feat(web3): 查询只返回不合规行 + 改为全表流式扫描

判定口径修正：查询结果应是「不符合」校验规则的数据，之前合规行也一起返回了。

- 字段内多条规则 = AND：任一条不满足该字段即不合规，且所有未通过的规则
  都进 issues（去掉原来命中第一条就 break 的逻辑），备注列能看全原因
- 行内多个字段 = AND：任一字段不合规整行就被查出来
- 全部规则通过的行直接丢弃，不再进 rows
- total 从 len(raw_rows) 改为 bad_rows，与 rows 对齐

全表扫描（原来固定 LIMIT 1000，只校验前 1000 行）：

- db_adapter 新增 DBConnection.iter_rows()，fetchmany 流式逐行读。
  MySQL 必须用 SSDictCursor —— 普通 Cursor 是客户端缓冲的，execute 时
  整个结果集就进内存了，fetchmany 省不了内存；达梦/Oracle 驱动默认
  就是服务端游标，普通 cursor 即可
- SQL 去掉 LIMIT，读取与校验合成一个流式 pass，只有命中的不合规行进内存
- 请求参数 limit（扫描上限）→ max_rows（返回上限，默认 5000）；
  超上限后 continue 而非 break，继续扫完全表，保证 scanned / bad_rows
  始终是全表真值，避免计数被截断成假数字
- 响应新增 truncated 标志 + 截断提示文案

顺带修复：

- SELECT 的列从「有规则的字段」改为「有规则 ∪ show_default」，
  否则勾了默认展示但没配规则的列在结果表里全空
- field_list_out 去掉对 Rule 的重复查询，抽 rules_by_field 复用

前端：runQuery 参数改 max_rows，文案改「全表扫描」，truncated 时顶部
常驻横幅 + 信息栏提示仅展示前 N 条。

测试：新增 web3/tests/test_run_query_only_bad_rows.py，临时 sqlite 当配置库
+ monkeypatch DBConnection 喂假数据，不依赖真实 MySQL/达梦，9 条用例全过。

web3/backend/core/db_adapter.py

@@ -500,6 +500,51 @@ class DBConnection:
         finally:
             cur.close()
 
+    def iter_rows(
+        self,
+        sql: str,
+        params: tuple | None = None,
+        batch_size: int = 1000,
+    ) -> Iterator[dict]:
+        """流式逐行返回结果（列名已小写归一），用于全表扫描。
+
+        与 fetchall 的区别：**不把整张表读进内存**。调用方边拿边处理，
+        内存只由 batch_size 和调用方自己攒的东西决定。
+
+        方言差异：
+          - MySQL：普通 Cursor 是「客户端缓冲」的 —— cur.execute() 就把整个结果集
+            拉到本地了，再 fetchmany 只是从内存里切片，省不了内存。
+            必须换成 SSDictCursor（unbuffered / server-side）才是真流式。
+            代价：结果集没消费完之前这条连接不能干别的（这里是独占连接，无所谓）。
+          - 达梦 / Oracle：驱动默认就是服务端游标 + 数组取数，普通 cursor
+            配 fetchmany 即为流式。
+        """
+        if self._conn is None:
+            raise RuntimeError("DBConnection 未打开，请用 with 语句")
+
+        if self._driver == "pymysql":
+            from pymysql.cursors import SSDictCursor
+            cur = self._conn.cursor(SSDictCursor)
+        else:
+            cur = self._conn.cursor()
+
+        started = time.monotonic()
+        n = 0
+        try:
+            cur.execute(sql, params or ())
+            col_names = [d[0] for d in (cur.description or [])]
+            while True:
+                batch = cur.fetchmany(batch_size)
+                if not batch:
+                    break
+                for row in _rows_as_dicts(batch, col_names):
+                    n += 1
+                    yield row
+        finally:
+            elapsed_ms = (time.monotonic() - started) * 1000
+            logger.debug(f"[SQL] iter_rows {n} rows ({elapsed_ms:.1f}ms): {sql[:120]}...")
+            cur.close()
+
     def fetchone(self, sql: str, params: tuple | None = None) -> Optional[dict]:
         cur = self._cursor()
         started = time.monotonic()

