feat(maps): P1 四层因果结构化 map_connections 表 + 迁移脚本 + analysis 只读端点

- 新表 map_connections（entity_id/map_id/from_node/to_node/from_layer/to_layer/
  from_objective_id/to_objective_id/effect/label/sort_order），唯一键 (map_id,from,to) 保幂等
- 节点双格式兼容：层:中文目标名（生产存量 31 条）与 层-序号（前端现用）
- canvas_data 保留不动（双写期）；POST/DELETE 写表 + 同步 JSON，失败仅告警不阻断
- GET /connections 表优先、表空回落 canvas_data；新增 GET /connections/analysis
  （层统计/跨层分布/断链/反向告警不拦截）
- scripts/migrate_map_connections.py 四态（check/apply/idem/rollback）+ canvas 快照回滚点
- tests: 9 条（双格式解析、双写、回落、删除同步、分析统计与告警）

backend/app/models/__init__.py

@@ -364,6 +364,37 @@ class MapObjective(Base):
     created_at = Column(DateTime, server_default=func.now())
     updated_at = Column(DateTime, server_default=func.now(), onupdate=func.now())
 
+class MapConnection(Base):
+    """战略地图四层因果连线（2026-10-21 P1：canvas_data.connections → 独立表）
+
+    迁移来源 = `strategic_maps.canvas_data->connections`，双写期表与 JSON 并存
+    （JSON 保留供前端渲染；表供归因/校验/分析）。
+
+    节点标识双兼容（生产实况两种格式并存）：
+      - `dim:中文目标名`（生产存量实际格式，如 `learning:贡献率思维全员培训`）
+      - `dim-序号`（当前前端 MapCanvas 生成的格式，如 `learning-0`）
+    原始串原样保存在 from_node/to_node，解析结果落 from_layer/to_layer/from_objective_id。
+    """
+    __tablename__ = "map_connections"
+    __table_args__ = (
+        UniqueConstraint("map_id", "from_node", "to_node", name="uk_map_conn_edge"),
+    )
+    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
+    entity_id = Column(Integer, default=1, index=True, comment="企业ID（冗余，便于按账套直查）")
+    map_id = Column(Integer, ForeignKey("strategic_maps.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False, index=True, comment="关联战略地图")
+    from_node = Column(String(255), nullable=False, comment="源节点原始标识（原样保留）")
+    to_node = Column(String(255), nullable=False, comment="目标节点原始标识（原样保留）")
+    from_layer = Column(String(20), nullable=True, comment="解析层: learning/process/customer/finance")
+    to_layer = Column(String(20), nullable=True, comment="解析层: learning/process/customer/finance")
+    from_objective_id = Column(Integer, ForeignKey("map_objectives.id", ondelete="SET NULL"), nullable=True, comment="源目标ID（可解析时回填）")
+    to_objective_id = Column(Integer, ForeignKey("map_objectives.id", ondelete="SET NULL"), nullable=True, comment="目标目标ID（可解析时回填）")
+    effect = Column(String(20), default="positive", comment="positive/negative（存量缺省 positive）")
+    label = Column(String(255), nullable=True, comment="连线标签")
+    sort_order = Column(Integer, default=0, comment="画布内原始顺序（保持渲染一致）")
+    created_at = Column(DateTime, server_default=func.now())
+    updated_at = Column(DateTime, server_default=func.now(), onupdate=func.now())
+
+
 class KPICausality(Base):
     """KPI因果链 — 记录KPI间的因果关系"""
     __tablename__ = "kpi_causality"