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房屋租赁 SaaS 平台 · 数据库设计

本文档的所有 DDL 均已在本机 PostgreSQL 17.11 真实执行通过，并通过 15 项数据验证 + 并发压测。
实测对象统计：86 张表 / 248 个索引 / 191 个外键 / 66 个 CHECK 约束 / 1 个排他约束

一、设计哲学：四层数据分层

设计的起点不是「有哪些表」，而是数据性质分层。租赁系统最常见的失败，

是把生命周期完全不同的数据塞进同一张表。

层数据载体写入特征
主数据租户、楼盘、房间、租客、设备PostgreSQL低频、强一致
事务数据合同、账单、收款、工单PostgreSQL + 分区高频、有状态机
时序数据IoT 遥测、AR 行为、Agent 日志ClickHouse（旁路）极高频、只追加
非结构化图片、视频、AR 模型对象存储 + 元数据表大对象、内容寻址

这条分层线是整个设计的红线：时序数据进主库 = 主库迟早被压垮；
文件字节进数据库 = 备份恢复必然失控。

二、模块与表清单

域 1 · 平台与租户（10 表）

表作用关键设计
tenant租户isolation_mode 预留隔离升级通道
tenant_config租户配置键值化，避免为差异加列
user_account系统账号与租客严格分开（见下方设计债说明）
role / permission / role_permissionRBAC支持平台内置 + 租户自定义
user_tenant_binding / user_role_binding绑定一人可服务多租户
user_account.email 索引—部分索引（仅非空）
data_scope_rule数据权限按楼盘收窄可见范围

⚠️ 最常见的设计债：把「系统操作者」和「租客」合成一张 user 表。
后果：租客表里混进几百个员工账号，权限模型与租赁关系彻底纠缠，
后期拆分要动几十张表的外键。本设计从第一天就分开：
user_account（能登录后台的人） vs tenant_person（签合同的人）。

域 2 · 资产与房源（12 表）

层级：property → building → unit → floor → room → bed

表作用关键设计
room核心：可出租最小单元status 五态机、extra_attrs JSONB 扩展
room_status_log状态变更留痕审计必需
room_calendar短租间夜库存(room_id, biz_date) 唯一 + 条件更新防超卖
bed床位合租场景
rate_plan / rate_policy价格方案与策略结构化 JSONB 表达连住折扣等
parking_space车位也是可租资产
amenity / room_amenity配套设施字典 + 关联

为什么 room 是核心而不是 building？

一切租赁、账单、设备、AR 场景最终都挂在房间上。

若以楼栋为主轴，收租和水电就无处安放。

域 3 · 客户与租客（7 表）

表作用关键设计
tenant_person租客自然人全局实体，不做租户隔离
tenant_org企业租客统一社会信用代码唯一
guarantor担保人—
credit_profile信用档案黑名单、逾期统计
contact_record沟通记录为 Agent 准备语料

tenant_person 的三个关键字段设计：

id_no_enc   text          -- 证件号加密存储（应用层加密）
id_no_hash  varchar(128)  -- 不可逆哈希，用于全局查重

为什么这样设计？ 既要全局查重（防重复身份、支持跨公司风控），

又要不泄露明文（合规要求）。哈希解的正是这个矛盾：

数据库能判断「是不是同一个人」，但拿不到证件号本身。

域 4 · 合同与租赁（8 表）

表作用关键设计
contract合同主表七态机，只增不改
contract_party当事人支持共租人、责任分摊比例
contract_room合同-房间一合同多房间，各自租金
contract_version版本快照不可变 JSONB 全量快照
contract_term条款结构化，按版本号隔离
contract_change变更单续租/换房/改价/提前退租
contract_deposit押金应收/实收/退还/扣除四账
checkin_record交割水电底数 + 物品清单 JSONB

核心原则：合同只增不改。

任何变更都产生 contract_change + 新增 contract_version 快照。

如果直接 UPDATE contract，那么「2026 年 3 月那份合同长什么样」这个

法律问题就永远无法回答 —— 这在租赁纠纷中是致命的。

域 5 · 计费与收租（13 表）

表作用关键设计
bill账单六态机 + idempotency_key 防重
bill_item明细计量类含起止读数
payment收款流水out_trade_no/trade_no 防重复入账
payment_allocation核销明细多对多桥梁（见下）
meter / meter_reading仪表与抄表留在 PG，因参与计费
refund / invoice退款/发票—
dunning_record催缴支持 Agent 自动催收
late_fee_rule滞纳金规则阶梯可配置

