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fn_registry/python/functions/datascience/infer_fk_containment_duckdb.md
T
Egutierrez e142ef026d fix(eda): hallazgos de comportamiento del benchmark (H2,H3,H6,H7,H8,H10,H11)
Ronda 4 (verificada con re-corrida sobre los datasets afectados):
- H2: stl_decompose deriva periodo de la frecuencia del indice (seattle period=365
  seasonal_strength=0.84; fin del period=2 espurio)
- H3+H10: infer_fk por senal de nombre (<X>Id->X.<X>Id) + excluir no-clave -> chinook
  111->9 FK, todas reales, cero absurdas, 16-27x mas rapido; base intacta (flag off->111)
- H6: association no computa eta2 si cardinalidad~=n (Ticket-Fare espurio fuera)
- H7: id secuencial monotono excluido de correlacion y PCA/KMeans (PassengerId fuera)
- H8: correlacion de series no estacionarias marcada espuria / sobre retornos
- H11: distribution_type usa modos/cardinalidad/normalidad (quality->discrete)
- 66 tests verdes

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-29 06:37:47 +02:00

11 KiB

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infer_fk_containment_duckdb function py datascience 1.1.0 impure def infer_fk_containment_duckdb(db_path: str, tables: list = None, min_inclusion: float = 0.9, max_card: int = 200000, require_name_signal: bool = True) -> dict Infiere FOREIGN KEYs candidatas entre tablas DuckDB combinando SEÑAL DE NOMBRE y containment de valores: exige primero que el origen nombre/contenga la tabla destino (patron <X>Id -> X.<X>Id / <x>_id -> x) y que el destino sea su PK nombrada, excluyendo PKs propias y columnas de medida como origen; luego confirma con inclusion(A subseteq B) = |distinct(A) interseccion distinct(B)| / |distinct(A)| >= min_inclusion y B key-ish (distinct/count >= 0.95). El filtro de nombre va ANTES del INTERSECT: mata el 10-20x de falsos positivos de la contencion pura y acelera (menos pares). Degrada a contencion pura si el esquema no usa convencion de nombres. Poda por tipo base y push-down SQL sin traer filas a RAM. Parte del grupo eda (relaciones inter-tabla).
eda
relations
duckdb
foreign-key
schema-inference
datascience
exploratory-data-analysis
name desc
db_path Ruta al archivo DuckDB. Debe existir (lectura read-only via las primitivas del grupo duckdb; no se crea).
name desc
tables Lista de nombres de tabla a considerar. None (default) usa todas las del esquema main (duckdb_list_tables). Cada nombre se valida contra ^[A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*$ antes de interpolarlo en el SQL.
name desc
min_inclusion Umbral minimo de inclusion (0-1) para emitir una FK candidata. inclusion(A subseteq B) = |distinct(A) interseccion distinct(B)| / |distinct(A)|. Default 0.9.
name desc
max_card Tope de filas en la tabla destino (lado B, el caro del INTERSECT). Si count(T2) > max_card, los pares hacia T2 se saltan para no disparar un INTERSECT gigante; se acumula una nota en skipped[]. Default 200000.
name desc
require_name_signal Si True (default) exige señal de nombre ademas de contencion: el origen debe nombrar/contener la tabla destino y NO ser la PK de su propia tabla; el destino debe ser su PK nombrada (o `id`). Filtra los pares ANTES del INTERSECT (precision + velocidad, issues H3+H10). Degrada automaticamente a contencion pura si el esquema no usa convencion de nombres de clave (ninguna columna `...id`). Con False nunca se exige señal (comportamiento historico de contencion pura).
dict dict-no-throw. En exito {status:'ok', fk_candidates:[{from_table, from_col, to_table, to_col, inclusion, cardinality, to_is_key, name_match}, ...], tables:[str], skipped:[str], name_signal_enforced:bool} con fk_candidates ordenado por (name_match, inclusion) descendente; name_match indica si la candidata tiene señal de nombre; name_signal_enforced indica si el filtro de nombre se aplico (False si se degrado a contencion pura); cardinality es '1:1' (A casi unica en T1) o 'N:1' (A se repite, apunta a la key de T2). En error {status:'error', error:str}.
duckdb_list_tables_py_infra
duckdb_table_schema_py_infra
duckdb_query_readonly_py_infra
false error_go_core
true
test_detecta_fk_orders_customer_id
test_shape_resultado
test_no_inventa_fk_columnas_no_relacionadas
test_no_fk_entre_tipos_incompatibles
test_min_inclusion_alto_filtra
test_subset_explicito_de_tablas
test_db_inexistente_devuelve_error
test_tabla_invalida_devuelve_error
test_name_signal_helpers
test_conserva_fk_reales_con_nombre
test_excluye_medida_y_pk_como_origen
test_degrada_a_contencion_sin_pistas_de_nombre
test_require_name_signal_false_es_historico
test_flujo_materializado_create_table_as_no_vacia
python/functions/datascience/infer_fk_containment_duckdb_test.py python/functions/datascience/infer_fk_containment_duckdb.py