web3/backend/routers/queries.py

@@ -7,10 +7,22 @@
     - 复用 web3.backend.core.db_adapter 建连
     - 复用 routers/db._normalize_db_type 做中文 label → 内部小写
     - 列名按 task.field_list 显式 SELECT（不 SELECT * 防止暴露未配置列）
+      SELECT 的列 = 「有规则的字段」∪「show_default 的字段」，
+      后者没有规则也要拉，否则结果表这一列全空
     - 列名小写归一（达梦默认大写，MySQL 视 collation）→ 与 field_key 对齐
     - 正则校验：rule.regex 为空时回退到 `^.+$`（非空校验）
-    - 命中规则 → 该字段进 errorCells + 一条 issue；同一字段多条规则只报第一条
-    - 限 limit（默认 1000）防大表打爆内存；后续做分页 + 异步时再调
+
+    判定口径（只返回「不合规」的行）：
+    - 字段级：该字段的多条规则是 AND —— 任一条不满足，该字段即不合规，
+      且所有未通过的规则都会进 issues（备注列列全原因），不止第一条
+    - 行级：任一字段不合规 → 整行不合规 → 返回；全部字段都合规的行直接丢弃
+
+    扫描范围：**全表**，SQL 不带 LIMIT。
+    - 走 DBConnection.iter_rows 流式逐行读（MySQL 用 SSDictCursor），
+      整张表不会进内存；内存只由「命中的不合规行」决定
+    - max_rows 只截断**返回**给前端的行数，不截断扫描：
+      扫描继续跑完，scanned / bad_rows 始终是全表的真实数字，
+      被截断时 truncated=True，前端据此提示「还有更多，请导出」
 """
 from __future__ import annotations
 
@@ -38,7 +50,10 @@ logger = get_logger("backend.routers.queries")
 # ── Pydantic ──────────────────────────────────────────────
 class RunQueryRequest(BaseModel):
     task_id: int = PydField(..., description="任务 id（后端从 DB 读全部配置）")
-    limit: int = PydField(1000, ge=1, le=10000, description="最多扫多少行（防大表打爆）")
+    max_rows: int = PydField(
+        5000, ge=1, le=100000,
+        description="最多**返回**多少不合规行（不限制扫描范围，扫描始终是全表）",
+    )
 
 
 class RunQueryRow(BaseModel):
@@ -51,10 +66,14 @@ class RunQueryRow(BaseModel):
 class RunQueryResponse(BaseModel):
     ok: bool
     message: Optional[str] = None
-    scanned: int = 0        # 实际扫到的行数（≤limit）
-    bad_rows: int = 0       # 有错误的行数
-    total: int = 0          # = scanned（暂不单独查 COUNT；后续分页用）
-    rows: list[dict] = PydField(default_factory=list)
+    scanned: int = 0        # 全表扫过的行数
+    bad_rows: int = 0       # 全表里不合规的行数（即使 rows 被截断，这个数字也是完整的）
+    total: int = 0          # = bad_rows
+    truncated: bool = False  # bad_rows > max_rows → rows 只是前 max_rows 条
+    rows: list[dict] = PydField(
+        default_factory=list,
+        description="只含「不合规」的行（最多 max_rows 条）；全部规则都通过的行不返回",
+    )
     field_list: list[dict] = PydField(default_factory=list, description="顺带回当前任务的字段+规则数，让前端能渲染表头")
 
 
@@ -68,11 +87,13 @@ async def run_query(req: RunQueryRequest, db: Session = Depends(get_session)):
 
     # 2) 拉字段+规则
     fields = db.query(Field).filter(Field.task_id == task.id).order_by(Field.ord).all()
-    fields_with_rules: list[tuple[Field, list[Rule]]] = []
-    for f in fields:
-        rules = db.query(Rule).filter(Rule.field_id == f.id).order_by(Rule.ord).all()
-        if rules:
-            fields_with_rules.append((f, rules))
+    rules_by_field: dict[int, list[Rule]] = {
+        f.id: db.query(Rule).filter(Rule.field_id == f.id).order_by(Rule.ord).all()
+        for f in fields
+    }
+    fields_with_rules: list[tuple[Field, list[Rule]]] = [
+        (f, rules_by_field[f.id]) for f in fields if rules_by_field[f.id]
+    ]
 