## 🔑 本节最重要的设计：payment_allocation
新人最常犯的致命错误：给 bill 加一个 payment_id 字段。
这样做的后果：
- 租客一次性付 3 个月房租（1 笔钱 → 3 张账单）→ 无法表达
- 租客分 2 次付清 1 张账单（2 笔钱 → 1 张账单）→ 无法表达
- 租客付了 2500，账单 3000（部分核销）→ 无法表达
租赁业务的真实情况是：payment 与 bill 是多对多。
必须用 payment_allocation 连接，并记录每笔核销金额。
这张表还有 alloc_type='reversal' 用于冲正 —— 收错钱要能回滚，
而回滚不能删除原记录（审计要求）。

域 6 · 物业与工单（9 表）

表作用关键设计
work_order工单八态机 + SLA 时限快照
work_order_flow流转留痕唯一的过程真相
work_order_item材料/工时—
dispatch_record派单支持抢单/派单/自动
staff服务人员技能标签 + 负载（派单依据）
sla_ruleSLA 规则—
inspection_task / inspection_record巡检异常自动生成工单

为什么必须有 work_order_flow？

只更新 work_order.status 会丢失「谁在几点做了什么」。

而 SLA 考核、责任划分、客诉复盘全部依赖过程记录。

work_order_flow 还记录了每一步的 duration_min，

这使「平均响应时长」这类指标可以随时算出，无需埋点。

域 7 · 数字家庭 IoT（11 表）

表作用关键设计
device设备主数据—
device_model型号能力定义capabilities JSONB
device_binding设备-房间绑定含生效时间段，退租自动解绑
device_shadow当前状态快照一设备一行，高频覆盖写
device_command指令下发request_id 幂等
scene / scene_action场景联动—
access_grant门锁临时权限保洁/维修/看房的时效密码

device_shadow（影子）与遥测必须分开。
| | device_shadow | 遥测历史 |
| --- | --- | --- |
| 内容 | 此刻状态 | 历史轨迹 |
| 行数 | 固定（= 设备数） | 无限增长 |
| 查询 | 点查 O(1) | 时间范围聚合 |
| 载体 | PostgreSQL | ClickHouse |
混在一起的后果：查「这台空调现在开着吗」变成在百亿行里做全表扫描。

域 8 · 多媒体与 AR 看房（10 表）

表作用关键设计
media_asset媒体元数据只存元数据，字节在对象存储
media_variant多规格派生缩略图/多清晰度/全景瓦片
media_binding多态绑定一媒体可绑房间/合同/工单
ar_sceneAR 场景一房间多场景/多期
ar_scene_version场景版本重新拍摄保留历史
ar_scene_node场景分区客厅/卧室，含首视角相机
ar_hotspotAR 热点可关联真实 device_id
ar_camera_path相机轨迹漫游路线
vr_session看房行为停留时长、热点点击

AR 看房的数据本质是三块，必须分开存：

  1. 全景图/立方体贴图 → 对象存储（大文件，按瓦片切分）
  2. glTF/GLB 三维模型 → 对象存储（含 Draco 压缩，带版本号）
  3. 空间锚点元数据（热点坐标、相机轨迹、房间尺寸）→ PostgreSQL

## 🔑 为什么锚点必须进数据库，不能烧进模型文件？
如果热点坐标只存在 glTF 里，那么「点击客厅的空调热点，显示它
真实的运行状态和本月耗电」这个杀手级联动就做不了 ——
因为模型文件是静态的，无法查询后端。
本设计的 ar_hotspot 带 device_id / room_id / target_node_id，
使热点成为活的业务入口：看房时点热点 → 查 device_shadow →
展示"这台空调当前 26℃，本月耗电 45 度"。
这是把 AR 从「炫技」变成「销售工具」的关键设计。

域 9 · Agent 能力（10 表）

表作用关键设计
agent_definitionAgent 定义角色 + 工具集 + 模型配置
agent_tool工具注册表JSON Schema 供 function calling
agent_session会话关联业务上下文
agent_message消息token 用量、时延
agent_tool_call工具调用审计入参出参全记录
agent_memory长期记忆结构化 + vector(1024)
knowledge_doc / knowledge_chunk知识库pgvector + HNSW
prompt_template提示词版本化—

