# 物件データ連動プロジェクト
## 疑問点
- CsvImporterとDataImporter分けて作った方がいいのか？
- DataImporterなし
- `kick_address_importer`と`kick_route_importer`なに？
- xxx_historyを作る時の条件
- update時は全て
- `def mapping_status_code(room)`←これなに？
- ymlとマッピングする　
- CSVのS3での管理方法？なんか前に上書きしないようにしたいって言ってた気がする？
- もう関係ない
- バルクインサート使った方がいい？
- activerecord-importでやる、1000件ずつくらい
- インポート時の業務エラーログの管理方法、DBに入れる？
- fluentdとかにする
- 現行のhubにこれから入れる改修でこちらにも含めないといけないものはあるか？

## 現行の処理の流れ
### 前処理
1. 日時で深夜0:30に処理開始（kick_tokyu_isp_aggregation）
2. `kick_room_importer`の実行
3. import_taskをDBに入れる
4. import_taskの実行
5. `tokyu-vr-staging/ce.zip`をS3から取得
6. ce.zipを解凍
7. ce.zipの中身をtmpのCSVにコピー(encoding: 'Windows-31J:utf-8')
8. ImportFileをDBに入れる

### 本処理
1. 全ての部屋のステータスを満室にする
2. @current_companyと@link_serviceをセット
3. 各行ごとに、mansionのimport、roomのimport、rent_offerのimport
4. import_taskを閉じる
5. conomyのAPIを叩いて部屋ステータスの更新
6. slack通知

## 実装するもの
- S3に直アップftpとして使う
- S3のクライアント
- インポートの前処理部分
- building_importer
- room_importer
- 業務エラーロギング
- conomyのAPIを叩いて部屋ステータスの更新

## 設計
### 全体
#### 内容
- 各Featureを繋げたときの全体的な処理フローの設計
- 他の会社、他のCSVフォーマットをにどう対応するかの設計
- どこになんのクラスを実装するか

##### 各Featureを繋げたときの全体的な処理フローの設計
- 前処理
1. import_taskを入れる
2. S3からzipを取得
3. 解凍してtmpのcsvに書き込み
- 本処理
1. 部屋ステータスを満室にする（これってどこの会社もやる処理？）
2. 会社ごとのマッピング設定を取得
3. 1000行ごとにCSVを読み込む
4. mansionとroomにマッピングしてbulk_insert or bulk_update
5. updateの場合は前のデータをhistorieにコピーする
6. import_taskを閉じる
7. conomyのAPIを叩いて部屋ステータスの更新
8. slack通知

##### 他の会社、他のCSVフォーマットをにどう対応するかの設計
- 管理会社1社に対し取り込み方法は1個？
- 各社ごとに設定のymlを持たせればよいのか？

##### どこになんのクラスを実装するか
- app/services/csv_importer.rb
- 基本になるimpoterの継承元
- app/services/thl/building_importer.rb
- thl用のimporterの実装
- どこかにbuildingsとcsvのマッピングファイル
- どこかにroomsとcsvのマッピングファイル
- Normalizer?が必要になるのか？
- app/lib/s3_client.rb

##### 懸念
- バルクインサートいけるのか？？？
- buildingを全件インポート→roomを全件インポート（2回CSVを読む）




##### 困った
- mapping_status_code(room)は必要？
- エラー処理どうしよう