     # 顺带回一份字段列表（表头用）；与 FieldOut 结构对齐
     field_list_out = [
@@ -81,9 +102,9 @@ async def run_query(req: RunQueryRequest, db: Session = Depends(get_session)):
             "field_key": f.field_key,
             "show_default": bool(f.show_default),
             "ord": f.ord,
-            "rules": len(rules),
+            "rules": len(rules_by_field[f.id]),
         }
-        for f, rules in [(f, db.query(Rule).filter(Rule.field_id == f.id).all()) for f in fields]
+        for f in fields
     ]
 
     # 3) 没配数据表 → 早返回
@@ -128,35 +149,37 @@ async def run_query(req: RunQueryRequest, db: Session = Depends(get_session)):
         compiled.append((f, rule_patterns))
 
     # 6) 连库 + 拉数据
+    #    SELECT 的列 = 有规则的字段 ∪ show_default 的字段
+    #    （show_default 但没规则的列不校验，只是结果表要展示出来当上下文）
     started = time.monotonic()
     table = task.source_table
-    col_names = [f.field_key for f, _ in fields_with_rules]
+    col_names: list[str] = []
+    for f in fields:
+        if rules_by_field[f.id] or f.show_default:
+            if f.field_key not in col_names:
+                col_names.append(f.field_key)
     col_sql = ", ".join(quote_ident(c, cfg.db_type) for c in col_names)
-    sql = f"SELECT {col_sql} FROM {quote_ident(table, cfg.db_type)} LIMIT {int(req.limit)}"
+    # 全表扫描：不带 LIMIT。靠 iter_rows 流式读，整表不进内存
+    sql = f"SELECT {col_sql} FROM {quote_ident(table, cfg.db_type)}"
 
     logger.info("─" * 60)
     logger.info(
         f"POST /api/queries/run  task_id={task.id} table={table!r} "
         f"fields={len(col_names)} rules_total={sum(len(rp) for _, rp in compiled)} "
-        f"limit={req.limit}"
+        f"max_rows={req.max_rows}（全表扫描）"
     )
     logger.info(f"SQL: {sql}")
 
-    try:
-        with DBConnection(cfg) as dbc:
-            raw_rows = dbc.fetchall(sql)
-    except Exception as e:
-        msg = f"查询失败: {type(e).__name__}: {e}"
-        logger.exception(msg)
-        return RunQueryResponse(ok=False, message=msg, field_list=field_list_out)
-
-    elapsed_ms = (time.monotonic() - started) * 1000
-    logger.info(f"✅ 拉回 {len(raw_rows)} 行（耗时 {elapsed_ms:.0f}ms）")
-
-    # 7) 逐行校验
+    # 7) 流式扫全表 + 逐行校验，只留「不合规」的行
+    #    字段内多条规则 = AND（任一条不满足 → 该字段不合规，且所有未通过的规则都记进 issues）
+    #    行内多个字段   = AND（任一字段不合规 → 整行不合规 → 返回）
+    scanned = 0
     bad_count = 0
     out_rows: list[dict[str, Any]] = []
-    for r_idx, raw in enumerate(raw_rows):
+    try:
+        with DBConnection(cfg) as dbc:
+            for raw in dbc.iter_rows(sql):
+                scanned += 1
                 # 列名归一为小写（达梦默认大写，MySQL 视 collation）
                 raw_lc = {(k.lower() if isinstance(k, str) else k): v for k, v in raw.items()}
                 issues: list[dict] = []
@@ -166,33 +189,54 @@ async def run_query(req: RunQueryRequest, db: Session = Depends(get_session)):
                     val_str = "" if val is None else str(val)
                     for rule, pat in rule_patterns:
                         if pat is None:
-                    # 坏规则
+                            # 坏规则：正则本身编译不过，按不合规处理并把原因暴露出来
                             issues.append({"field": f.field_key, "desc": f"规则正则编译失败：{rule.desc}"})
-                    if f.field_key not in error_cells:
-                        error_cells.append(f.field_key)
-                    break
-                # re.search 没匹配上 → 不合规
-                if pat.search(val_str) is None:
+                        elif pat.search(val_str) is None:
+                            # re.search 没匹配上 → 这条规则不满足
                             issues.append({"field": f.field_key, "desc": rule.desc})
+                        else:
+                            continue    # 这条规则通过，看下一条
                         if f.field_key not in error_cells:
                             error_cells.append(f.field_key)
-                    break  # 一字段命中第一条规则就够，不重复
-        if issues:
+                if not issues:
+                    continue            # 全部规则都通过 → 合规行，不返回
                 bad_count += 1
+                # 超出 max_rows 后继续扫（保证 scanned / bad_rows 是全表真值），但不再攒行
+                if len(out_rows) >= req.max_rows:
+                    continue
                 out_row = dict(raw_lc)
                 out_row["errorCells"] = error_cells
                 out_row["issues"] = issues
-        out_row["__row_index"] = r_idx
+                out_row["__row_index"] = scanned - 1
                 out_rows.append(out_row)
+    except Exception as e:
+        msg = f"查询失败: {type(e).__name__}: {e}"
+        logger.exception(msg)
+        return RunQueryResponse(ok=False, message=msg, field_list=field_list_out)
 
