：prediction.go
题目管理：
- 记录组织：预测记录对相关题目进行分组
- 题目元数据：跟踪题目顺序和内容
- 用户关联：将预测链接到用户账户
- 可扩展设计：支持批量题目创建和检索
数据库设计模式
索引策略
模式采用策略性索引优化性能：
| 表 | 主索引 | 次索引 | 目的 |
|---|---|---|---|
| user | id | username, email, wechat_open_id, wechat_union_id | 身份验证和查找 |
| resume | id | user_id, deleted | 用户查询和过滤 |
| interview_record | id | user_id | 会话检索 |
| interview_dialogue | id | user_id, report_id | 对话查询 |
| interview_evaluation | id | user_id, report_id, deleted | 评估查找 |
| answer_report | id | user_id, report_id, deleted | 报告访问 |
数据类型优化
- 文本存储：使用
longtext存储可变长度内容（简历、答案） - 精确数字：采用
decimal(5,2)实现准确评分 - 时间戳处理：为 created/updated 字段自动处理毫秒精度
- 布尔标志：使用整数表示状态和删除标志
软删除实现
多个表实现逻辑删除：
- GORM 集成：利用
gorm.DeletedAt自动软删除 - 自定义标志：在 GORM 软删除不适用的场景使用整数
deleted标志 - 查询过滤：在标准查询中自动排除已删除记录
事务管理
系统包含事务支持以确保数据一致性：transaction.go 为涉及多表的复杂操作提供事务工具，确保相关数据修改的 ACID 属性。
模式设计通过策略性索引优先考虑查询性能，同时通过外键关系和软删除模式维护数据完整性。这种方法在可扩展性与数据保留需求之间取得平衡。
对复杂嵌套结构（评估、答案报告）使用 JSON 序列化，既提供了灵活性，又保持了关系数据库在核心实体关系和索引方面的优势。
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