Recuperando Gastos Migrados: Firestore Y SQLite A La Vista

¡El Misterio de los Gastos Desaparecidos: A Desentrañarlo!

¡Hey, chicos! Hoy vamos a sumergirnos en un tema crucial que muchos de nosotros, desarrolladores y entusiastas, podemos enfrentar al migrar sistemas: ¿qué pasa cuando nuestras transacciones y gastos de equipos migrados no aparecen en la interfaz de usuario con la nueva arquitectura (Firestore/SQLite)? Es como si de repente, una parte vital de nuestra contabilidad simplemente se esfumara. Y no es que se haya borrado, ¡simplemente no la vemos! Este es el core de nuestro problema, y es frustrante, ¿verdad? Estamos hablando de una migración del branch copilot/modify-data-architecture-firestore donde, tras mover todos esos datos financieros a las nuevas bases de datos, tanto los ingresos como los gastos de equipos se vuelven invisibles. Curiosamente, si revisamos la vieja carpeta antiguo, los mismos datos se leen y muestran sin problemas. Esto nos indica que los datos existen, pero la nueva lógica o repositorio no los está interpretando o mostrando correctamente. La visibilidad de datos es clave para cualquier sistema financiero, y si no podemos ver nuestras transacciones después de una migración, tenemos un problema serio que necesitamos solucionar de inmediato. Imaginen la incertidumbre que esto genera: ¿están mis números correctos? ¿Se perdieron datos? La respuesta, en la mayoría de estos casos, es no, no se perdieron, solo que nuestra nueva aplicación no sabe cómo encontrarlos en su flamante casa. La buena noticia es que con un poco de investigación y ajustes, podemos traer de vuelta toda esa información crucial. La meta es que, tras esta lectura, tengamos una hoja de ruta clara para que esos gastos de equipos y transacciones migrados se muestren tan bien o incluso mejor que en nuestra versión anterior, garantizando una experiencia de usuario fluida y confiable. Vamos a desglosar las causas y las soluciones para que vuestro sistema brille con la información completa que merece. Este desafío es una oportunidad para robustecer nuestra comprensión de la integración de bases de datos y la lógica de aplicaciones, ¡así que pongámonos cómodos y ataquemos este misterio juntos!

¿Qué Está Pasando Realmente? El Diagnóstico Detallado

Aquí es donde nos ponemos nuestros sombreros de detectives. El diagnóstico del problema nos revela que, aunque los datos de transacciones y gastos de equipos migrados existen en la base de datos (¡lo hemos confirmado con SELECT directos en SQL!), la interfaz de usuario de nuestra aplicación, construida con la nueva arquitectura (Firestore/SQLite), simplemente no los muestra. La raíz del asunto parece estar en cómo el nuevo código está filtrando las transacciones. Específicamente, hemos identificado dos puntos calientes: el proyecto_id y el tipo de transacción. Nuestro sistema está diseñado para filtrar transacciones que pertenecen a un proyecto_id específico (por ejemplo, el proyecto "EQUIPOS PESADOS ZOEC") y que tienen un tipo definido como 'Ingreso' o 'Gasto'. Aquí es donde entra en juego la posible inconsistencia de datos tras la migración. Es muy probable que los datos que migramos, aunque válidos en su estructura original, no cumplan con los criterios de filtrado estrictos de la nueva aplicación. Esto significa que las transacciones migrados podrían tener un proyecto_id diferente al que la UI espera (quizás un 8 u otro identificador), o peor aún, el campo tipo podría estar vacío, nulo, o con un valor diferente (como 'entrada' en lugar de 'Ingreso'). Estas pequeñas diferencias, aparentemente insignificantes, son las que están causando que nuestros gastos de equipos y transacciones permanezcan ocultos. La carpeta antiguo, que funcionaba perfectamente, probablemente tenía consultas SQL o una lógica de lectura mucho menos restrictiva, o bien, sus datos ya estaban adaptados a esa estructura. En esencia, la nueva lógica de filtrado es más estricta, lo cual es bueno para la integridad y organización de los datos, pero requiere que los datos migrados se ajusten a estas nuevas reglas. Entender esta discrepancia es el primer gran paso para solucionar el problema. No es un error de los datos en sí, sino una desincronización entre la estructura de los datos migrados y las expectativas de la nueva aplicación. Por eso, es fundamental revisar a fondo tanto la lógica del repositorio (/app/repo/) como la forma en que se construyen las consultas en los nuevos módulos, para asegurarnos de que estamos buscando la información con las claves correctas. Este análisis profundo nos permitirá identificar exactamente dónde están chocando la vieja estructura de datos y la nueva lógica, y así poder implementar las correcciones necesarias para una visibilidad completa y precisa de todas nuestras transacciones financieras.