Ejemplo

import sys, os, duckdb
sys.path.insert(0, os.path.join("python", "functions"))
from datascience import infer_fk_containment_duckdb

# Base de ejemplo en /tmp: orders.customer_id -> customers.id
path = "/tmp/fk_demo.duckdb"
if os.path.exists(path):
    os.remove(path)
con = duckdb.connect(path)
con.execute("CREATE TABLE customers (id INTEGER, region VARCHAR)")
con.execute("INSERT INTO customers VALUES (1,'norte'),(2,'sur'),(3,'este'),(4,'oeste')")
con.execute("CREATE TABLE orders (order_id INTEGER, customer_id INTEGER, total DOUBLE)")
con.execute("INSERT INTO orders VALUES (10,1,99.5),(11,2,12.0),(12,1,45.25),(13,3,7.75),(14,4,60.0)")
con.close()

res = infer_fk_containment_duckdb(path, min_inclusion=0.9)
if res["status"] == "ok":
    for fk in res["fk_candidates"]:
        print(f"{fk['from_table']}.{fk['from_col']} -> "
              f"{fk['to_table']}.{fk['to_col']}  "
              f"inclusion={fk['inclusion']:.2f}  {fk['cardinality']}")
    # -> orders.customer_id -> customers.id  inclusion=1.00  N:1
else:
    print("error:", res["error"])

Cuando usarla

  • Cuando exploras un esquema DuckDB que no conoces y quieres descubrir el grafo de relaciones (que tabla referencia a cual) sin que la base haya declarado FKs.
  • Como paso del grupo eda que va mas alla del perfil por tabla (summarize_table_duckdb): aqui se modelan las relaciones INTER-tabla.
  • Antes de migrar un esquema sin constraints a otro motor (PostgreSQL, etc.) para proponer las FOREIGN KEYs que faltan.
  • Para auditar integridad referencial: una inclusion < 1.0 en una FK que crees que deberia ser total indica valores huerfanos (filas de T1 cuyo valor no existe en la key de T2).

