ADK-Python项目中PostgreSQL会话查询的优化实践

问题背景

在使用ADK-Python项目的DatabaseSessionService时，开发者遇到了两个关键的技术问题。这些问题主要出现在通过自定义会话配置获取会话数据的场景中，特别是当使用PostgreSQL作为后端数据库时。

问题分析与解决方案

1. SQL查询顺序问题

现象表现：当调用get_session方法并传入自定义的GetSessionConfig配置时，系统抛出InvalidRequestError异常，提示"Query.order_by() being called on a Query which already has LIMIT or OFFSET applied"。

根本原因：在database_session_service.py文件中，SQL查询构建的顺序存在问题。代码中先调用了.limit()方法，然后再调用.order_by()，这违反了SQLAlchemy的使用规范。

解决方案：调整查询方法的调用顺序，确保order_by在limit之前执行。正确的顺序应该是：

.order_by(StorageEvent.timestamp.asc())
.limit(config.num_recent_events if config and config.num_recent_events else None)

技术原理：在SQL查询构建过程中，执行顺序对结果有重要影响。SQLAlchemy要求排序操作必须在限制操作之前执行，这样才能确保返回的是排序后的前N条记录，而不是对前N条记录进行排序。

2. 时间戳类型转换问题

现象表现：当配置中包含after_timestamp参数时，系统抛出ProgrammingError异常，提示"operator does not exist: timestamp without time zone < numeric"。

根本原因：PostgreSQL无法直接将Unix时间戳数值与数据库中的timestamp类型进行比较，需要进行显式类型转换。

解决方案：将Unix时间戳转换为Python的datetime对象后再进行比较：

if config and config.after_timestamp:
    after_dt = datetime.fromtimestamp(config.after_timestamp)
    timestamp_filter = StorageEvent.timestamp < after_dt
else:
    timestamp_filter = True

技术原理：PostgreSQL对类型检查非常严格。Unix时间戳是数值类型，而数据库中的timestamp是日期时间类型，两者不能直接比较。通过Python的datetime.fromtimestamp方法转换后，SQLAlchemy会自动生成正确的SQL类型转换语句。

最佳实践建议

1. 参数检查：在使用配置参数前，应该进行完整的参数检查，包括参数是否存在以及参数值是否有效。

2. 查询构建顺序：构建SQL查询时，应遵循SELECT → FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → ORDER BY → LIMIT/OFFSET的标准顺序。

3. 类型安全：在与数据库交互时，特别是使用ORM框架时，应该特别注意数据类型的匹配，避免隐式类型转换。

4. 错误处理：对于可能出错的数据库操作，应该添加适当的错误处理逻辑，提供有意义的错误信息。

总结

ADK-Python项目中的DatabaseSessionService在与PostgreSQL交互时，需要注意SQL查询构建的顺序和数据类型转换问题。通过调整查询方法和正确处理时间戳类型，可以解决大部分会话查询问题。这些经验不仅适用于ADK-Python项目，对于其他使用SQLAlchemy与PostgreSQL交互的项目也同样具有参考价值。