riftbound-database 1.0.0

Acquisition, normalization, versioning, and persistence for Riftbound data.

riftbound-database

riftbound-database est la librairie d'acquisition, de normalisation, d'historisation et de persistance des données Riftbound.

Le projet suit cette direction de dépendances :

riftbound-core
    ↑ utilisé par
riftbound-database
    ↓ utilise
baobab-database

Le modèle métier canonique appartient à riftbound-core. Ce dépôt ne doit pas redéfinir les cartes, sets, domaines, types, tags, coûts ou textes de carte. L'accès aux moteurs, sessions et transactions SQLAlchemy sera encapsulé derrière un adaptateur local de baobab-database.

Prérequis

• Python 3.12 ou 3.13 ;
• PostgreSQL pour l'intégration, SQLite étant réservé aux tests rapides.

Installation de développement

python -m venv .venv
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -e ".[dev]"

La dépendance riftbound-core est résolue depuis PyPI (>=0.1.1,<0.2).

Configuration

Variable	Obligatoire	Valeur par défaut	Rôle
RIFTBOUND_DATABASE_URL	Non au bootstrap	aucune	URL PostgreSQL ; obligatoire en production et pour l'API
RIFTBOUND_STORAGE_PATH	Non	storage	Racine du stockage local
RIFTBOUND_LOG_LEVEL	Non	INFO	Niveau de logs Python
RIFTBOUND_ENVIRONMENT	Non	development	Nom de l'environnement d'exécution
RIFTBOUND_TEST_POSTGRESQL_URL	Tests E2E	aucune	URL PostgreSQL pour pytest -m postgresql

Les secrets éventuellement présents dans RIFTBOUND_DATABASE_URL ne doivent jamais être écrits dans les logs. Les fichiers .env sont ignorés par Git.

Provider de base de données

Les moteurs, sessions et transactions passent exclusivement par riftbound_database.database.BaobabProvider. PostgreSQL utilise baobab-database 2.0.0 avec le driver psycopg; SQLite est limité aux tests sur fichier temporaire.

L'adaptation complète et les options SSL supportées sont documentées dans docs/database-provider.md.

Modèles et migrations

Les modèles SQLAlchemy vivent sous riftbound_database.database.models. Les mappers domaine ↔ persistance sont sous database/mappers. Alembic est configuré via alembic.ini et exécutable avec :

python -m alembic upgrade head

Pour les tests locaux sans PostgreSQL, définir RIFTBOUND_MIGRATION_SQLITE_PATH ou laisser Alembic utiliser la base SQLite par défaut sous .my_cache/.

Repositories

Les écritures applicatives passent par RiftboundUnitOfWork, qui expose les repositories sans créer de session locale. Les retours sont limités aux objets riftbound-core ou aux read models sous database/read_models/.

from riftbound_database.database.baobab_provider import BaobabProvider
from riftbound_database.database.unit_of_work import RiftboundUnitOfWork

provider = BaobabProvider.for_sqlite("test.db")
unit_of_work = RiftboundUnitOfWork(provider)
with unit_of_work.transaction() as repositories:
    card = repositories.cards.find_by_stable_id("card-001")

Collections utilisateur et decks (v1.0.0)

La persistance applicative pour riftbound-api est disponible via les mêmes repositories transactionnels :

with unit_of_work.transaction() as repositories:
    collection = repositories.collections.get_or_create_default_collection(user_id)
    deck = repositories.decks.create_deck(
        user_id,
        DeckCreatePayload(name="Competitive", visibility="private"),
    )

Guide complet : docs/collections-decks.md (tables, migrations, intégration API, remplacement des adaptateurs mémoire).

Ingestion

Les imports passent par BaseImporter, qui orchestre fetch, stockage raw, checksum, batch et persistance via les repositories. SetImporter importe des fichiers JSON locaux de façon idempotente avec normalisation, checksum canonique et stockage sous normalized_data/sets/. CardNormalizer produit des DTO canoniques compatibles avec riftbound-core, calcule un checksum stable et signale les champs ambigus via le statut needs_review. Les importers cartes (LocalFileCardImporter, OfficialApiCardImporter, CardGalleryImporter) normalisent, versionnent et persistent les cartes via les repositories. Les documents normatifs passent par RulesImporter, ErrataImporter et BanlistImporter avec normalisation, checksums stables, historisation (rules_versions, snapshots banlist) et statuts matched / ambiguous / needs_review. Un FakeImporter est disponible pour les tests.

