update models and readme

README.md

@@ -48,11 +48,11 @@ python setup.py install
 
 ## 数据源
 
-为了尽可能的保证多因子研究工具的适用性，几乎所有的函数功能都不依赖一个具体的外部数据源。但是为了整个体系的完整性，我们在工具包中也提供了一个数据源的参考实现。这个数据源的参考实现来自于``通联数据``提供的股票因子数据和风险模型数据等，具体细节可以参考：[优矿](https://uqer.io)。
+我们在工具包中也提供了一个数据源的参考实现。这个数据源的参考实现来自于``通联数据``提供的股票因子数据和风险模型数据等，具体细节可以参考：[优矿](https://uqer.io)。
 
-该数据源使用RMDBS，供参考的数据库可以是，例如：Postgresql或者MySQL。在工具包中我们已经提供了命令行工具，帮助用户一键配置好数据库。步骤如下：
+该数据源使用RMDBS，供参考的数据库可以是Postgresql。在工具包中我们已经提供了命令行工具，帮助用户一键配置好数据库。步骤如下：
 
-下面的步骤以Ubuntun上Postgresql为例子，Windows服务器以及SQL server等其他RMDBS的配置类似。
+下面的步骤以Ubuntun上Postgresql为例子：
 
 * 安装数据库软件
   

alphamind/data/dbmodel/models.py

@@ -870,7 +870,8 @@ class Models(Base):
     update_time = Column(DateTime, nullable=False)
     model_desc = Column(JSONB, nullable=False)
     is_primary = Column(Boolean)
-    model_id = Column(Integer, primary_key=True, server_default=text("nextval('models_model_id_seq'::regclass)"))
+    #model_id = Column(Integer, primary_key=True, server_default=text("nextval('models_model_id_seq'::regclass)"))
+    model_id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
 
 
 class Performance(Base):