package core

import (
	"TsDB2/DB/core/index"
	"TsDB2/DB/core/index/btree"
	"TsDB2/DB/core/index/datapage"
	"TsDB2/DB/core/page"
	"TsDB2/DB/core/types"
	"bytes"
	"encoding/binary"
	"fmt"
	"runtime/debug"
	"sort"
	"sync"
)

// Deleter 删除操作对象
type Deleter struct {
	table *Table
	where Condition
}

// Delete 返回删除操作对象
func (table *Table) Delete() *Deleter {
	return &Deleter{table: table}
}

// Where 设置删除条件
func (d *Deleter) Where(cond Condition) *Deleter {
	d.where = cond
	return d
}

// Exec 执行删除
// SQLite 风格优化: 先软删除 DataPage 行 (极快), 再重建索引 (流式, 低内存)
// 避免逐行级联删除 B+ 树的高昂开销
func (d *Deleter) Exec() (int64, error) {
	// 找到主键索引
	var pkMeta *IndexMeta
	for i := range d.table.indexMeta.metas {
		m := &d.table.indexMeta.metas[i]
		if m.Flag&0x80 != 0 {
			continue
		}
		if m.IndexType == page.IndexTypePrimary || m.IndexType == page.IndexTypeTime {
			pkMeta = &d.table.indexMeta.metas[i]
			break
		}
	}
	if pkMeta == nil {
		return 0, nil
	}

	// 本流程靠"重建索引"落地, 前提是每种索引都支持从零批量构建。
	// 必须在 Phase 1 之前校验: 那里已经把行标记成删除, 事后再报错会留下
	// "行没了、索引还是旧的" 的半途状态, 比直接拒绝更糟。
	if err := d.checkRebuildSupported(pkMeta); err != nil {
		return 0, err
	}

	// 用 Scan 流式收集匹配行的 pkID (避免 Find 反序列化全行)。
	// 必须用 scanWithPKID 拿真实 pkID: 行数据里没有 pkID 字段 (它是行的 8 字节前缀),
	// 旧实现退化成"取第一个 uint64 字段值当 pkID", 主键列不是行内第一个 8 字节列时
	// 会删掉另一个主键指向的行, 而真正匹配的行一条都没删 —— 静默删错数据。
	pkIDs := make(map[uint64]bool)
	err := d.table.Query().Where(d.where).scanWithPKID(func(pkID uint64, _ []types.FieldValue) bool {
		pkIDs[pkID] = true
		return true
	})
	if err != nil {
		return 0, err
	}
	if len(pkIDs) == 0 {
		return 0, nil
	}

	// Phase 1: 软删除 DataPage 中的行 (只标记 DeletedFlag, 极快!)
	pkHandler, _ := index.Compose.GetHandler(pkMeta.IndexType)
	dpIDs := pkHandler.GetDataPageIDs(d.table.handle, pkMeta.EntryPage)

	var count int64
	pkKeyBE := make([]byte, 8) // 复用缓冲区
	for _, dpID := range dpIDs {
		dp, err := datapage.Load(d.table.handle, dpID)
		if err != nil {
			continue
		}
		changed := false
		rows := dp.GetAllRows()
		for _, storeRow := range rows {
			if len(storeRow) < 8 {
				continue
			}
			pkID := binary.BigEndian.Uint64(storeRow[:8])
			if pkIDs[pkID] {
				binary.BigEndian.PutUint64(pkKeyBE, pkID)
				if dp.DeleteByPK(pkKeyBE) {
					changed = true
					count++
					// 行已作废 → 释放它占用的动态字段堆块引用。
					// storeRow 是 GetAllRows 的独立拷贝, storeRow[8:] 即该行
					// 完整行数据(首字节是 schemaVer, 决定按哪个版本定位引用)。
					// 不释放的话堆页 RefCount 只增不减, 永不归零 → 堆页永久泄漏。
					d.table.heapReleaseRow(storeRow[8:])
				}
			}
		}
		if changed {
			dp.Save()
		}
	}

