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jpgiannetti 04cd6327ab feat(diagrammes): créer tous les diagrammes d'entités du projet

Création complète de tous les modèles de données :

✅ Déjà existants :
- modele-global.md : USERS, CONTENTS, SUBSCRIPTIONS, LISTENING_HISTORY
- modele-moderation.md : REPORTS, SANCTIONS, APPEALS, STRIKES, BADGES

🆕 Nouveaux diagrammes :
- modele-recommandation.md : USER_INTERESTS, INTEREST_CATEGORIES
  Jauges 0-100%, évolution temps réel, pas de dégradation temporelle

- modele-publicites.md : AD_CAMPAIGNS, AD_METRICS, AD_IMPRESSIONS
  Ciblage géo/horaire/intérêts, budget prépayé, validation 24-48h

- modele-premium.md : PREMIUM_SUBSCRIPTIONS, ACTIVE_STREAMS, OFFLINE_DOWNLOADS
  Multi-devices (1 stream actif), offline 30j, sans essai gratuit

- modele-monetisation.md : CREATOR_MONETIZATION, CREATOR_REVENUES, PAYOUTS
  KYC obligatoire, revenus pub (3€/1000) + premium (70/30), seuil 50€

- modele-audio-guides.md : AUDIO_GUIDES, GUIDE_SEQUENCES, USER_GUIDE_PROGRESS
  Multi-séquences GPS, 4 modes (piéton/voiture/vélo/transport), 2-50 séquences

- modele-radio-live.md : LIVE_STREAMS, LIVE_RECORDINGS, LIVE_LISTENERS
  Buffer 15s, max 8h, enregistrement auto, notification abonnés

Avantages architecture :
✅ Séparation entités globales (1 source vérité)
✅ Diagrammes focalisés par domaine métier
✅ Maintenance simplifiée (pas de duplication)
✅ Cohérence avec règles métier validées

8 modèles de données complets couvrant 100% du projet MVP.

2026-02-07 16:29:54 +01:00

2.5 KiB

Raw Blame History

Modèle de données - Publicités

📖 Voir Règles métier - Section 16 : Publicités | Entités globales

Diagramme

erDiagram
    AD_CAMPAIGNS }o--|| USERS : "créée par"
    AD_CAMPAIGNS ||--o{ AD_METRICS : "métriques"
    AD_CAMPAIGNS ||--o{ AD_IMPRESSIONS : "diffusions"

    AD_IMPRESSIONS }o--|| USERS : "vue par"
    AD_IMPRESSIONS }o--|| AD_CAMPAIGNS : "campagne"

    AD_CAMPAIGNS {
        uuid id PK
        uuid advertiser_id FK
        string title
        string audio_url
        int duration_seconds
        string status
        string targeting_geo_type
        jsonb targeting_geo_data
        jsonb targeting_hours
        string[] targeting_interests
        string targeting_age_rating
        decimal budget_total_euros
        decimal budget_remaining_euros
        decimal cost_per_listen_euros
        timestamp start_date
        timestamp end_date
        timestamp validated_at
        timestamp created_at
    }

    AD_METRICS {
        uuid id PK
        uuid campaign_id FK
        date metric_date
        int impressions_count
        int complete_listens_count
        int skips_count
        decimal avg_listen_duration_seconds
        int likes_count
        decimal total_cost_euros
        timestamp computed_at
    }

    AD_IMPRESSIONS {
        uuid id PK
        uuid campaign_id FK
        uuid user_id FK
        decimal completion_rate
        boolean was_skipped
        int listen_duration_seconds
        timestamp displayed_at
    }

Légende

Entités publicités :

AD_CAMPAIGNS : Campagnes publicitaires - Status : draft, pending_validation, validated, active, paused, completed, cancelled - Targeting_geo_type : point (GPS + rayon), city, department, region, national - Targeting_hours : Array heures locales [7, 8, 9, 17, 18, 19] (heure locale utilisateur) - Budget : Prépaiement obligatoire, déduction 0.05€/écoute complète ou 0.02€/skip après délai min - Validation manuelle obligatoire 24-48h
AD_METRICS : Métriques agrégées par jour - Calcul quotidien (batch nocturne) - Dashboard temps réel publicitaire - Export CSV/Excel disponible
AD_IMPRESSIONS : Impressions individuelles - Completion_rate ≥0.8 = écoute complète (facturée 0.05€) - Skip après délai min 5s = partiel (facturé 0.02€) - Skip <5s = non facturé (0€) - Rotation max 3 fois/jour par utilisateur - Limite 6 pubs/h par utilisateur

2.5 KiB Raw Blame History

Modèle de données - Publicités

Diagramme

Légende

2.5 KiB

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