"""Datenbank-Modelle - Getrennte Bereiche: Mail-Abruf und Datei-Sortierung"""
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Boolean, DateTime, Text, JSON
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from datetime import datetime

from ..config import DATABASE_URL

engine = create_engine(DATABASE_URL, echo=False)
SessionLocal = sessionmaker(bind=engine)
Base = declarative_base()


# ============ BEREICH 1: Mail-Abruf ============

class Postfach(Base):
    """IMAP-Postfach Konfiguration"""
    __tablename__ = "postfaecher"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(100), nullable=False)

    # IMAP
    imap_server = Column(String(255), nullable=False)
    imap_port = Column(Integer, default=993)
    email = Column(String(255), nullable=False)
    passwort = Column(String(255), nullable=False)
    ordner = Column(String(100), default="INBOX")
    alle_ordner = Column(Boolean, default=False)  # Alle IMAP-Ordner durchsuchen
    nur_ungelesen = Column(Boolean, default=False)  # Nur ungelesene Mails (False = alle)
    ab_datum = Column(DateTime, nullable=True)  # Nur Mails ab diesem Datum

    # Ziel
    ziel_ordner = Column(String(500), nullable=False)

    # Filter
    erlaubte_typen = Column(JSON, default=lambda: [".pdf"])
    max_groesse_mb = Column(Integer, default=25)

    # Status
    aktiv = Column(Boolean, default=True)
    letzter_abruf = Column(DateTime)
    letzte_anzahl = Column(Integer, default=0)


# ============ BEREICH 2: Datei-Sortierung ============

class QuellOrdner(Base):
    """Ordner der nach Dateien gescannt wird"""
    __tablename__ = "quell_ordner"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(100), nullable=False)
    pfad = Column(String(500), nullable=False)
    ziel_ordner = Column(String(500), nullable=False)
    rekursiv = Column(Boolean, default=True)  # Unterordner einschließen
    dateitypen = Column(JSON, default=lambda: [".pdf", ".jpg", ".jpeg", ".png", ".tiff"])
    aktiv = Column(Boolean, default=True)


class SortierRegel(Base):
    """Regeln für Datei-Erkennung und Benennung"""
    __tablename__ = "sortier_regeln"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(100), nullable=False)
    prioritaet = Column(Integer, default=100)
    aktiv = Column(Boolean, default=True)

    # Erkennungsmuster
    muster = Column(JSON, default=dict)

    # Extraktion
    extraktion = Column(JSON, default=dict)

    # Ausgabe
    schema = Column(String(500), default="{datum} - Dokument.pdf")
    unterordner = Column(String(100))  # Optional: Unterordner im Ziel


class VerarbeiteteMail(Base):
    """Tracking welche Mails bereits verarbeitet wurden"""
    __tablename__ = "verarbeitete_mails"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    postfach_id = Column(Integer, nullable=False)
    message_id = Column(String(500), nullable=False)  # Email Message-ID Header
    ordner = Column(String(200))  # IMAP Ordner
    betreff = Column(String(500))
    absender = Column(String(255))
    anzahl_attachments = Column(Integer, default=0)
    verarbeitet_am = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)


class VerarbeiteteDatei(Base):
    """Log verarbeiteter Dateien"""
    __tablename__ = "verarbeitete_dateien"

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    original_pfad = Column(String(1000))
    original_name = Column(String(500))
    neuer_pfad = Column(String(1000))
    neuer_name = Column(String(500))

    ist_zugferd = Column(Boolean, default=False)
    ocr_durchgefuehrt = Column(Boolean, default=False)

    status = Column(String(50))  # sortiert, zugferd, fehler, keine_regel
    fehler = Column(Text)

    extrahierte_daten = Column(JSON)
    verarbeitet_am = Column(DateTime, default=datetime.utcnow)


def migrate_db():
    """Fügt fehlende Spalten hinzu ohne Daten zu löschen"""
    from sqlalchemy import inspect, text

    inspector = inspect(engine)

    # Migrations-Definitionen: {tabelle: {spalte: sql_typ}}
    migrations = {
        "postfaecher": {
            "alle_ordner": "BOOLEAN DEFAULT 0",
            "nur_ungelesen": "BOOLEAN DEFAULT 0",
            "ab_datum": "DATETIME"
        },
        "quell_ordner": {
            "rekursiv": "BOOLEAN DEFAULT 1",
            "dateitypen": "JSON"
        }
    }

    with engine.connect() as conn:
        for table, columns in migrations.items():
            if table not in inspector.get_table_names():
                continue

            existing = [col["name"] for col in inspector.get_columns(table)]

            for col_name, col_type in columns.items():
                if col_name not in existing:
                    try:
                        conn.execute(text(f"ALTER TABLE {table} ADD COLUMN {col_name} {col_type}"))
                        conn.commit()
                        print(f"Migration: {table}.{col_name} hinzugefügt")
                    except Exception as e:
                        print(f"Migration übersprungen: {table}.{col_name} - {e}")


def init_db():
    """Datenbank initialisieren"""
    Base.metadata.create_all(engine)
    migrate_db()


def get_db():
    """Database Session Generator"""
    db = SessionLocal()
    try:
        yield db
    finally:
        db.close()