Assets

Les images de cartes sont téléchargées par CardAssetDownloader, validées (MIME, taille minimale, signature binaire) puis stockées sous {RIFTBOUND_STORAGE_PATH}/card_assets/{set_code}/{card_id}/ avec un metadata.json par carte. La persistance relationnelle passe par AssetRepository ; un checksum inchangé évite les écritures inutiles.

from riftbound_database.assets import AssetDownloadRequest, AssetVariant, CardAssetDownloader
from riftbound_database.config.settings import Settings
from riftbound_database.database.baobab_provider import BaobabProvider
from riftbound_database.database.unit_of_work import RiftboundUnitOfWork

settings = Settings()
downloader = CardAssetDownloader()
provider = BaobabProvider.for_sqlite("test.db")
unit_of_work = RiftboundUnitOfWork(provider)
request = AssetDownloadRequest(
    set_code="OGN",
    card_id="card-unit-001",
    variant=AssetVariant.ORIGINAL,
    source_url="https://example.test/card.png",
)
with unit_of_work.transaction() as repositories:
    result = downloader.download(request, settings, repositories.assets)

Synchronisation

Les jobs sous riftbound_database.sync orchestrent les importers via un SyncManifest JSON (ADR-0002) : chemins locaux + liste assets[] avec URLs source explicites. FullSyncJob exécute dans l'ordre sets → cartes → assets → règles → errata → banlists, avec dry_run et SyncReport final.

from riftbound_database.sync import FullSyncJob, SyncContext, SyncManifestLoader

manifest = SyncManifestLoader.load(Path("sync.json"))
context = SyncContext(settings=settings, unit_of_work=unit_of_work, manifest=manifest)
report = FullSyncJob().run(context)

CLI

La CLI Typer est exposée via le script riftbound-database (ou python -m riftbound_database.cli.main). Options globales : --database-url, --sqlite-path, --storage-path, --log-level.

riftbound-database --sqlite-path ./local.db db upgrade
riftbound-database --sqlite-path ./local.db import sets --path ./sets.json
riftbound-database --sqlite-path ./local.db import cards --source local-file --path ./cards.json
riftbound-database --sqlite-path ./local.db import rules --path ./rules.json
riftbound-database --sqlite-path ./local.db import errata --path ./errata.json
riftbound-database --sqlite-path ./local.db import banlist --path ./banlist.json
riftbound-database --sqlite-path ./local.db assets download --manifest ./sync.json
riftbound-database --sqlite-path ./local.db sync full --manifest ./sync.json
riftbound-database checksums verify
riftbound-database export normalized --format json

Les imports supportent --dry-run et --limit. Les commandes retournent un code de sortie non nul en cas d'échec ; les secrets de connexion ne sont jamais loggés.

Qualité

python -m pytest
python -m coverage run -m pytest
python -m coverage report
python -m ruff check .
python -m mypy src tests
python -m bandit -r src

Tests rapides vs intégration

# PostgreSQL local via Docker (optionnel)
docker compose up -d postgres
$env:RIFTBOUND_TEST_POSTGRESQL_URL="postgresql+psycopg://riftbound:riftbound@localhost:5432/riftbound_test"

# unitaires (CI par défaut)
python -m pytest -m "not integration and not postgresql"

# migrations SQLite
python -m pytest tests/integration/riftbound_database/database/migrations/

# PostgreSQL (service local requis)
set RIFTBOUND_TEST_POSTGRESQL_URL=postgresql+psycopg://user:pass@localhost:5432/riftbound_test
python -m pytest -m postgresql

# E2E collections/decks PostgreSQL uniquement
python -m pytest tests/integration/riftbound_database/database/test_collections_decks_e2e_postgresql.py -q

# tests contractuels (BL-027)
python -m pytest -m contract -q

Voir docs/contract-tests.md, docs/e2e-postgresql.md et docs/collections-decks.md.

Couverture minimale configurée : 85 % (pyproject.toml).

CI GitHub Actions

Le workflow .github/workflows/ci.yml exécute sur chaque push/PR vers main :

• quality : ruff, mypy, bandit ;
• unit : pytest + coverage (Python 3.12 et 3.13) ;
• integration : migrations SQLite + test PostgreSQL via service container.

Les dépendances (riftbound-core, baobab-database) sont installées depuis PyPI ; aucun secret GitHub n'est requis pour la CI si tous les packages restent publics.

Documentation projet

Le cahier des charges et le découpage fonctionnel sont disponibles dans docs/.

Guides opérationnels :

• docs/collections-decks.md — intégration collections/decks (v1.0.0) ;
• docs/contract-tests.md — tests contractuels ;
• docs/e2e-postgresql.md — E2E PostgreSQL ;
• docs/api-port-compatibility.md — contrat ports API ;

Le catalogue initial a été livré via les backlogs BL-001 à BL-014. L'épopée collections/decks (BL-015 → BL-029) clôt la version 1.0.0.