Gotchas

  • Impura: lee de disco via las primitivas read-only del grupo duckdb (no crea ni modifica la base). El db_path debe existir.
  • Coste O(pares podados): el numero de comparaciones es O(tablas^2 x columnas^2) ANTES de la poda. La poda por tipo base (solo se comparan columnas de la misma clase: ambos enteros, ambos varchar, ...) recorta drasticamente ese espacio, pero en esquemas con muchas tablas y columnas del mismo tipo puede seguir siendo costoso. Cada par evaluado dispara un INTERSECT en el motor.
  • INTERSECT puede ser caro en tablas enormes: por eso max_card (default 200000) limita el lado destino. Si count(T2) > max_card, los pares hacia T2 se saltan y se anota en skipped[]. Sube max_card con cuidado: el INTERSECT materializa los distintos de ambos lados.
  • Señal de nombre obligatoria por defecto (require_name_signal=True): para emitir una candidata, el origen debe NOMBRAR o CONTENER la tabla destino (AlbumId -> Album, customer_id -> customers, manager_staff_id -> staff) y el destino debe ser su PK nombrada (o id). Esto mata el grueso de falsos de la contencion pura (sin el filtro, chinook daba 111 candidatas vs 9 reales; sakila 565 vs ~21). Limite: una FK con nombre divergente que no contiene la tabla destino (p.ej. Customer.SupportRepId -> Employee.EmployeeId) NO es alcanzable por nombre y se pierde; y las self-FK (Employee.ReportsTo -> Employee) nunca se infieren (la funcion exige T1 != T2). Si tu esquema usa convencion de nombres pero tiene FK con columnas que no terminan en id, esas tambien se pierden en modo enforce.
  • Degrada a contencion pura sin convencion de nombres: si NINGUNA columna del esquema termina en id, no se exige señal y se vuelve al comportamiento historico de solo-contencion (name_signal_enforced=False en el retorno). Tambien puedes forzarlo con require_name_signal=False.
  • Containment != FK declarada: que A este contenido en B (con B key-ish) es una FK probable, no una garantia. Una columna puede estar contenida por coincidencia (rangos pequenos de enteros, banderas, fechas solapadas) sin ser una relacion real. Revisa siempre las candidatas; trata inclusion y cardinality como senales, no como verdad.
  • Entero y float NO se mezclan: la poda por tipo pone INTEGER/BIGINT/... en la clase integer y FLOAT/DOUBLE/DECIMAL en float, y solo empareja columnas de la misma clase. Una FK entera contra una columna float casi nunca es real, asi que se descarta de entrada.
  • Solo esquema main cuando tables=None: hereda el alcance de duckdb_list_tables (esquema main).
  • Identificadores interpolados: nombres de tabla/columna se validan contra ^[A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*$ y se citan (COUNT DISTINCT / INTERSECT no admiten parametros posicionales para identificadores). Una tabla con nombre invalido devuelve {status:'error'}; una columna con nombre invalido se ignora sin abortar.
  • Direccion: cada candidata es A -> B (A es la FK, B es la key referenciada). El par inverso (B -> A) se evalua por separado y normalmente no pasa el filtro de inclusion o el de key.

Notas

Definicion de containment usada:

inclusion(A subseteq B) = |distinct(A) interseccion distinct(B)| / |distinct(A)|

Criterio de emision de FK candidata A (de T1) -> B (de T2):

  1. T1 != T2 y type_class(A) == type_class(B) (poda por clase de tipo base).
  2. count(T2) <= max_card (si no, los pares hacia T2 se saltan -> skipped[]).
  3. distinct(A) > 0.
  4. B es key-ish: distinct(B) / count(T2) >= 0.95.
  5. inclusion(A subseteq B) >= min_inclusion.

Cardinalidad: si A es (casi) unica en T1 (distinct(A) / count(T1) >= 0.95) -> 1:1; si no -> N:1 (A se repite y apunta a la key de T2).

Todo se calcula con push-down (COUNT(DISTINCT), INTERSECT) — nunca se traen filas a RAM. Los count(*) por tabla y los distinct por columna se cachean para no recomputarlos entre pares.

fk_candidate = {
  from_table, from_col, to_table, to_col, inclusion, cardinality, to_is_key,
  name_match
}

Antes del criterio de containment (pasos 1-5), cuando require_name_signal=True y el esquema usa convencion de nombres, se aplica un filtro de SEÑAL DE NOMBRE que recorta los pares evaluados (por eso baja tambien el coste, issue H10):

0a. El origen no puede ser la PK de su propia tabla, detectada SOLO por NOMBRE: el stem de la columna casa con el nombre de la tabla (Genre.GenreId, film.film_id) o es el generico id. NO se usa la PRIMARY KEY declarada — asi funciona sobre tablas materializadas con CREATE TABLE AS (sin PK), donde Track.AlbumId (stem 'album' != tabla 'track') NO es PK propia y se conserva como FK. 0b. El destino debe ser la PK nombrada de su tabla: to_col nombra to_table (store_id en store) o es el generico id. 0c. El origen debe nombrar la tabla destino: su stem casa con to_table (<X>Id -> X) o la contiene como subcadena (manager_staff_id -> staff).

Capability growth log

  • v1.1.0 (2026-06-29) — añade require_name_signal (default True): filtro de señal de nombre ANTES del containment. Corrige falsos positivos masivos de la inferencia por sola contencion (chinook 111->9, sakila 565->21) y acelera (chinook 6.8s->0.4s, sakila 23.4s->0.9s). Issues H3 + H10 del benchmark EDA. Retrocompatible: degrada a contencion pura si el esquema no usa convencion de nombres de clave. Nuevos campos en el retorno: name_match por candidata y name_signal_enforced.