	// 释放 pkIDs 内存 (Phase 2 不需要)
	pkIDs = nil

	// Phase 2: 流式重建所有索引 (逐个索引从 DataPage 读取, 不缓存全部行)
	if err := d.rebuildIndexes(pkMeta, dpIDs); err != nil {
		return count, err
	}

	// Phase 3: 存活行已全部重建到全新的 DataPage, 旧 dpIDs 整个作废
	// (pkMeta.EntryPage 已指向新树, 二级索引只存 PKID, 都不再引用旧页)。
	// 必须在这里回收, 否则每执行一次批量删除就漏掉整批数据页。
	// 走延迟回收: 事务中途直写盘会让"旧页被清空"先于 WAL 落盘, 回滚即丢数据。
	// 顺序关键 —— 必须等上面两组读取循环都跑完, 否则会读到已还链的页。
	if d.table.handle.DeferFreePage != nil {
		for _, dpID := range dpIDs {
			d.table.handle.DeferFreePage(dpID)
		}
	}

	// 更新行数
	d.table.info.TotalRows -= uint64(count)
	d.table.saveTableInfo()

	// 失效缓存
	d.table.indexMeta.InvalidateRowCache()

	return count, nil
}

// rebuildIndexes 批量重建所有索引
// 主键索引: 顺序创建 DataPage + 批量构建 B+ 树 (避免逐行搜索)
// 二级索引: 收集条目 → 排序 → 批量构建 B+ 树
func (d *Deleter) rebuildIndexes(pkMeta *IndexMeta, dpIDs []uint32) error {
	fields := d.table.Field
	// 行缓冲区按"所有 schema 版本中最宽的行" + 8B pkID 前缀分配。
	// 不能用 info.RowSize: AddField/DropField 之后它小于实际行长,
	// 沿用会让 GetAllRowsPooled 里的 copy(buf[:rowLen]) 越界 panic。
	rowSize := 8 + d.table.maxRowDataSize()

	// 内存池: 复用行缓冲区
	rowPool := &sync.Pool{
		New: func() interface{} {
			b := make([]byte, rowSize)
			return &b
		},
	}

	// ===== 重建主键索引: 顺序扫描 + 批量构建 =====
	var leafEntries [][]byte
	var curDP *datapage.DataPage
	var curDPID uint32

	for _, dpID := range dpIDs {
		dp, err := datapage.Load(d.table.handle, dpID)
		if err != nil {
			continue
		}
		rows := dp.GetAllRowsPooled(rowPool)
		for _, storeRow := range rows {
			if len(storeRow) < 8 {
				continue
			}
			rowData := storeRow[8:]
			indexKey := extractIndexKey(rowData, pkMeta, fields, d.table.activeVersion, d.table.versions)
			if indexKey == nil {
				continue
			}
			// 确保有可用的 DataPage
			if curDP == nil {
				curDP = datapage.New(d.table.handle)
				curDPID = curDP.PageID()
			}
			// 当前 DataPage 已满则创建新的
			if curDP.IsFull(uint32(len(storeRow))) {
				curDP = datapage.New(d.table.handle)
				curDPID = curDP.PageID()
			}
			slot := curDP.AppendRowSlot(storeRow)
			curDP.Save()
			if slot == 0 {
				// IsFull 预判与实际容量出现出入时的兜底: 宁可跳过, 也不要写出 slot=0 的坏叶条目
				continue
			}
			// 收集叶条目: [pkID(8B BE) + dpID(4B BE) + slot(2B BE)] —— 带 slot 才能 O(1) 取行
			pkID := binary.BigEndian.Uint64(storeRow[:8])
			pkKeyBE := make([]byte, 8)
			binary.BigEndian.PutUint64(pkKeyBE, pkID)
			entry := make([]byte, 14)
			copy(entry[:8], pkKeyBE)
			binary.BigEndian.PutUint32(entry[8:12], curDPID)
			binary.BigEndian.PutUint16(entry[12:14], uint16(slot))
			leafEntries = append(leafEntries, entry)
		}
		// 归还缓冲区到池
		for i := range rows {
			rowPool.Put(&rows[i])
		}
	}