-    logger.info(f"✅ 校验完成：{bad_count}/{len(raw_rows)} 行不合规（耗时 {elapsed_ms:.0f}ms）")
+    elapsed_ms = (time.monotonic() - started) * 1000
+    truncated = bad_count > len(out_rows)
+    logger.info(
+        f"✅ 全表扫描完成：{bad_count}/{scanned} 行不合规"
+        f"{f'（返回前 {len(out_rows)} 条，已截断）' if truncated else ''}"
+        f"（耗时 {elapsed_ms:.0f}ms）"
+    )
     logger.info("─" * 60)
 
+    message = None
+    if truncated:
+        message = (
+            f"全表扫描 {scanned} 行，命中 {bad_count} 行不合规；"
+            f"当前只返回前 {len(out_rows)} 条，其余请用导出获取"
+        )
+
     return RunQueryResponse(
         ok=True,
-        scanned=len(raw_rows),
-        total=len(raw_rows),
+        message=message,
+        scanned=scanned,
+        total=bad_count,
         bad_rows=bad_count,
+        truncated=truncated,
         rows=out_rows,
         field_list=field_list_out,
     )

web3/src/api/queries.js

@@ -8,10 +8,14 @@ import { http } from './client'
 
 /**
  * 跑一次任务查询 + 校验
+ *
+ * 扫描范围是**全表**（后端不带 LIMIT，流式逐行读）。
+ * maxRows 只截断返回的行数，不影响 scanned / bad_rows —— 它们始终是全表真值。
+ *
  * @param {number} taskId   任务 id
- * @param {number} limit   最多扫多少行（后端默认 1000）
- * @returns {Promise<{ok, message?, scanned, bad_rows, total, rows: [], field_list: []}>}
+ * @param {number} maxRows  最多返回多少条不合规行（后端默认 5000）
+ * @returns {Promise<{ok, message?, scanned, bad_rows, total, truncated, rows: [], field_list: []}>}
  */
-export function runQuery(taskId, limit = 1000) {
-  return http.post('/queries/run', { task_id: taskId, limit })
+export function runQuery(taskId, maxRows = 5000) {
+  return http.post('/queries/run', { task_id: taskId, max_rows: maxRows })
 }

