Хранить только genome_json+скаляры на прогон, детали строить на лету

decoded_summary_json раньше писал полную build_detail() (геометрия, URL,
электрика по каждой ступени) на каждый из миллионов прогонов — это и
душило CPU при GPU-эволюции (пул процессов нужен был только чтобы успевать
за GPU), и разогнало базу до 70ГБ на 12.9М строк, пока диск не забился под
завязку. genome_json уже достаточен для полного воспроизведения — теперь
пишем дешёвую decoded_summary(), а run_detail() на веб-морде пересчитывает
полную физику по клику (как уже делает render.py для графиков/анимации).

src/gausse/gpu/batch_sweep.py

@@ -314,29 +314,31 @@ def evaluate_genomes_gpu(
 
 
 def gpu_record_worker(payload) -> RunRecord:
-    """Собирает RunRecord (decode + build_detail + стоимость + JSON) в процессе
+    """Собирает RunRecord (decode + стоимость + JSON) в процессе пула —
-    пула — параллельно с GPU-оценкой следующих батчей. Тяжёлая часть записи
+    параллельно с GPU-оценкой следующих батчей.
-    (детализация + сериализация) не должна душить GPU одним потоком Python.
+
+    detail НЕ строится (build_detail дорогая — полная физика по каждой
+    ступени — и не нужна для хранения): genome_json уже достаточен, чтобы
+    воспроизвести всё через decode()+build_detail() на лету при просмотре
+    конкретного прогона (см. web/stats.run_detail). Пишем дешёвую
+    decoded_summary() — иначе на миллионах прогонов это дорогая работа,
+    съедающая и CPU (душит GPU), и диск (десятки ГБ на пустом месте).
 
     Работает в воркере ProcessPoolExecutor с worker_context.init_worker
     (база компонентов уже загружена в процессе).
     """
     from gausse.optim import worker_context
-    from gausse.optim.objective import MODEL_VERSION, compute_cost_rub
+    from gausse.optim.objective import MODEL_VERSION, compute_cost_rub, decoded_summary
 
     genome, outcome, search_mode = payload
     db, bounds = worker_context.db, worker_context.bounds
-    config, ix, iv = decode(genome, db, bounds)
+    config, _ix, _iv = decode(genome, db, bounds)
-    detail = build_detail(
-        config, _FEASIBLE if outcome["feasible"] else None, db, ix, iv,
-        genome.tube_inner_d_m, genome.tube_wall_m,
-    )
     return RunRecord(
         run_id=str(uuid.uuid4()),
         timestamp=datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
         search_mode=search_mode,
         genome_json=json.dumps(genome_to_dict(genome)),
-        decoded_summary_json=json.dumps(detail, ensure_ascii=False),
+        decoded_summary_json=json.dumps(decoded_summary(genome, db), ensure_ascii=False),
         feasible=outcome["feasible"],
         model_version=MODEL_VERSION,
         infeasible_reason=outcome["reason"],
@@ -396,18 +398,15 @@ def run_gpu_sweep(
 
 
 def _record(st: _State, db, bounds: SearchBounds, backend, efficiency, exit_v):
+    from gausse.optim.objective import decoded_summary
+
     feasible = efficiency is not None
-    cfg, _, _ = decode(st.genome, db, bounds)
-    detail = build_detail(
-        cfg, _FEASIBLE if feasible else None, db, st.pre.initial_x_m, st.pre.initial_v_mps,
-        st.genome.tube_inner_d_m, st.genome.tube_wall_m,
-    )
     return RunRecord(
         run_id=str(uuid.uuid4()),
         timestamp=datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
         search_mode=f"gpu-sweep-{backend}",
         genome_json=json.dumps(genome_to_dict(st.genome)),
-        decoded_summary_json=json.dumps(detail, ensure_ascii=False),
+        decoded_summary_json=json.dumps(decoded_summary(st.genome, db), ensure_ascii=False),
         feasible=feasible,
         model_version=MODEL_VERSION,
         infeasible_reason=st.reason,

src/gausse/optim/objective.py

@@ -61,10 +61,11 @@ def _wire_resistance_ohm(resistivity_ohm_m: float, gauge_mm: float, wire_length_
 
 
 def decoded_summary(genome: Genome, db: ComponentDatabase) -> dict:
-    """Краткая сводка только по геному (без результатов симуляции).
+    """Краткая сводка только по геному (без результатов симуляции) — это и
-
+    пишется в decoded_summary_json для каждого прогона: genome_json уже
-    Оставлена для обратной совместимости; подробную запись со всей физикой
+    достаточен для полного воспроизведения через build_detail() на лету,
-    и результатами по каждой ступени строит `build_detail` (её и пишем в БД).
+    так что хранить дорогую подробную запись для каждого из миллионов
+    прогонов незачем (см. web/stats.run_detail для просмотра одного прогона).
     """
     material = db.projectile_materials[genome.projectile.material_idx % len(db.projectile_materials)]
     stages_summary = []
@@ -259,10 +260,15 @@ def build_detail(config, coilgun_result: CoilgunResult, db: ComponentDatabase, i
 