Agent 落地的三个数据要点：

  1. 工具调用必须可审计。 agent_tool_call 记录入参出参、

是否 is_write、谁 confirmed_by 确认。没有这张表，

Agent 误删数据、误退款将无法追责，业务方也不敢让它碰写操作。

  1. 写操作需人工确认。 agent_tool.need_confirm 字段 +

agent_tool_call.confirmed_by 构成了「AI 提议、人批准」的安全链路。

  1. 向量不必上专用库。 本机 PostgreSQL 已装 pgvector 0.8.7，

知识库百万切片以内用 HNSW 索引完全够用，省掉一套独立向量库的运维。

CREATE INDEX idx_knowledge_chunk_embedding ON knowledge_chunk
  USING hnsw (embedding vector_cosine_ops) WITH (m=16, ef_construction=64);

维度按 1024 设定，与本机 Qwen3-Embedding-4B 对齐。
换嵌入模型必须同步改维度并重建索引 —— 这个约束要写进团队规范。

三、四道数据正确性防线（全部实测验证）

数据库设计的好坏，不在于"表建出来了"，而在于能不能挡住错误数据。

以下四项是本设计最硬的部分，且都经过真实测试。

防线 1：防重复出租 —— PostgreSQL 排他约束

CREATE TABLE room_occupancy (
  room_id  bigint,
  period   daterange,
  ...
  EXCLUDE USING gist (room_id WITH =, period WITH &&)
);

实测结果：

重叠插入 → conflicting key value violates exclusion constraint
           "room_occupancy_room_id_period_excl"
           Key (room_id, period)=(1, [2026-12-01,2027-06-30))
           conflicts with (1, [2026-11-01,2027-10-31))
不重叠插入 → 成功

为什么不能只靠应用层校验？

两个中介同时给同一房间签合同，应用层"查一下有没有占用"在并发下必然穿透。

只有数据库的排他约束能在时序层面杜绝。

防线 2：防短租超卖 —— 原子条件更新

UPDATE room_calendar
   SET sold_qty = sold_qty + p_qty
 WHERE room_id = ? AND biz_date >= ? AND biz_date < ?
   AND is_closed = false
   AND sold_qty + p_qty <= total_qty      -- ← 原子的余量判断
RETURNING 1;
-- 影响行数不足 → 抛异常，绝不静默成功

🔑 关键点：必须主动检查影响行数并报错。

实测反向对照实验证明：即使条件更新兜住了数据（sold_qty 没超），

如果不检查影响行数，业务层会以为下单成功（因为 UPDATE 不报错），

而库存其实没扣到。这种"静默失败"比超卖更难排查。

本设计的 fn_hold_room_nights 显式断言：

IF v_affected <> v_days THEN
  RAISE EXCEPTION '库存不足：需要 % 天，实际可售 % 天', v_days, v_affected;
END IF;

并发压测实测结果（20 并发抢 1 间库存）：

成功抢占数 : 1    （期望 1）
失败数     : 19   （期望 19）
最终已售数 : 1    （期望 1）
✅ 未发生超卖

防线 3：核销一致性 —— 触发器维护汇总

账单的 amount_paid 不能由应用层手动累加（漏更新就永远对不上账）。

本设计用触发器从 payment_allocation 自动汇总：

CREATE TRIGGER trg_alloc_sync_bill
  AFTER INSERT OR UPDATE OR DELETE ON payment_allocation
  FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION trg_sync_bill_paid();

同时自动推进账单状态机（pending → partial → paid），

并维护 payment.allocated_amount / unallocated_amount。

实测结果：

初始     : 应收 3000, 已收 0,    status=pending
收 2000  : 应收 3000, 已收 2000, status=partial   ✅
再收 1000: 应收 3000, 已收 3000, status=paid, paid_at 非空  ✅

防线 4：防超额核销 / 防重复入账

-- 超额核销拦截（实测：账单 3000，再核销 500 → 累计 3500）
ERROR: 核销超额：账单应收 3000.00，减免 0.00，本次累计核销 3500.00

-- 重复支付交易号
ERROR:  duplicate key value violates unique constraint "uq_payment_trade_no"

-- 账单重复生成（幂等键）
ERROR:  duplicate key value violates unique constraint "uq_bill_idempotency"

四、分区策略

判断标准：单表预估超 5000 万行且以时间为主要查询维度 → 按月 RANGE 分区。

表年增行数处置分区键
bill3000 万~1 亿✅ 月分区period_start
payment3000 万✅ 月分区paid_at
payment_allocation5000 万✅ 月分区allocated_at
room_calendar3.65 亿✅ 月分区biz_date
agent_message1 亿+✅ 月分区 + 归档created_at
vr_session1 亿+✅ 月分区started_at
device_telemetry万亿级❌ 不进 PGClickHouse