	// 按 pkID 升序排序后再批量构建。
	// BuildFromSorted 假设输入有序, 不能依赖 DataPage 扫描顺序:
	// 更新导致的行搬迁会把新 DataPage 排到扫描序列末尾,
	// 从而产生 1,2,3,4,6,...,100,5 这样的失序序列, 破坏 B+ 树不变式。
	sort.Slice(leafEntries, func(i, j int) bool {
		return binary.BigEndian.Uint64(leafEntries[i][:8]) <
			binary.BigEndian.Uint64(leafEntries[j][:8])
	})

	// 批量构建主键 B+ 树 (一次创建所有节点, 避免逐行搜索)
	oldPKRoot := pkMeta.EntryPage
	pkMeta.EntryPage = btree.BuildFromSorted(leafEntries, d.table.handle)
	d.table.indexMeta.saveMeta(pkMeta)
	// 新树已建好、元数据已落盘, 旧主键树至此彻底不可达 → 归还其全部页。
	// 必须晚于建树: 否则这些页会先被 NewPage 拿去分给新树, 而这里还要按旧树结构遍历。
	d.releaseOldTree(pkMeta, oldPKRoot)
	leafEntries = nil // 释放内存
	debug.FreeOSMemory()

	// ===== 重建每个二级索引: 收集 → 排序 → 批量构建 =====
	for i := range d.table.indexMeta.metas {
		m := &d.table.indexMeta.metas[i]
		if m.Flag&0x80 != 0 {
			continue
		}
		if indexStoresRows(m) {
			// 行存储索引: 主键索引已在上一步重建; 时序索引在 Exec 开头的
			// checkRebuildSupported 里已被拒绝, 走不到这里。
			continue
		}

		// 收集所有二级索引条目
		var secEntries [][]byte
		for _, dpID := range dpIDs {
			dp, err := datapage.Load(d.table.handle, dpID)
			if err != nil {
				continue
			}
			rows := dp.GetAllRowsPooled(rowPool)
			for _, storeRow := range rows {
				if len(storeRow) < 8 {
					continue
				}
				pkID := binary.BigEndian.Uint64(storeRow[:8])
				rowData := storeRow[8:]
				secKey := extractIndexKey(rowData, m, fields, d.table.activeVersion, d.table.versions)
				if secKey == nil {
					continue
				}
				// 构建二级条目: [secKey + pkID(8B BE)]
				secEntry := make([]byte, len(secKey)+8)
				copy(secEntry[:len(secKey)], secKey)
				binary.BigEndian.PutUint64(secEntry[len(secKey):], pkID)
				secEntries = append(secEntries, secEntry)
			}
			for i := range rows {
				rowPool.Put(&rows[i])
			}
		}

		// 按复合键 (secKey, pkID) 排序: 二级树的复合分隔键与叶内复合二分都要求
		// 全树按复合键全局有序 —— 只按 secKey 排序不够 (同 key 条目的 pkID 顺序
		// 无法靠"稳定排序保持物理序"保证, 数据页按主键序而非 pkID 序)。
		sort.SliceStable(secEntries, func(i, j int) bool {
			ki := secEntries[i][:len(secEntries[i])-8]
			kj := secEntries[j][:len(secEntries[j])-8]
			if c := compareBytes(ki, kj); c != 0 {
				return c < 0
			}
			pi := binary.BigEndian.Uint64(secEntries[i][len(secEntries[i])-8:])
			pj := binary.BigEndian.Uint64(secEntries[j][len(secEntries[j])-8:])
			return pi < pj
		})

