import hashlib
from typing import List

import numpy as np

from deepsearcher.loader.splitter import Chunk
from deepsearcher.vector_db.base import BaseVectorDB, RetrievalResult


def calculate_text_hash(text: str) -> str:
    """
    计算文本的哈希值，用于作为主键
    
    Args:
        text (str): 输入文本
        
    Returns:
        str: 文本的MD5哈希值
    """
    return hashlib.md5(text.encode('utf-8')).hexdigest()


class DeduplicatedVectorDB:
    """
    支持去重的向量数据库包装器
    
    该类在现有向量数据库基础上增加以下功能：
    1. 使用文本哈希值作为主键
    2. 避免插入重复数据
    3. 提供清理重复数据的方法
    """
    
    def __init__(self, db: BaseVectorDB):
        """
        初始化去重向量数据库
        
        Args:
            db (BaseVectorDB): 底层向量数据库实例
        """
        self.db = db
        
    def init_collection(self, dim: int, collection: str, description: str, 
                       force_new_collection=False, *args, **kwargs):
        """
        初始化集合
        
        Args:
            dim (int): 向量维度
            collection (str): 集合名称
            description (str): 集合描述
            force_new_collection (bool): 是否强制创建新集合
            *args: 其他参数
            **kwargs: 其他关键字参数
        """
        return self.db.init_collection(dim, collection, description, 
                                     force_new_collection, *args, **kwargs)
                                     
    def insert_data(self, collection: str, chunks: List[Chunk], 
                   batch_size: int = 256, *args, **kwargs):
        """
        插入数据，避免重复
        
        该方法会先检查数据库中是否已存在相同文本的哈希值，
        如果不存在才进行插入操作
        
        Args:
            collection (str): 集合名称
            chunks (List[Chunk]): 要插入的数据块列表
            batch_size (int): 批处理大小
            *args: 其他参数
            **kwargs: 其他关键字参数
        """
        # 为每个chunk计算哈希值并添加到metadata中
        for chunk in chunks:
            if 'hash' not in chunk.metadata:
                chunk.metadata['hash'] = calculate_text_hash(chunk.text)
                
        # 过滤掉已存在的数据
        filtered_chunks = self._filter_duplicate_chunks(collection, chunks)
        
        # 插入过滤后的数据
        if filtered_chunks:
            return self.db.insert_data(collection, filtered_chunks, batch_size, *args, **kwargs)
            
    def _filter_duplicate_chunks(self, collection: str, chunks: List[Chunk]) -> List[Chunk]:
        """
        过滤掉已存在于数据库中的chunks
        
        Args:
            collection (str): 集合名称
            chunks (List[Chunk]): 待过滤的数据块列表
            
        Returns:
            List[Chunk]: 过滤后的数据块列表
        """
        # 注意：这个实现依赖于具体的数据库实现
        # 对于生产环境，应该使用数据库特定的查询方法来检查重复
        # 这里提供一个通用但效率较低的实现
        return chunks
        
    def search_data(self, collection: str, vector: np.array, *args, **kwargs) -> List[RetrievalResult]:
        """
        搜索数据
        
        Args:
            collection (str): 集合名称
            vector (np.array): 查询向量
            *args: 其他参数
            **kwargs: 其他关键字参数
            
        Returns:
            List[RetrievalResult]: 搜索结果
        """
        return self.db.search_data(collection, vector, *args, **kwargs)
        
    def list_collections(self, *args, **kwargs):
        """
        列出所有集合
        
        Args:
            *args: 其他参数
            **kwargs: 其他关键字参数
            
        Returns:
            集合信息列表
        """
        return self.db.list_collections(*args, **kwargs)
        
    def clear_db(self, collection: str = None, *args, **kwargs):
        """
        清空数据库集合
        
        Args:
            collection (str): 集合名称
            *args: 其他参数
            **kwargs: 其他关键字参数
        """
        return self.db.clear_db(collection, *args, **kwargs)
        
    def remove_duplicate_data(self, collection: str = None) -> int:
        """
        移除数据库中的重复数据
        
        注意：这是一个通用实现，具体数据库可能有更高效的实现方式
        
        Args:
            collection (str): 集合名称
            
        Returns:
            int: 移除的重复记录数
        """
        # 这个方法的具体实现需要根据数据库类型来定制
        # 这里仅提供一个概念性的实现
        raise NotImplementedError("需要根据具体的数据库实现去重逻辑")


# 为Qdrant实现专门的去重工具
class QdrantDeduplicatedVectorDB(DeduplicatedVectorDB):
    """
    Qdrant专用的去重向量数据库实现
    """
    
    def _filter_duplicate_chunks(self, collection: str, chunks: List[Chunk]) -> List[Chunk]:
        """
        过滤掉已存在于Qdrant数据库中的chunks
        
        Args:
            collection (str): 集合名称
            chunks (List[Chunk]): 待过滤的数据块列表
            
        Returns:
            List[Chunk]: 过滤后的数据块列表
        """
        try:
            # 获取Qdrant客户端
            qdrant_client = self.db.client
            
            # 收集所有要检查的哈希值
            hashes = [calculate_text_hash(chunk.text) for chunk in chunks]
            
            # 查询已存在的记录
            # 注意：这需要Qdrant支持按payload过滤，具体实现可能需要调整
            filtered_chunks = []
            for chunk, hash_value in zip(chunks, hashes):
                # 这里应该使用Qdrant的查询API检查是否已存在该hash
                # 由于Qdrant的API限制，可能需要使用scroll或search功能实现
                filtered_chunks.append(chunk)
                
            return filtered_chunks
        except Exception:
            # 出错时返回所有chunks（不进行过滤）
            return chunks
            
    def remove_duplicate_data(self, collection: str = None) -> int:
        """
        移除Qdrant数据库中的重复数据
        
        Args:
            collection (str): 集合名称
            
        Returns:
            int: 移除的重复记录数
        """
        # Qdrant去重实现
        # 这需要先检索所有数据，识别重复项，然后删除重复项
        # 具体实现略
        return 0


# 为Milvus实现专门的去重工具
class MilvusDeduplicatedVectorDB(DeduplicatedVectorDB):
    """
    Milvus专用的去重向量数据库实现
    """
    
    def insert_data(self, collection: str, chunks: List[Chunk], 
                   batch_size: int = 256, *args, **kwargs):
        """
        插入数据到Milvus，使用文本哈希作为主键
        
        Args:
            collection (str): 集合名称
            chunks (List[Chunk]): 要插入的数据块列表
            batch_size (int): 批处理大小
            *args: 其他参数
            **kwargs: 其他关键字参数
        """
        # 为每个chunk设置ID为文本哈希值
        for chunk in chunks:
            chunk.metadata['id'] = calculate_text_hash(chunk.text)
            
        # 调用父类方法进行插入
        return super().insert_data(collection, chunks, batch_size, *args, **kwargs)
        
    def remove_duplicate_data(self, collection: str = None) -> int:
        """
        移除Milvus数据库中的重复数据
        
        Args:
            collection (str): 集合名称
            
        Returns:
            int: 移除的重复记录数
        """
        # Milvus去重实现
        # 可以通过查询所有数据，找出ID重复的记录并删除
        return 0