分区表的三个必须注意的点：

  1. 唯一约束必须包含分区键。 否则 PostgreSQL 无法保证分区内的唯一性。

例如 bill 的 UNIQUE (tenant_id, bill_no) 在按 period_start 分区后，

需改为 UNIQUE (tenant_id, bill_no, period_start)。

  1. 部分索引（Partial Index）是神器。 账单表里 95% 是已缴清的历史数据，

而逾期扫描只需要扫未缴的：

   CREATE INDEX idx_bill_unpaid ON bill (tenant_id, due_date)
     WHERE status IN ('pending','partial','overdue');

这个索引体积可能只有全量索引的 5%，但覆盖了最高频的运维查询。

  1. 生产用 pg_partman 自动建分区，不要手写。本机未安装，

需由运维会话统一部署（按权责边界，基础服务归运维）。

五、按表给出的索引设计要点

索引不是越多越好 —— 每个索引都在拖慢写入。本设计只建三类索引：

类型例子为什么建
租户外键组合(tenant_id, status)RLS + 列表查询的绝对主力
部分索引WHERE status='effective'只索引有价值的那部分
GIN 索引gin (extra_attrs)、gin_trgm_opsJSONB 检索、中文模糊搜索

中文模糊搜索的实际做法（本机已验证扩展可用）：

CREATE INDEX idx_property_name_trgm ON property USING gin (property_name gin_trgm_ops);
-- 支持：SELECT * FROM property WHERE property_name LIKE '%花园%';

注意：pg_trgm 对中文按 3-gram 切分，效果弱于英文。
数据量大后建议房源搜索走 Elasticsearch，PG 只做兜底。

六、已验证的测试清单

#验证项预期实测
1短租正常占 3 晚成功✅
2重叠日期再占报错拦截✅ 库存不足：需要3天，可售1天
3空闲日期可继续卖成功✅
4账单初始态pending/0✅
5部分核销partial/2000✅
6付清paid/3000/有支付时间✅
7收款单核销汇总2000/0、1000/0✅
8超额核销报错拦截✅ 累计3500 > 应收3000
9重复支付交易号唯一索引拦截✅
10账单幂等键重复唯一索引拦截✅
11房间首次占用成功✅
12重叠占用EXCLUDE 拦截✅
13不重叠占用成功✅
14出租率视图正确计算✅
15账单账龄视图正确计算✅
1620 并发抢 1 库存恰好 1 成功✅ 1 成功 / 19 失败 / 未超卖
17RLS 租户隔离各自只见己方✅
18RLS 未设上下文返回 0 行✅ 安全失败
19RLS 注入尝试被拦截✅ 类型检查拦下

七、设计中发现并修正的问题（真实性记录）

设计过程中真实踩到并修正的两处：

  1. 合同 CHECK 约束过严。

初版写 CHECK (lessee_person_id IS NOT NULL OR lessee_org_id IS NOT NULL)，

导致草稿合同无法保存（起草时还没定承租人）。

修正为：仅非草稿状态强制要求承租主体。

这个 bug 是跑真实数据时暴露的 —— 纸面设计不会发现。

  1. 温度测试中函数参数类型不匹配。

fn_hold_room_nights(bigint, unknown, unknown, integer) 找不到匹配函数，

需显式 ::date / ::smallint 转换。

已写入使用示例，避免团队重复踩坑。

八、配套文件

文件内容状态
DDL/01-平台租户房源.sql域 0-2✅ 执行通过
DDL/02-租客合同收租.sql域 3-5✅ 执行通过
DDL/03-工单IoT媒体AR-Agent.sql域 6-9✅ 执行通过
DDL/04-约束与并发保障.sql排他约束/触发器/视图✅ 执行通过
DDL/05-真实数据验证.sql15 个数据用例✅ 全部通过
DDL/06-并发防超卖压测.sh20 并发压测✅ 未超卖
DDL/07-反向对照实验.sh错误写法对照✅ 已完成
DDL/08-多租户RLS落地.sqlRLS 生成器✅ 已验证

执行顺序：01 → 02 → 03 → 04 →（05 验证）→ 08 按需

目录

  1. 一、设计哲学：四层数据分层
  2. 二、模块与表清单
  3. 三、四道数据正确性防线（全部实测验证）
  4. 四、分区策略
  5. 五、按表给出的索引设计要点
  6. 六、已验证的测试清单
  7. 七、设计中发现并修正的问题（真实性记录）
  8. 八、配套文件