 
 def evaluate(genome: Genome, db: ComponentDatabase, bounds: SearchBounds) -> EvaluationResult:
+    """detail НЕ строится здесь: build_detail — дорогая (полная физика по
+    каждой ступени) и не нужна ни фитнесу, ни хранению — geneome_json уже
+    достаточен, чтобы воспроизвести всё через decode()+build_detail() на
+    лету (см. web/stats.run_detail). build_run_record() кладёт в БД дешёвую
+    decoded_summary() вместо этого.
+    """
     config, initial_x_m, initial_v_mps = decode(genome, db, bounds)
     cost_rub = compute_cost_rub(config, db)
     result = run_coilgun(config)
-    detail = build_detail(config, result, db, initial_x_m, initial_v_mps, genome.tube_inner_d_m, genome.tube_wall_m)
 
     if not result.feasible:
         n_stages = len(config.stages)
@@ -275,7 +281,6 @@ def evaluate(genome: Genome, db: ComponentDatabase, bounds: SearchBounds) -> Eva
             reason=result.reason,
             failed_stage_index=result.failed_stage_index,
             energy_breakdown={},
-            detail=detail,
         )
 
     energy_breakdown = {
@@ -291,7 +296,6 @@ def evaluate(genome: Genome, db: ComponentDatabase, bounds: SearchBounds) -> Eva
         efficiency=result.efficiency,
         exit_velocity_mps=result.exit_v_mps,
         energy_breakdown=energy_breakdown,
-        detail=detail,
     )
 
 

src/gausse/storage/schema.py

@@ -14,6 +14,11 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS runs (
     timestamp TEXT NOT NULL,
     search_mode TEXT NOT NULL,
     genome_json TEXT NOT NULL,
+    -- ДЕШЁВАЯ сводка (objective.decoded_summary) — НЕ полная физика по
+    -- ступеням. genome_json сам по себе достаточен, чтобы воспроизвести
+    -- всё через decode()+build_detail() на лету (см. web/stats.run_detail);
+    -- хранить дорогую детализацию для каждого из миллионов прогонов
+    -- бессмысленно — так база росла на пустом месте (70ГБ на 12.9М строк).
     decoded_summary_json TEXT NOT NULL,
     feasible INTEGER NOT NULL,
     infeasible_reason TEXT,

src/gausse/web/stats.py

@@ -72,11 +72,11 @@ def overview(db_path: Path, log_path: Path | None = None, top_n: int = 15) -> di
         def _summarize(rows):
             out = []
             for r in rows:
-                detail = json.loads(r.decoded_summary_json) if r.decoded_summary_json else {}
+                summary = json.loads(r.decoded_summary_json) if r.decoded_summary_json else {}
                 out.append({
                     "run_id": r.run_id, "search_mode": r.search_mode, "efficiency": r.efficiency,
                     "exit_velocity_mps": r.exit_velocity_mps, "cost_rub": r.cost_rub,
-                    "n_stages": detail.get("n_stages"), "timestamp": r.timestamp,
+                    "n_stages": len(summary.get("stages", [])), "timestamp": r.timestamp,
                 })
             return out
 
@@ -115,11 +115,41 @@ def _last_cycle_best(log_lines: list[str]) -> float | None:
 
 
 def run_detail(db_path: Path, run_id: str) -> dict | None:
+    """Подробности одного прогона — НЕ читаются из БД (там только дешёвая
+    decoded_summary), а пересчитываются на лету из genome_json тем же
+    decode()+build_detail(), что и остальной рендер веб-морды (см.
+    web/render.py). Это единичный запрос по клику, не миллионы прогонов —
+    пересимулировать дешевле, чем хранить полную физику для каждого."""
+    from gausse.components.database import ComponentDatabase
+    from gausse.optim.objective import build_detail
+    from gausse.optim.search_space import SearchBounds, decode, genome_from_dict
+    from gausse.sim.coilgun import run_coilgun
+
     conn = open_connection(db_path)
     try:
         row = fetch_run_by_id(conn, run_id)
+    finally:
+        conn.close()
     if row is None:
         return None
+
+    genome = genome_from_dict(json.loads(row.genome_json))
+    db = ComponentDatabase.load()
+    bounds = SearchBounds()
+    config, initial_x_m, initial_v_mps = decode(genome, db, bounds)
+    result = run_coilgun(config)
+    detail = build_detail(config, result, db, initial_x_m, initial_v_mps, genome.tube_inner_d_m, genome.tube_wall_m)
+    energy_breakdown = (
+        {
+            "total_energy_in_j": result.total_energy_in_j,
+            "total_energy_dissipated_j": result.total_energy_dissipated_j,
+            "total_kinetic_energy_delta_j": result.total_kinetic_energy_delta_j,
+            "exit_kinetic_energy_j": result.exit_kinetic_energy_j,
+        }
+        if result.feasible
+        else {}
+    )
+
     return {
         "run_id": row.run_id,
         "search_mode": row.search_mode,
@@ -132,8 +162,6 @@ def run_detail(db_path: Path, run_id: str) -> dict | None:
         "exit_velocity_mps": row.exit_velocity_mps,
         "cost_rub": row.cost_rub,
         "timestamp": row.timestamp,
-            "detail": json.loads(row.decoded_summary_json) if row.decoded_summary_json else {},
+        "detail": detail,
-            "energy_breakdown": json.loads(row.energy_breakdown_json) if row.energy_breakdown_json else {},
+        "energy_breakdown": energy_breakdown,
     }
-    finally:
-        conn.close()