-- Kennzahlen und Verlaufsreihen (Phase 13).
--
-- Der Plan verlangt zwoelf Diagramme. Zehn davon lassen sich aus Tabellen
-- bilden, die es bereits gibt: backup_job_runs traegt Dauer, Durchsatz und
-- Datenmengen jedes Laufs, backups die Groessen fuer Deduplizierung und
-- Kompression, restore_jobs und verification_jobs ihre Ergebnisse.
--
-- Diese Zahlen ein zweites Mal als Zeitreihe abzulegen waere die uebliche
-- Loesung und die schlechtere: Zwei Quellen fuer dieselbe Aussage laufen
-- auseinander, und man merkt es erst, wenn jemand nachrechnet. Aggregiert wird
-- deshalb aus den Ereignistabellen.
--
-- Diese Tabelle nimmt nur auf, was sonst **verloren geht**: Momentaufnahmen, die
-- beim naechsten Schreiben ueberschrieben werden. repositories.used_bytes ist
-- genau das — der heutige Stand, ohne jede Erinnerung an gestern.

CREATE TABLE metric_samples (
    -- id ist der fortlaufende Bezeichner.
    --
    -- Eine Zeitreihe wird ausschliesslich angehaengt und in Zeitfenstern
    -- gelesen; eine UUID braeuchte hier mehr Platz und brächte nichts.
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    -- metric_name benennt die Reihe.
    metric_name TEXT NOT NULL,
    -- subject_type benennt die Art des Gegenstands, etwa 'repository'.
    subject_type TEXT NOT NULL,
    -- subject_id ist der Gegenstand der Messung.
    subject_id UUID NOT NULL,
    -- value ist der gemessene Wert.
    --
    -- DOUBLE PRECISION statt BIGINT: Die Reihe nimmt auch Verhaeltnisse und
    -- Prozentwerte auf, und ein zweiter Wertetyp je Reihe waere eine Fallgrube.
    value DOUBLE PRECISION NOT NULL,
    -- unit ist die Einheit des Werts.
    --
    -- Sie steht an der Messung und nicht in einer Tabelle daneben: Wer eine
    -- Reihe liest, soll nicht raten muessen, ob 400 Bytes, Kilobytes oder
    -- Prozent meint.
    unit TEXT NOT NULL,
    -- measured_at ist der Zeitpunkt der Messung in UTC.
    measured_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT now(),

    -- NaN und Unendlich werden abgelehnt.
    --
    -- Ein einziger solcher Wert verseucht jede Summe und jeden Durchschnitt der
    -- Reihe — das Ergebnis ist danach selbst NaN, ohne dass irgendwo ein Fehler
    -- auftaucht. Aus einer geteilten Null wird so eine Kurve, die nichts mehr
    -- aussagt.
    --
    -- Die Pruefung ist ausdruecklich `value <> 'NaN'` und **nicht** das uebliche
    -- `value = value`: PostgreSQL wertet `NaN = NaN` als wahr, anders als
    -- IEEE 754. Der Standardtrick greift hier also nicht — real geprueft.
    CONSTRAINT metric_samples_value_finite CHECK (
        value <> 'NaN'::float8
        AND value <> 'Infinity'::float8
        AND value <> '-Infinity'::float8
    )
);

-- Der Zugriff erfolgt immer als „diese Reihe, dieser Gegenstand, dieses
-- Zeitfenster". Der Index bildet genau das ab.
CREATE INDEX metric_samples_series_idx
    ON metric_samples (metric_name, subject_id, measured_at DESC);

-- Fuer das Aufraeumen alter Messungen.
CREATE INDEX metric_samples_age_idx ON metric_samples (measured_at);

-- Zwei Messungen derselben Reihe zum selben Zeitpunkt sind eine Doppelung. Sie
-- entstuende, wenn zwei Control-Server gleichzeitig sammeln — und verfaelschte
-- jede Summe.
CREATE UNIQUE INDEX metric_samples_unique_idx
    ON metric_samples (metric_name, subject_id, measured_at);

-- ---------------------------------------------------------------------------
-- Repositories: Zeitpunkt der letzten Erfassung
-- ---------------------------------------------------------------------------

ALTER TABLE repositories
    -- metrics_collected_at ist der Zeitpunkt der letzten Kennzahlenerfassung.
    --
    -- Getrennt von last_checked_at: Das eine ist eine Zustandspruefung, das
    -- andere eine Messung. Ein Repository kann erreichbar sein, ohne dass
    -- jemand seinen Fuellstand notiert hat.
    ADD COLUMN metrics_collected_at TIMESTAMPTZ;