web3/src/views/DataQualityView.vue

@@ -26,8 +26,11 @@
     <el-icon><InfoFilled /></el-icon>
     <span>当前任务：<b>{{ selectedTask }}</b></span>
     <span class="meta" v-if="lastResult">
-      共扫描 <b>{{ lastResult.scanned }}</b> 条
+      全表扫描 <b>{{ lastResult.scanned }}</b> 条
       · 命中不合规 <b style="color:#f56c6c;">{{ lastResult.bad_rows }}</b> 条
+      <template v-if="lastResult.truncated">
+        · 表内仅展示前 <b>{{ lastResult.rows.length }}</b> 条
+      </template>
     </span>
     <span class="meta" v-else style="color:#909399;">尚未查询</span>
   </div>
@@ -152,7 +155,7 @@ async function onQuery() {
   runningQuery.value = true
   queryError.value = ''
   try {
-    const r = await runQuery(t.id, 1000)
+    const r = await runQuery(t.id)
     if (!r.ok) {
       // 后端明确返回失败：清空表 + 顶部横幅 + toast
       queryError.value = r.message || '查询失败'
@@ -171,12 +174,16 @@ async function onQuery() {
       showDefault: f.show_default !== false,            // 任务配置「默认展示」未勾选 → 结果表不展示该列
     }))
     lastResult.value = r
-    if (r.scanned === 0) {
+    if (r.truncated) {
+      // 全表扫描的计数是准的，但表里只装得下前 max_rows 条 → 顶部常驻提示
+      queryError.value = r.message
+      ElMessage.warning(r.message)
+    } else if (r.scanned === 0) {
       ElMessage.warning('该表无数据（0 行）')
     } else if (r.bad_rows === 0) {
-      ElMessage.success(`扫描 ${r.scanned} 条，全部合规`)
+      ElMessage.success(`全表扫描 ${r.scanned} 条，全部合规`)
     } else {
-      ElMessage.success(`扫描 ${r.scanned} 条，命中 ${r.bad_rows} 条不合规`)
+      ElMessage.success(`全表扫描 ${r.scanned} 条，命中 ${r.bad_rows} 条不合规`)
     }
   } catch (e) {
     queryError.value = `请求失败：${e.message}`