		oldSecRoot := m.EntryPage
		if err := buildSecondaryFromEntries(d.table.handle, m, secEntries); err != nil {
			return err
		}
		d.table.indexMeta.saveMeta(m)
		// 同上: 新结构就位后归还旧结构的全部页。
		d.releaseOldTree(m, oldSecRoot)
		secEntries = nil
		debug.FreeOSMemory()
	}

	return nil
}

// buildSecondaryFromEntries 用"已按 secKey 排好序"的条目 [secKey + pkID(8B BE)] 构建一个二级索引。
//
// 页布局决定做法, 不能一律批量建树:
//   - B+ 树二级索引: 批量建树;
//   - 复合 / 哈希二级索引: 页不是 B+ 节点, 必须走各自的 handler.Insert
//     (详见 rebuildSecondaryViaHandler 注释)。
//
// 调用方负责 m.EntryPage 的旧根归还 (整表重建走 releaseOldTree); 新建索引回填时
// 旧根本就是 0, 无需归还。
func buildSecondaryFromEntries(handle page.HandleDb, m *IndexMeta, entries [][]byte) error {
	if isBTreePageIndex(m) {
		m.EntryPage = btree.SBTBuildFromSorted(entries, handle)
		return nil
	}
	return rebuildSecondaryViaHandler(handle, m, entries)
}

// releaseOldTree 归还一棵已被换根、彻底不可达的旧索引结构 (内部节点 + 叶子节点)。
//
// 调用前提:
//   - EntryPage 已改指新结构且已 saveMeta;
//   - 新结构已构建完成 —— 否则归还的页会被 NewPage 立刻分给新结构, 而这里还要
//     按旧结构遍历收集页 ID;
//   - 此后不再有任何代码读这棵旧结构。
//
// 走 table.deferFreePage: 事务中途直写盘会让"页已清零"先于 WAL 落盘, 回滚/崩溃
// 后旧根指针还在, 却指向一张空页。与 Phase 3 回收旧 DataPage 是同一套时序约定。
//
// 遍历方式按页布局分流: B+ 树节点结构统一, CollectAllPageIDs 按内部条目下降即可;
// 哈希 / 复合索引没有共同形状, 走处理器自己实现的 index.PageCollector。
//
// 不回收的后果: 每执行一次批量删除就漏掉整个旧索引结构 (实测 2 万行两级索引
// 约 40 页), 文件只涨不缩。
func (d *Deleter) releaseOldTree(m *IndexMeta, rootPID uint32) {
	if m == nil {
		return
	}
	releaseIndexPages(d.table, m.IndexType, rootPID)
}

// releaseIndexPages 归还一棵已彻底不可达的索引结构 (内部节点 + 叶子 / 桶链) 的全部页。
//
// 这是 releaseOldTree 与 DROP INDEX 的共用实现: 两者都换掉/摘掉了根, 旧结构从此没人读,
// 必须把它的页还给空闲链, 否则文件只涨不缩。遍历方式按索引类型的页布局分流:
//   - B+ 树 (主键 / 二级 / 旧 Str): CollectAllPageIDs 按内部条目 BFS 下降;
//   - 哈希: 桶页 next 已统一到 PageHdr.NextPage, 一条链只登记一次, 提交后一次
//     FreeChain 还链 (O(1));
//   - 复合 / 时序: 扁平条目链, 走处理器自己的 PageCollector。
//
// 一定要在"新结构就位 (已 saveMeta)"之后调用, 否则归还的页会被 NewPage 立刻分给新结构,
// 而这里还要按旧结构遍历 —— 会取到半截结构。
func releaseIndexPages(table *Table, itype page.IndexType, rootPID uint32) {
	if rootPID == 0 {
		return
	}
	if isBTreePageType(itype) {
		for _, pid := range btree.CollectAllPageIDs(table.handle, rootPID) {
			table.deferFreePage(pid)
		}
		return
	}
	h, ok := index.Compose.GetHandler(itype)
	if !ok {
		return
	}
	// 整链延迟回收优先: 哈希索引的桶页 next 已统一到 PageHdr.NextPage, 且每条桶链的
	// (head, tail, count) 就持久化在目录槽里 —— 一条链只登记一次, 提交后一次 FreeChain
	// 还链 (O(1)), 不必逐页查询、逐页改写空闲链。
	if cc, ok := h.(index.ChainCollector); ok && table.handle.DeferFreeChain != nil {
		for _, ch := range cc.CollectChains(table.handle, rootPID) {
			if ch.Head == 0 || ch.Count == 0 {
				continue
			}
			if ch.Head == ch.Tail {
				table.deferFreePage(ch.Head) // 单页链 (例如元数据页)
				continue
			}
			table.handle.DeferFreeChain(ch.Head, ch.Tail, ch.Count)
		}
		return
	}
	pc, ok := h.(index.PageCollector)
	if !ok {
		return
	}
	for _, pid := range pc.CollectPageIDs(table.handle, rootPID) {
		table.deferFreePage(pid)
	}
}

