# 0007c — Execution store: persistencia de estado

## Metadata

| Campo | Valor |
|-------|-------|
| **ID** | 0007c |
| **Estado** | pendiente |
| **Prioridad** | alta |
| **Tipo** | feature |

## Dependencias

| ID | Título | Estado | Requerido |
|----|--------|--------|-----------|
| 0007a | Funciones core del DAG engine | pendiente | Si |

**Bloqueada por:** `#0007a`

**Desbloquea:** `#0007e`

---

## Objetivo

Funciones para persistir el estado de ejecuciones de DAGs en SQLite: que DAG se ejecuto, cuando, que steps corrieron, resultado de cada step, logs. Permite historial, reintentos y debugging.

## Contexto

- Cada ejecucion de un DAG genera un `run` con multiples `step_results`
- Similar a `operations.db` pero especifico para el DAG engine
- La BD vive en el directorio de la app del scheduler (no en raiz)
- Debe soportar consultas tipo: "ultimas 10 ejecuciones de X", "steps fallidos"

## Arquitectura

```
functions/infra/
├── dag_store_init.go       — NEW: crea schema SQLite para runs/steps
├── dag_store_init.md
├── dag_store_run.go        — NEW: CRUD de runs (create, update status, list, get)
├── dag_store_run.md
├── dag_store_step.go       — NEW: CRUD de step results dentro de un run
├── dag_store_step.md

types/infra/
├── dag_run.md              — NEW: id, dag_name, status, started_at, finished_at, trigger
├── dag_step_result.md      — NEW: run_id, step_name, status, exit_code, stdout, stderr, duration_ms
```

### Patron pure core / impure shell

- `infra/` — Todas impuras (SQLite I/O)
- Schema sencillo: `dag_runs` + `dag_step_results`

## Tareas

### Fase 1: Tipos y schema

- [ ] **1.1** Definir `DagRun` — id (ULID), dag_name, dag_path, status (pending/running/success/failed/cancelled), started_at, finished_at, trigger (manual/schedule/api)
- [ ] **1.2** Definir `DagStepResult` — id, run_id, step_name, status, exit_code, stdout, stderr, started_at, finished_at, duration_ms
- [ ] **1.3** Schema SQLite: `dag_runs`, `dag_step_results` con indices

### Fase 2: Funciones

- [ ] **2.1** `dag_store_init` — crea/migra la BD SQLite
- [ ] **2.2** `dag_store_run` — create_run, update_run_status, get_run, list_runs (con filtros)
- [ ] **2.3** `dag_store_step` — insert_step_result, list_steps_for_run

### Fase 3: Tests

- [ ] **3.1** Ciclo completo: init → create run → insert steps → update status → query
- [ ] **3.2** Queries: ultimas N ejecuciones, ejecuciones fallidas, steps de un run

### Fase 4: Cleanup

- [ ] `fn index` y verificar IDs

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## Ejemplo de uso

```go
db := dag_store_init("/path/to/scheduler.db")

run := dag_store_create_run(db, "my_pipeline", "manual")
// run.ID = "01HXZ..."

dag_store_insert_step(db, run.ID, DagStepResult{
    StepName:   "fetch_data",
    Status:     "success",
    ExitCode:   0,
    Stdout:     "fetched 1000 rows",
    DurationMs: 1234,
})

dag_store_update_status(db, run.ID, "success")

// Consultar
runs := dag_store_list_runs(db, "my_pipeline", 10) // ultimas 10
```

## Decisiones de diseno

- **SQLite por DAG engine, no por DAG**: una sola BD para todas las ejecuciones, no una por cada DAG
- **ULID para run IDs**: ordenables por tiempo, unicos sin coordinacion
- **stdout/stderr en BD**: para steps cortos. Para output grande, guardar path a archivo de log

## Criterios de aceptacion

- [ ] Schema se crea correctamente
- [ ] CRUD completo funciona
- [ ] Queries con filtros funcionan
- [ ] Tests pasan
- [ ] Indexado en registry.db
