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口径校准（对照聚水潭进销存导出 09-23 期初基准）： 崔桥工厂仓 基准 92388 / pm 路径 114286 / 回推 ≈89650 横林二仓 基准 63780 / pm 路径 1197 / 回推 ≈64029 山东青岗集 基准 88377 / pm 路径 67339 / 回推 ≈88210 河南洛宁 基准 83305 / pm 路径 76992 / 回推 ≈82473 pm_stockMonitor.jsStock 只覆盖纳入监控范围的 SKU 子集（横林二仓实测 1197 vs 全仓 63780），系统性偏低，不能充当全仓结存；「实时库存扣 流水回推」与基准偏差 0.3%~2.7%（来自缺失的 8 类单据），显著更准。
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'use strict';
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/**
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* 每日进销存 —— 期初快照缺失时的兜底推导
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* 正常情况下「期初 = 上一业务日快照」（每日 01:30 自动落库）。
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* 若快照缺失（服务停机、新纳入仓库等），用「实时库存扣流水回推」推导
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* 「上一业务日期末结存」并补写快照：
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* closing(D-1) = 当前实时库存 − 自 D 01:00 以来的净流入
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* 净流入 = 采购进仓 + 销售退货 − 销售出仓 − 采购退货（带符号流水求和，见 dailyInventoryFlows）
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* 口径校准（2026-09-27，对照聚水潭进销存导出 09-23 期初基准）：
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* 崔桥工厂仓 基准 92388 / 回推 ≈89650；横林二仓 基准 63780 / 回推 ≈64029；
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* 山东青岗集 基准 88377 / 回推 ≈88210；河南洛宁 基准 83305 / 回推 ≈82473。
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* 偏差 0.3%~2.7%，来源为业务库缺失的 8 类单据（调拨/盘点/加工/其它出入库）。
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* 注意：不要用 rpt.pm_stockMonitor 聚合 jsStock 充当全仓结存 ——
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* 该表只覆盖纳入监控范围的 SKU 子集（横林二仓实测 1197 vs 全仓 63780），
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* 系统性偏低，已在校准后弃用。
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*/
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const { fetchFlows } = require('./dailyInventoryFlows');
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/**
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* 推导 openingDate 的期末快照并补写。
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* @param {Object} opts
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* @param {Object} opts.cloudDb 业务库（mssql）
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* @param {Object} opts.snapshotDb 本地快照表访问模块
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* @param {Array} opts.baseline 仓库基线（warehouse/dbWarehouse/wmsCoId）
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* @param {string} opts.openingDate 期初业务日（YYYY-MM-DD，即要补快照的日期）
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* @param {string} opts.latestBizDate 最新业务日（YYYY-MM-DD，流水起点 = 其当日 01:00）
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* @param {Date|null} opts.takenAt 实时库存数据时间
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* @returns {Promise<{count:number, derivedCount:number}>}
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*/
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async function deriveAndStoreOpeningSnapshot(opts) {
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const { cloudDb, snapshotDb, baseline, openingDate, latestBizDate, takenAt } = opts;
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if (!openingDate || !latestBizDate) return { count: 0, derivedCount: 0 };
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const whs = baseline.filter((b) => b.wmsCoId != null);
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const wmsCoIds = whs.map((b) => b.wmsCoId);
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const flowFrom = `${latestBizDate} 01:00:00`;
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// 实时库存（与每日快照任务同口径：jst_inventoryInfo 按仓聚合）
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let realtimeMap = new Map();
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try {
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const rows = await cloudDb.query(
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`SELECT i.wms_co_id AS wmsCoId,
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ISNULL(SUM(CAST(i.qty AS DECIMAL(18, 2))), 0) AS qty,
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SUM(CASE WHEN ABS(ISNULL(i.qty, 0)) > 0.0001 THEN 1 ELSE 0 END) AS skuCount
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FROM rpt.jst_inventoryInfo i
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WHERE i.wms_co_id IN (${wmsCoIds.map((_, i) => `@w${i}`).join(',')})
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GROUP BY i.wms_co_id`,
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Object.fromEntries(wmsCoIds.map((id, i) => [`w${i}`, id])),
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{ requestTimeout: 120000 }
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);
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realtimeMap = new Map(rows.map((r) => [String(r.wmsCoId), r]));
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} catch (error) {
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console.error('[daily-inventory-opening] 实时库存聚合失败:', error.message);
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}
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// 自期初时刻以来的带符号流水（流出为负）
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let flowMap = new Map();
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try {
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flowMap = await fetchFlows(cloudDb, wmsCoIds, flowFrom);
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} catch (error) {
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console.error('[daily-inventory-opening] 流水取数失败:', error.message);
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}
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let derivedCount = 0;
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const payload = whs.map((b) => {
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const rt = realtimeMap.get(String(b.wmsCoId));
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const f = flowMap.get(String(b.wmsCoId)) || {};
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const netInflow = (f.purchaseIn || 0) + (f.salesReturn || 0) + (f.salesOut || 0) + (f.purchaseReturn || 0);
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const closingQty = Number(rt?.qty ?? 0) - netInflow;
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derivedCount += 1;
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return {
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wmsCoId: b.wmsCoId,
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warehouse: b.warehouse,
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dbWarehouse: b.dbWarehouse,
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closingQty: Number(closingQty.toFixed(2)),
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skuCount: Number(rt?.skuCount ?? 0),
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takenAt: takenAt ? new Date(takenAt) : null,
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};
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});
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const count = await snapshotDb.upsertSnapshot(openingDate, payload);
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console.log(`[daily-inventory-opening] 已补写 ${openingDate} 快照 ${count}/${whs.length} 仓（实时库存扣流水回推）`);
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return { count, derivedCount };
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}
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module.exports = { deriveAndStoreOpeningSnapshot };
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