import uuid
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Boolean, DateTime, ForeignKey, JSON, text, Text, Float
from sqlalchemy.orm import relationship
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.
    Egy Organization-höz (org_type='service') kapcsolódik.
    """
    __tablename__ = "service_profiles"
    __table_args__ = {"schema": "data"}

    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    organization_id = Column(Integer, ForeignKey("data.organizations.id"), unique=True)
    
    # PostGIS GPS pont (SRID 4326 = WGS84 koordináták)
    location = Column(Geometry(geometry_type='POINT', srid=4326), index=True)
    
    # Állapotkezelés: ghost, active, flagged, inactive
    status = Column(String(20), server_default=text("'ghost'"), index=True)
    last_audit_at = Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now())

    # --- MAGÁNNYOMOZÓ (Deep Enrichment) ADATOK ---
    google_place_id = Column(String(100), unique=True)
    rating = Column(Float)
    user_ratings_total = Column(Integer)
    
    # Bentley vs BMW logika: JSONB a gyors, márkaszintű szűréshez
    # Példa: {"brands": ["Bentley", "Audi"], "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(JSON, server_default=text("'{}'::jsonb"))
    
    opening_hours = Column(JSON, server_default=text("'{}'::jsonb"))
    contact_phone = Column(String)
    website = Column(String)
    bio = Column(Text)

    # Kapcsolatok
    organization = relationship("Organization")
    expertises = relationship("ServiceExpertise", back_populates="service")

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.
    A címek itt már darabolva (IRSZ, Város, Utca, Házszám) szerepelnek 
    a jobb kereshetőség és validálás érdekében.
    """
    __tablename__ = "service_staging"
    __table_args__ = {"schema": "data"}

    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    
    # --- Alapadatok ---
    name = Column(String, nullable=False, index=True)
    
    # --- Strukturált cím adatok (A kérésedre bontva) ---
    postal_code = Column(String(10), nullable=True, index=True)  # Irányítószám
    city = Column(String(100), nullable=True, index=True)         # Település
    street = Column(String(255), nullable=True)                  # Utca és közterület jellege (pl. Diófa utca)
    house_number = Column(String(50), nullable=True)             # Házszám, emelet, ajtó
    full_address = Column(String, nullable=True)                 # Az eredeti, egybefüggő cím (ha van)

    # --- Elérhetőségek ---
    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)       # Forrás: 'OSM', 'Facebook', stb.
    external_id = Column(String(100), nullable=True, index=True) # Külső ID (pl. OSM node id)
    
    # --- Adatmentés ---
    # Itt landol a teljes robot-zsákmány minden apró részlettel
    raw_data = Column(JSONB, server_default=text("'{}'::jsonb"))
    
    # --- Státusz és Bizalom ---
    # status lehet: pending (feldolgozás alatt), enriched (nyomozó által bővített), 
    # duplicate (már megvan), verified (élesítésre kész)
    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())