// isBTreePageIndex 判断该索引的页是不是 B+ 节点页 (page.IndexHead + 内部条目结构)。
//
// 只有 B+ 树页能用 CollectAllPageIDs 安全遍历, 也只有它们能用
// BuildFromSorted / SBTBuildFromSorted 批量构建。其余类型的页布局都不同:
//   - HashHandler: 元数据页 + 目录页链 + 桶页链。按 IndexHead 解析会把
//     BucketID / NextPage 当成 EntryLen / IsLeaf, 遍历出一串垃圾页 ID, 进而把
//     不属于本索引的页归还掉 —— 那是数据损坏, 不是泄漏;
//   - ComposeChainHandler / TimeIndexHandler: 扁平条目链, 没有内部节点。
//
// 注意时序索引 (IndexTypeTime): 它同样是行存储索引, 但页是扁平链而非 B+ 树。
// 因此这里**不能**用 indexStoresRows 来判断 —— 那样会把时序索引当成 B+ 树, 既在
// 回收时漏收页链上的其余页, 又让重建拿 B+ 树页去覆盖它 (见 bulkRebuildSupported)。
func isBTreePageIndex(m *IndexMeta) bool {
	if m == nil {
		return false
	}
	return isBTreePageType(m.IndexType)
}

// isBTreePageType 仅按类型判断页布局是否为 B+ 节点页 (与 isBTreePageIndex 同源)。
func isBTreePageType(t page.IndexType) bool {
	switch t {
	case page.IndexTypePrimary, page.IndexTypeBTree:
		return true
	case page.IndexTypeStr:
		// IndexTypeStr 是 IndexTypeBTree 的旧值, 页格式相同。
		return true
	default:
		return false
	}
}

// bulkRebuildSupported 校验一个索引能否参与批量删除的"重建"流程。
//
// 批量删除统一采用「存活行写进全新 DataPage + 索引从零重建」, 因此要求每种索引
// 都具备从零批量构建的能力。页布局决定做法:
//   - 主键 B+ 树 / B+ 树二级索引: BuildFromSorted 批量建树
//   - 复合 / 哈希二级索引: 清空根后走各自 handler.Insert 逐条重建
//
// 时序索引 (IndexTypeTime) 是"扁平链 + TimeDataPage": 行本身就住在按时间分段的
// TimeDataPage 里, 重建必须重新分段, 与本流程的模型完全不同 —— 明确拒绝。
// 旧实现没有这个校验, 会默默用 btree.BuildFromSorted 把时序索引整体改写成 B+ 树
// (元数据仍写着 IndexTypeTime, 页却成了 B+ 节点), 之后 Search / RangeScan 全部错乱。
func bulkRebuildSupported(m *IndexMeta) error {
	if m == nil {
		return nil
	}
	name := string(bytes.TrimRight(m.IndexName[:], "\x00"))
	if indexStoresRows(m) && m.IndexType != page.IndexTypePrimary {
		return fmt.Errorf(
			"批量删除不支持索引 %q (行存储索引类型 %d): 时序索引的行数据按时间分段存放, "+
				"批量重建需要重新分段, 请改用逐行删除", name, m.IndexType)
	}
	switch m.IndexType {
	case page.IndexTypePrimary, page.IndexTypeBTree, page.IndexTypeStr,
		page.IndexTypeCompose, page.IndexTypeHash:
		return nil
	default:
		return fmt.Errorf("批量删除不支持索引 %q 的类型 %d", name, m.IndexType)
	}
}

