一、 核心实体与数据模型
环卫管理涉及人、车、物、事等多个维度，数据库需围绕这些核心实体构建其数据模型，通常采用关系型数据库（如MySQL, PostgreSQL）或时空数据库（如PostGIS）进行实现。
1. 人员管理模块：
实体：环卫工人、管理人员。
数据表设计：
`employees` (员工表)：`employee_id` (主键), `name`, `role` (角色，如清扫工、司机、管理员), `team_id` (所属班组外键), `contact_info`, `employment_status` (在职/离职)。
`work_shifts` (排班表)：`shift_id`, `employee_id`, `area_id` (负责区域外键), `start_time`, `end_time`, `date`。
2. 车辆与设施管理模块：
实体：环卫车辆（清扫车、洒水车、垃圾运输车）、垃圾箱、公厕、中转站。
数据表设计：
`vehicles` (车辆表)：`vehicle_id` (主键), `license_plate`, `type`, `capacity`, `current_status` (作业中/空闲/维修), `gps_device_id` (绑定GPS设备ID)。
`facilities` (设施表)：`facility_id`, `type` (垃圾箱/公厕/中转站), `location` (经纬度坐标，GIS字段), `capacity`, `current_fullness` (满溢度), `maintenance_status`。
`maintenance_records` (维护记录表)：`record_id`, `facility_id`/`vehicle_id`, `maintenance_type`, `date`, `cost`, `description`。
3. 作业监控与事件管理模块：
实体：作业任务、实时GPS轨迹、事件（如垃圾满溢、设施损坏）。
数据表设计：
`tasks` (任务表)：`task_id`, `vehicle_id`/`employee_id`, `task_type` (清扫/运输/巡查), `planned_route` (计划路线), `actual_route` (实际轨迹，存储为LineString), `start_time`, `end_time`, `status` (已完成/进行中/已取消)。
`gps_tracks` (实时位置表)：`track_id`, `device_id` (关联车辆或人员), `timestamp`, `location` (经纬度), `speed`, `direction`。该表数据量大，需考虑分区或分表。
`incidents` (事件表)：`incident_id`, `reporter_id` (上报人), `type` (事件类型), `location`, `description`, `images` (图片链接), `status` (待处理/处理中/已解决), `priority`。
二、 关键设计考虑
1. 时空数据管理：车辆轨迹、设施位置、作业区域都具有强烈的空间属性。建议使用PostGIS等空间数据库扩展，支持地理查询（如“查找某点500米内所有满溢的垃圾箱”）、路径规划和空间分析。
2. 物联网(IoT)数据集成：来自GPS设备、车载传感器、满溢传感器的数据是海量且高并发的流数据。设计上需考虑：
建立高效的数据接入层（如使用Kafka, MQTT）。
实时数据与业务数据分离，实时数据写入时序数据库（如InfluxDB）用于监控与展示，聚合后的结果再写入业务