web3/tests/test_run_query_only_bad_rows.py

+"""
+验证：POST /api/queries/run 只返回「不合规」的行。
+
+判定口径（本次需求）：
+- 字段内多条规则是 AND —— 任一条不满足，该字段就不合规，且每条未通过的规则都进 issues
+- 行内多个字段也是 AND —— 任一字段不合规，整行就要被查出来
+- 全部规则都通过的行 **不返回**
+
+做法：用临时 sqlite 当配置库（task/field/rule），monkeypatch 掉 DBConnection，
+喂一批构造好的目标表数据，不依赖真实 MySQL / 达梦。
+
+跑：python -m pytest web3/tests/test_run_query_only_bad_rows.py -v
+"""
+import json
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import pytest
+from fastapi import FastAPI
+from fastapi.testclient import TestClient
+from sqlalchemy import create_engine
+from sqlalchemy.orm import sessionmaker
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[2]))
+
+from web3.backend.db.database import Base, get_session          # noqa: E402
+from web3.backend.models.field import Field                     # noqa: E402
+from web3.backend.models.rule import Rule                       # noqa: E402
+from web3.backend.models.task import Task                       # noqa: E402
+from web3.backend.models.task_group import TaskGroup            # noqa: E402
+from web3.backend.routers import queries as queries_mod         # noqa: E402
+
+
+# ── 目标表的假数据 ───────────────────────────────────────────
+# 字段：id_card（有 2 条规则）/ phone（有 1 条规则）/ person_name（无规则但 show_default）
+FAKE_TABLE_ROWS = [
+    # 0 全合规 → 不该被返回
+    {"id_card": "110101199003074512", "phone": "13800138000", "person_name": "张三"},
+    # 1 id_card 长度不对（规则 A 挂，规则 B 也挂）→ 返回，issues 应有 2 条
+    {"id_card": "1101", "phone": "13800138001", "person_name": "李四"},
+    # 2 id_card 合规但 phone 不合规 → 返回（另一个字段挂也要查出来）
+    {"id_card": "110101199003074512", "phone": "021-8888", "person_name": "王五"},
+    # 3 两个字段都挂 → 返回，errorCells 应含两个字段
+    {"id_card": "abc", "phone": "nope", "person_name": "赵六"},
+    # 4 全合规 → 不该被返回
+    {"id_card": "310101198801011234", "phone": "13900139000", "person_name": "钱七"},
+]
+
+
+class _FakeDBConnection:
+    """替身：吞掉 DBConfig，iter_rows 流式吐 rows（默认 FAKE_TABLE_ROWS）。"""
+
+    last_sql = None
+    rows = FAKE_TABLE_ROWS
+
+    def __init__(self, cfg):
+        self.cfg = cfg
+
+    def __enter__(self):
+        return self
+
+    def __exit__(self, *exc):
+        return False
+
+    def iter_rows(self, sql, params=None, batch_size=1000):
+        _FakeDBConnection.last_sql = sql
+        for r in _FakeDBConnection.rows:
+            yield dict(r)
+
+
+@pytest.fixture()
+def client(tmp_path, monkeypatch):
+    _FakeDBConnection.rows = FAKE_TABLE_ROWS       # 每个用例复位，避免相互污染
+    _FakeDBConnection.last_sql = None
+    engine = create_engine(
+        f"sqlite:///{tmp_path / 'test.sqlite'}",
+        connect_args={"check_same_thread": False},
+    )
+    Base.metadata.create_all(engine)
+    TestSession = sessionmaker(bind=engine, autocommit=False, autoflush=False)
+
+    with TestSession() as db:
+        db.add(TaskGroup(id=1, name="身份证"))
+        db.add(Task(
+            id=1, name="test-bad-rows", group_id=1,
+            source_table="t_user_info", db_type="MySQL",
+            conn_json=json.dumps({"host": "127.0.0.1", "port": 3306,
+                                  "user": "u", "password": "p", "db": "d"}),
+        ))
+        db.flush()
+        # id_card：两条规则（AND）
+        db.add(Field(id=10, task_id=1, field_key="id_card", show_default=1, ord=0))
+        db.add(Rule(field_id=10, desc="必须 18 位", regex=r"^.{18}$", ord=0))
+        db.add(Rule(field_id=10, desc="必须全是数字或以 X 结尾", regex=r"^\d{17}[\dXx]$", ord=1))
+        # phone：一条规则
+        db.add(Field(id=11, task_id=1, field_key="phone", show_default=1, ord=1))
+        db.add(Rule(field_id=11, desc="手机号 11 位", regex=r"^1\d{10}$", ord=0))
+        # person_name：无规则，但默认展示 → 应被 SELECT 出来当上下文
+        db.add(Field(id=12, task_id=1, field_key="person_name", show_default=1, ord=2))
+        db.commit()
+
+    monkeypatch.setattr(queries_mod, "DBConnection", _FakeDBConnection)
+
+    app = FastAPI()
+    app.include_router(queries_mod.router, prefix="/api")
