Database_OnlineSQL — 小組共用股票資料庫

每日由 GitHub Actions 自動抓台股日線，寫進一個 Azure SQL 雲端資料庫。 小組成員不必各自抓 yfinance，直接連這個資料庫、讀同一張 dbo.StockTrading_Live， 在上面跑各自的策略。

   GitHub Actions（每日 cron）
        │  python fetch_daily.py → yfinance 抓當日股價
        ▼
   ☁️ Azure SQL：dbo.StockTrading_Live   ← 單一資料源、每天自動更新
        ▲           ▲            ▲
       組員A        組員B         組員C    ← 各自連線讀同一張表，跑自己的策略

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📊 線上圖表（GitHub Pages）

啟用後可在這個網址看到每日更新的股價趨勢圖（K 線 + MA5/20/60 + 成交量，紅漲綠跌）：

https://afk13e43.github.io/Database_OnlineSQL/

網頁是純靜態頁（在 docs/），資料是 GitHub Actions 每日從 Azure SQL 匯出的 JSON， 頁面本身不含任何帳號密碼。本機預覽：python -m http.server -d docs。

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資料表：dbo.StockTrading_Live

欄位	型別	說明
date	DATE	交易日（主鍵之一）
StockCode	NVARCHAR(20)	股票代號；大盤存成 TWII（主鍵之一）
Open / High / Low / Close	FLOAT	開高低收
Volume	BIGINT	成交股數
MA5 / MA10 / MA20 / MA60 / MA120 / MA240	FLOAT	移動平均（已算好）

預設標的：0050, 2303, 2317, 2330, 2382, 2412, 2454, 2881 + 大盤 TWII，2015 年起。

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給組員：如何連線讀資料

連線資訊（密碼請向組長索取，不要寫進任何檔案或 commit）：

項目	值
伺服器	dbpj.database.windows.net
資料庫	DatabasePJ
帳號	用組長提供的唯讀帳號（不要用管理員帳號）

Python（pymssql + pandas）

import pymssql, pandas as pd

conn = pymssql.connect(
    server='dbpj.database.windows.net',
    user='groupreader',          # 組長提供的唯讀帳號
    password='...',              # 私下取得，勿寫進 repo
    database='DatabasePJ',
)
df = pd.read_sql(
    "SELECT [date],[Open],[High],[Low],[Close],Volume,MA5,MA20,MA60 "
    "FROM dbo.StockTrading_Live WHERE StockCode=%s ORDER BY [date]",
    conn, params=('2330',))
print(df.tail())

SSMS / Azure Data Studio

連 dbpj.database.windows.net、SQL 驗證、用唯讀帳號，即可下 SQL：

-- 看每檔資料範圍
SELECT StockCode, COUNT(*) AS 筆數, MIN([date]) AS 起, MAX([date]) AS 迄
FROM dbo.StockTrading_Live GROUP BY StockCode ORDER BY StockCode;

-- 取單檔近一年
SELECT * FROM dbo.StockTrading_Live
WHERE StockCode='2330' AND [date] >= DATEADD(year,-1,GETDATE())
ORDER BY [date];

首次連線若被防火牆擋（Client with IP ... is not allowed），請組長在 Azure SQL 防火牆放行（本專案採開放防火牆，理論上不會擋）。Serverless 閒置會暫停，第一次連可能要等幾秒喚醒。

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給維護者（repo 擁有者）：設定步驟

1. GitHub Secrets

repo → Settings → Secrets and variables → Actions，新增 4 個：

Secret	值
DB_SERVER	dbpj.database.windows.net
DB_DATABASE	DatabasePJ
DB_USER	dbpjadmin（或 dbpjadmin@dbpj）
DB_PASSWORD	你的管理員密碼

2. Azure SQL 防火牆（開放模式）

Azure Portal → SQL server → 網路 / 防火牆規則 → 新增一條允許所有 IP： 0.0.0.0 ~ 255.255.255.255（GitHub runner 的 IP 每次都變，故開放；靠密碼保護）。

3. 首次全量回填

到 Actions → Daily stock update → Run workflow，把 backfill 勾起來 跑一次 （會寫入 2015 起全部歷史）。之後排程每天自動只補最近 30 天。 也可本機跑：BACKFILL=true python fetch_daily.py（需先設 4 個 DB_* 環境變數）。

4. 建唯讀帳號給組員（建議）

別把管理員帳號給組員（避免誤刪表）。用 contained user（只屬於這個資料庫、最簡單）： SSMS 用管理員連雲端後，確認查詢視窗的資料庫是 DatabasePJ（不是 master），執行：

CREATE USER groupreader WITH PASSWORD = 'StrongP@ss_2026';   -- 自己改，需符合強密碼規則
ALTER ROLE db_datareader ADD MEMBER groupreader;             -- 只能讀、不能改

把 groupreader 的帳密私下給組員。組員連線時務必指定資料庫 DatabasePJ （SSMS：連線→「選項」→「連線至資料庫」填 DatabasePJ；pymssql：database='DatabasePJ'）。

5. 啟用 GitHub Pages

repo → Settings → Pages → Build and deployment → Source 選「Deploy from a branch」， 分支選 main、資料夾選 /docs，存檔。等一兩分鐘即可在 https://afk13e43.github.io/Database_OnlineSQL/ 看到圖表。 （每日 Action 會自動重建 docs/data 並 commit，頁面隨之更新。）

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排程時間

.github/workflows/daily-update.yml 設每週一~五 12:00 UTC（台灣 20:00） 跑。 要改時間就改 cron（注意是 UTC）。

安全須知

• 密碼只放 GitHub Secrets / 私下傳遞，絕不寫進程式或 commit。
• 採開放防火牆 + 密碼保護；建議把這個 repo 設為 private，避免連線資訊外流。
• 組員一律用唯讀帳號，保護共用資料不被誤改。