El Corazón del Problema: Filtros Rigurosos y Datos No Conformados

Ah, amigos, aquí está la médula del asunto. La principal razón por la que nuestras transacciones y gastos de equipos migrados no brillan en la nueva interfaz se debe a la interacción entre los filtros rigurosos implementados en la nueva arquitectura (Firestore/SQLite) y los datos que no cumplen con estas expectativas. Imaginad que tenéis un nuevo y reluciente sistema de seguridad para vuestra casa que solo deja pasar a personas con un tipo específico de identificación. Si vuestros antiguos vecinos intentan entrar con una identificación vieja o una que no está en el formato esperado, simplemente no podrán pasar, aunque sean las mismas personas de siempre. Esto es exactamente lo que está sucediendo con nuestros datos. La nueva lógica de filtrado busca dos cosas principalmente: un proyecto_id muy específico (como el ya mencionado "EQUIPOS PESADOS ZOEC") y un campo tipo que exactamente diga 'Ingreso' o 'Gasto'. ¿Qué pasa entonces con los datos que hemos migrado? Pues bien, es muy probable que muchos de esos registros, al venir de una estructura de datos anterior, tengan pequeñas variaciones. Por ejemplo, el proyecto_id podría ser un simple número (8, 12, etc.) que no coincide directamente con el identificador que la UI está consultando. O, y esto es muy común, el campo tipo podría estar vacío, NULL, o tener variaciones como 'Ingresos', 'Gastos de Operación', 'entrada', 'salida', o incluso estar en minúsculas ('ingreso', 'gasto'). Estas diferencias, por sutiles que parezcan, son suficientes para que las consultas SQL y Firestore queries de la nueva aplicación los ignoren por completo. La carpeta antiguo contenía scripts y consultas que, si bien podían ser menos eficientes o estar más hardcodeadas, eran inherentemente más flexibles o estaban diseñadas para la estructura de datos existente en ese momento. Esto significa que eran capaces de leer los datos tal cual estaban, sin imponer restricciones tan estrictas sobre el proyecto_id o el tipo. Por lo tanto, el problema no es que los datos estén corruptos, sino que no están normalizados o estandarizados para la nueva lógica. Para que nuestra visibilidad de datos sea completa, necesitamos asegurar que cada una de las transacciones migrados tenga el proyecto_id correcto que la interfaz espera y que su campo tipo sea consistentemente 'Ingreso' o 'Gasto'. Sin esta estandarización, nuestras consultas SQL seguirán devolviendo resultados incompletos, dejando nuestros informes y registros con huecos importantes, y afectando gravemente la integridad de la información financiera que nuestra aplicación debe presentar. Esta comprensión es fundamental antes de pasar a las soluciones, ya que nos guía sobre qué exactamente necesitamos ajustar: tanto la lógica de las consultas como, potencialmente, los datos migrados mismos.

El Camino Hacia la Solución: ¡Manos a la Obra, Chicos!

¡Bien, ya sabemos lo que está pasando! Ahora es el momento de arremangarse y poner en marcha las soluciones concretas para que nuestras transacciones y gastos de equipos migrados vuelvan a ser visibles. Este proceso implica una revisión metódica y, posiblemente, algunos ajustes tanto en nuestra base de datos como en la lógica de nuestra aplicación. El objetivo es claro: conseguir una compatibilidad total entre los datos que ya existen y los nuevos filtros de Firestore y SQLite.

Paso 1: ¡A Comparar Consultas SQL como Detectives!

El primer y más crítico paso es un análisis forense de nuestras consultas SQL (y de Firestore, si aplica). Necesitamos ser verdaderos detectives de código. ¿Dónde se están construyendo esas consultas en los nuevos repositorios (/app/repo/)? ¿Cómo están manejando los filtros de proyecto_id y tipo? Es vital comparar esto con los archivos de la carpeta antiguo. Esos scripts antiguos son nuestra piedra Rosetta. ¿Qué tan diferentes son las cláusulas WHERE? ¿Están las consultas antiguas siendo más permisivas? Por ejemplo, el código antiguo podría no filtrar por proyecto_id en absoluto, o podría aceptar una variedad más amplia de valores para el campo tipo. Quizás en el pasado, tipo no era un campo clave para la visualización, o se hacía una conversión implícita de valores. Si identificamos que las consultas nuevas son demasiado restrictivas o están mal configuradas para los datos migrados, necesitaremos ajustarlas para que sean igualmente robustas y flexibles que las versiones anteriores, pero sin sacrificar la seguridad y eficiencia de la nueva arquitectura. No se trata de volver a la lógica antigua ciegamente, sino de entender por qué funcionaba y adaptar esa flexibilidad al nuevo paradigma, garantizando que todos los ingresos y gastos sean correctamente interpretados. Este análisis detallado nos dará la visión necesaria para proponer cambios de código efectivos y focalizados.

Paso 2: Asegurando la Conformidad de los Datos Migrados

Una vez que entendemos la lógica de las consultas, el siguiente paso es asegurarnos de que nuestros datos migrados cumplan con los nuevos estándares. La normalización de datos es clave aquí. Si hemos descubierto que los proyecto_id o los campos tipo de nuestras transacciones y gastos de equipos están inconsistentes, necesitamos corregirlos. Esto podría significar ejecutar scripts de actualización directamente en la base de datos. Por ejemplo, si el proyecto_id esperado por la UI es id_proyecto_principal, y nuestros datos migrados tienen un proyecto_id numérico 8, podríamos necesitar un script que mapee o actualice todos los proyecto_id=8 al id_proyecto_principal correcto. Lo mismo aplica para el campo tipo. Si la nueva aplicación espera 'Ingreso' o 'Gasto', y tenemos 'entrada' o 'salida', necesitamos un script que unifique esos valores. Este es un paso crítico para la integridad de los datos y la visibilidad completa. No tiene sentido tener consultas perfectas si los datos subyacentes no se ajustan a lo que buscan. Este proceso de limpieza y estandarización de datos es una inversión a largo plazo, ya que garantiza que el sistema funcione de manera coherente y que la nueva arquitectura (Firestore/SQLite) pueda procesar la información sin problemas. Es importante documentar estos cambios para futuras migraciones o mantenimientos. Asegurar que los datos migrados sean consistentes es como darle las llaves correctas a nuestro sistema de seguridad para que pueda reconocer y mostrar a todos nuestros