+    app.dependency_overrides[get_session] = lambda: TestSession()
+    with TestClient(app) as c:
+        yield c
+
+
+def _run(client, **payload):
+    body_in = {"task_id": 1, **payload}
+    r = client.post("/api/queries/run", json=body_in)
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    body = r.json()
+    assert body["ok"] is True, body.get("message")
+    return body
+
+
+def test_only_bad_rows_returned(client):
+    """5 行里 3 行不合规 → rows 只含那 3 行，合规行被丢弃。"""
+    body = _run(client)
+    assert body["scanned"] == 5, "scanned 应是实际扫到的行数"
+    assert body["bad_rows"] == 3
+    assert body["total"] == 3, "total 应跟 bad_rows 对齐（rows 只含不合规行）"
+    assert len(body["rows"]) == 3
+
+    names = [r["person_name"] for r in body["rows"]]
+    assert names == ["李四", "王五", "赵六"]
+    assert "张三" not in names and "钱七" not in names, "合规行不该返回"
+
+    # 每一行都必须有 issues，否则不该出现在结果里
+    for row in body["rows"]:
+        assert row["issues"], f"返回的行必须带不合规原因：{row}"
+
+
+def test_multiple_rules_on_one_field_all_reported(client):
+    """一个字段挂多条规则：任一条不满足就查出来，且所有未通过的规则都进 issues。"""
+    body = _run(client)
+    li_si = next(r for r in body["rows"] if r["person_name"] == "李四")
+    descs = [i["desc"] for i in li_si["issues"] if i["field"] == "id_card"]
+    assert len(descs) == 2, f"id_card 两条规则都不满足，应报 2 条，实际 {descs}"
+    assert li_si["errorCells"] == ["id_card"], "phone 合规，不该标红"
+
+
+def test_any_field_failing_flags_the_row(client):
+    """任务里多个字段有规则：只要一个字段的一条规则不满足，这行就要被查出来。"""
+    body = _run(client)
+    # 王五：id_card 合规、phone 不合规 → 依然要被查出来
+    wang = next(r for r in body["rows"] if r["person_name"] == "王五")
+    assert wang["errorCells"] == ["phone"]
+    assert [i["field"] for i in wang["issues"]] == ["phone"]
+    # 赵六：两个字段都挂 → errorCells 两个都在
+    zhao = next(r for r in body["rows"] if r["person_name"] == "赵六")
+    assert zhao["errorCells"] == ["id_card", "phone"]
+
+
+def test_show_default_field_without_rules_is_selected(client):
+    """没规则但勾了「默认展示」的字段也要 SELECT 出来，否则结果表这列全空。"""
+    _run(client)
+    sql = _FakeDBConnection.last_sql
+    assert "`person_name`" in sql, f"show_default 字段应进 SELECT：{sql}"
+    assert "`id_card`" in sql and "`phone`" in sql
+
+
+def test_full_table_scan_no_limit_clause(client):
+    """全表扫描：SQL 不该带 LIMIT。"""
+    _run(client)
+    sql = _FakeDBConnection.last_sql
+    assert "LIMIT" not in sql.upper(), f"应全表扫描，SQL 不该有 LIMIT：{sql}"
+
+
+def test_max_rows_truncates_returned_rows_but_not_counts(client):
+    """max_rows 只截断返回的行，不截断扫描 —— scanned / bad_rows 仍是全表真值。"""
+    body = _run(client, max_rows=2)
+    assert len(body["rows"]) == 2, "返回行数应被 max_rows 截断"
+    assert body["truncated"] is True
+    assert body["scanned"] == 5, "扫描不受 max_rows 影响，仍是全表 5 行"
+    assert body["bad_rows"] == 3, "计数不受 max_rows 影响，仍是全表 3 行不合规"
+    assert body["total"] == 3
+    assert body["message"], "被截断时应给出提示文案"
+
+
+def test_not_truncated_when_under_max_rows(client):
+    """没超上限时 truncated=False，且不带截断提示。"""
+    body = _run(client, max_rows=5000)
+    assert body["truncated"] is False
+    assert body["message"] is None
+    assert len(body["rows"]) == body["bad_rows"] == 3
+
+
+def test_scans_beyond_old_1000_row_limit(client):
+    """回归：旧实现固定 LIMIT 1000，只校验前 1000 行。现在要扫完整张表。"""
+    good = {"id_card": "110101199003074512", "phone": "13800138000", "person_name": "合规"}
+    bad = {"id_card": "x", "phone": "y", "person_name": "第2500行的脏数据"}
+    _FakeDBConnection.rows = [dict(good) for _ in range(2499)] + [bad]
+
+    body = _run(client)
+    assert body["scanned"] == 2500, "应扫完 2500 行，不是停在 1000"
+    assert body["bad_rows"] == 1
+    assert body["rows"][0]["person_name"] == "第2500行的脏数据", "第 1000 行之后的脏数据也要被查出来"
+
+
+def test_row_index_points_at_position_in_full_scan(client):
+    """__row_index 记的是「全表第几行」，截断后也不能错位。"""
+    body = _run(client, max_rows=1)
+    # 李四是全表第 2 行（0-based = 1）
+    assert body["rows"][0]["__row_index"] == 1