// checkRebuildSupported 在动任何数据之前确认全部活跃索引都能被重建。
func (d *Deleter) checkRebuildSupported(pkMeta *IndexMeta) error {
	if err := bulkRebuildSupported(pkMeta); err != nil {
		return err
	}
	for i := range d.table.indexMeta.metas {
		m := &d.table.indexMeta.metas[i]
		if m.Flag&0x80 != 0 {
			continue
		}
		if err := bulkRebuildSupported(m); err != nil {
			return err
		}
	}
	return nil
}

// rebuildSecondaryViaHandler 用索引自己的 Insert 从零重建一个非 B+ 树二级索引
// (复合索引的扁平页链 / 哈希索引的目录+桶链)。
//
// 为什么不能沿用 SBTBuildFromSorted: 它产出的页是 B+ 节点布局, 而这两种索引的页
// 布局完全不同 —— 元数据仍写着 IndexTypeCompose / IndexTypeHash, 页却成了 B+ 树。
// 之后 readHashMeta 在 page.IndexHeadSize 处的魔数校验直接失败
// (errHashFormatIncompatible: 等值查找恒为 not found, 插入直接报错), 而复合索引
// 的扁平链遍历会把 B+ 内部节点当条目读, 逐步把整条链写乱。这不只是"格式不统一",
// 等于把索引写坏。
//
// 走 handler.Insert 的好处是正确性由正常写入路径背书: 哈希的目录扩容 / 桶分裂、
// 复合链的页追加与链接全部自动走通。代价是这条路径为 O(n log n), 但只影响这两种
// 索引 —— B+ 树二级索引仍是批量建树, 性能没有回退。
//
// entries 已按 key 排序: 复合链页内用二分查找, 必须有序; 哈希不要求有序, 不受影响。
func rebuildSecondaryViaHandler(handle page.HandleDb, m *IndexMeta, entries [][]byte) error {
	name := string(bytes.TrimRight(m.IndexName[:], "\x00"))
	h, ok := index.Compose.GetHandler(m.IndexType)
	if !ok {
		return fmt.Errorf("重建索引 %q: 类型 %d 没有注册处理器", name, m.IndexType)
	}
	// 从空根开始重建; 旧结构由 releaseOldTree 按 PageCollector 单独归还。
	m.EntryPage = 0
	for _, e := range entries {
		if len(e) < 8 {
			continue
		}
		keyLen := len(e) - 8
		root, err := h.Insert(handle, &m.EntryPage, e[:keyLen],
			binary.BigEndian.Uint64(e[keyLen:]), nil, keyLen)
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("重建索引 %q: %w", name, err)
		}
		m.EntryPage = root
	}
	return nil
}

// compareBytes 按字典序比较两个字节切片
func compareBytes(a, b []byte) int {
	ml := len(a)
	if len(b) < ml {
		ml = len(b)
	}
	for i := 0; i < ml; i++ {
		if a[i] < b[i] {
			return -1
		}
		if a[i] > b[i] {
			return 1
		}
	}
	if len(a) < len(b) {
		return -1
	}
	if len(a) > len(b) {
		return 1
	}
	return 0
}