import uuid
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Boolean, DateTime, ForeignKey, JSON, text, Text, Float, Index, Numeric
from sqlalchemy.orm import relationship, backref
from sqlalchemy.dialects.postgresql import UUID as PG_UUID, JSONB
from geoalchemy2 import Geometry # PostGIS támogatás
from sqlalchemy.sql import func
from app.db.base_class import Base

class ServiceProfile(Base):
    """
    Szerviz szolgáltató kiterjesztett adatai (v1.3.1).
    Egy Organization-höz (org_type='service') kapcsolódik.
    Támogatja a hierarchiát (Franchise/Telephely) és az automatizált dúsítást.
    """
    __tablename__ = "service_profiles"
    __table_args__ = (
        # Egyedi ujjlenyomat index a robot számára a duplikációk elkerülésére
        Index('idx_service_fingerprint', 'fingerprint', unique=True),
        {"schema": "data"}
    )

    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    
    # --- KAPCSOLAT A CÉGES IKERHEZ (Twin) ---
    organization_id = Column(Integer, ForeignKey("data.organizations.id"), unique=True)
    
    # --- HIERARCHIA (Fa struktúra) ---
    # Ez tárolja a szülő egység ID-ját (pl. hálózat központja)
    parent_id = Column(Integer, ForeignKey("data.service_profiles.id"), nullable=True)
    
    # --- ROBOT IDENTITÁS ---
    # Normalize(Név + Város + Utca) hash, hogy ne legyen duplikáció
    fingerprint = Column(String(255), nullable=False, index=True)

    # PostGIS GPS pont (SRID 4326 = WGS84 koordináták)
    location = Column(Geometry(geometry_type='POINT', srid=4326), index=True)
    
    # Állapotkezelés: ghost (robot találta), active, flagged, inactive
    status = Column(String(20), server_default=text("'ghost'"), index=True)
    last_audit_at = Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now(), onupdate=func.now())

    # --- GOOGLE ÉS KÜLSŐ ADATOK ---
    google_place_id = Column(String(100), unique=True)
    rating = Column(Float)
    user_ratings_total = Column(Integer)
    
    # --- MÉLYFÚRÁS (Deep Enrichment) ADATOK ---
    # AI elemzés: {"tone": "barátságos", "pricing": "közép", "reliability": "magas"}
    vibe_analysis = Column(JSONB, server_default=text("'{}'::jsonb"))
    
    # Közösségi háló: {"facebook": "url", "tiktok": "url", "insta": "url"}
    social_links = Column(JSONB, server_default=text("'{}'::jsonb"))

    # Speciális szűrő címkék: {"brands": ["Yamaha", "Suzuki"], "specialty": ["engine", "tuning"]}
    specialization_tags = Column(JSONB, server_default=text("'{}'::jsonb"))

    # Trust Engine (Bot Discovery=30, User Entry=50, Admin/Partner=100)
    trust_score = Column(Integer, default=30)
    is_verified = Column(Boolean, default=False)
    verification_log = Column(JSONB, server_default=text("'{}'::jsonb"))
    
    # --- ELÉRHETŐSÉG ---
    opening_hours = Column(JSONB, server_default=text("'{}'::jsonb"))
    contact_phone = Column(String)
    contact_email = Column(String)
    website = Column(String)
    bio = Column(Text)

    # --- KAPCSOLATOK ---
    organization = relationship("Organization", back_populates="service_profile")
    expertises = relationship("ServiceExpertise", back_populates="service")

    # --- ÖNMAGÁRA HIVATKOZÓ KAPCSOLAT (Hierarchia) ---
    sub_services = relationship(
        "ServiceProfile", 
        backref=backref("parent_service", remote_side=[id]),
        cascade="all, delete-orphan"
    )

    created_at = Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now())
    updated_at = Column(DateTime(timezone=True), onupdate=func.now())

class ExpertiseTag(Base):
    """Szakmai szempontok taxonómiája."""
    __tablename__ = "expertise_tags"
    __table_args__ = {"schema": "data"}
    
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    key = Column(String(50), unique=True, index=True) # pl. 'bmw_gs_specialist'
    name_hu = Column(String(100))
    category = Column(String(30)) # 'repair', 'fuel', 'food', 'emergency'

class ServiceExpertise(Base):
    """Kapcsolótábla a szerviz és a szakterület között."""
    __tablename__ = "service_expertises"
    __table_args__ = {"schema": "data"}
    
    service_id = Column(Integer, ForeignKey("data.service_profiles.id"), primary_key=True)
    expertise_id = Column(Integer, ForeignKey("data.expertise_tags.id"), primary_key=True)
    
    # Validációs szint (0-100% - Mennyire hiteles ez a szakértelem)
    validation_level = Column(Integer, default=0)
    
    service = relationship("ServiceProfile", back_populates="expertises")
    expertise = relationship("ExpertiseTag")

class ServiceStaging(Base):
    """
    Átmeneti tábla a Hunter (n8n/scraping) adatoknak.
    """
    __tablename__ = "service_staging"
    __table_args__ = (
        Index('idx_staging_fingerprint', 'fingerprint', unique=True),
        {"schema": "data"}
    )

    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    
    # --- Alapadatok ---
    name = Column(String, nullable=False, index=True)
    
    # --- Strukturált cím adatok ---
    postal_code = Column(String(10), index=True)
    city = Column(String(100), index=True)
    street_name = Column(String(150))
    street_type = Column(String(50)) 
    house_number = Column(String(20))
    stairwell = Column(String(20))
    floor = Column(String(20))
    door = Column(String(20))
    hrsz = Column(String(50))
    
    full_address = Column(String)
    contact_phone = Column(String, nullable=True)
    email = Column(String, nullable=True)
    website = Column(String, nullable=True)
    
    # --- Forrás és Azonosítás ---
    source = Column(String(50), nullable=True, index=True) 
    external_id = Column(String(100), nullable=True, index=True)
    
    # Robot ujjlenyomat a Staging szintű deduplikációhoz
    fingerprint = Column(String(255), nullable=False)
    
    # --- Adatmentés ---
    raw_data = Column(JSONB, server_default=text("'{}'::jsonb"))
    
    # --- Státusz és Bizalom ---
    status = Column(String(20), server_default=text("'pending'"), index=True)
    trust_score = Column(Integer, default=0)
    
    created_at = Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now())

class DiscoveryParameter(Base):
    """Robot vezérlési paraméterek."""
    __tablename__ = "discovery_parameters"
    __table_args__ = {"schema": "data"}
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    city = Column(String(100), nullable=False)
    keyword = Column(String(100), nullable=False)
    country_code = Column(String(2), default="HU")
    is_active = Column(Boolean, default=True)
    last_run_at = Column(DateTime(timezone=True))