Skip to content

IMPLEMENTATION_STATUS_ANALYSIS.md

Latest commit

 

History

History
355 lines (277 loc) · 12 KB

IMPLEMENTATION_STATUS_ANALYSIS.md

File metadata and controls

355 lines (277 loc) · 12 KB
Raw

📚 AQL Implementierungs-Analyse

Category: 📚 References
Version: v1.3.0
Status: 🚧 Analysis Document
Datum: 22. Dezember 2025

📑 Inhaltsverzeichnis

📋 Übersicht

Analysedatum: 8. Dezember 2024
Frage: "Im Dokument sind noch offene Phasen für die Implementierung von AQL Sprachumfang dokumentiert. Was ist im Sourcecode bereits vorhanden und was können wir tatsächlich noch implementieren?"

Zusammenfassung

Die ursprüngliche Dokumentation aql_language_scope.md war irreführend - viele als "✅ vollständig implementiert" markierte Funktionen sind tatsächlich NICHT im Sourcecode vorhanden.

Diese Analyse basiert auf einer detaillierten Code-Überprüfung der folgenden Dateien:

  • /src/query/let_evaluator.cpp (Funktionsauswertung)
  • /src/query/window_evaluator.cpp (Window Functions)
  • /src/query/aql_translator.cpp (Query-Übersetzung)
  • /include/query/aql_parser.h (Parser-Definitionen)

✅ Was IST im Sourcecode vorhanden

Voll funktionsfähig:

1. Basis-String- und Mathematik-Funktionen

Quelle: /src/query/let_evaluator.cpp (Zeilen 363-494)

  • LENGTH() - Länge von Array/String
  • CONCAT() - String-Verkettung
  • SUBSTRING() - Teilstring
  • UPPER(), LOWER() - Groß-/Kleinschreibung
  • ABS(), CEIL(), FLOOR(), ROUND() - Mathematik
  • MIN(), MAX() - Min/Max in Array

2. Geo/Spatial-Funktionen (umfangreich!)

Quelle: /src/query/let_evaluator.cpp (Zeilen 500-1200+)

  • ST_Point(), ST_Distance(), ST_Within(), ST_Contains()
  • ST_Intersects(), ST_DWithin(), ST_Buffer(), ST_Union()
  • ST_GeomFromText(), ST_GeomFromGeoJSON()
  • ST_AsGeoJSON(), ST_AsText()
  • ST_3DDistance(), ST_Z(), ST_ZMin(), ST_ZMax()
  • Zusätzlich: ST_Force2D(), ST_HasZ(), ST_ZBetween()

3. Vektor-Funktionen (Basis)

Quelle: /src/query/aql_translator.cpp (Zeilen 84-188)

  • SIMILARITY(field, vector, k) - Vektor-Ähnlichkeitssuche mit HNSW
  • PROXIMITY(field, point) - Geo-Nähe-Suche

4. Graph-Traversierung

Quelle: /include/query/aql_parser.h (Zeilen 456-492)

  • FOR v IN 1..n OUTBOUND start edges - Ausgehende Traversierung
  • FOR v IN 1..n INBOUND start edges - Eingehende Traversierung
  • FOR v IN 1..n ANY start edges - Bidirektionale Traversierung
  • SHORTEST_PATH start TO end edges - Kürzester Pfad

5. Aggregation

Quelle: /include/query/aql_parser.h (Zeilen 383-409)

  • COLLECT x = expr - Gruppierung
  • AGGREGATE COUNT() - Zählen
  • AGGREGATE SUM(field) - Summieren
  • AGGREGATE AVG(field) - Durchschnitt

6. Window Functions (vollständig!)

Quelle: /src/query/window_evaluator.cpp, /include/query/window_evaluator.h

  • ROW_NUMBER() - Fortlaufende Nummerierung
  • RANK(), DENSE_RANK() - Ranking mit/ohne Lücken
  • LAG(expr, offset) - Zugriff auf vorherige Zeile
  • LEAD(expr, offset) - Zugriff auf nächste Zeile
  • FIRST_VALUE(expr) - Erster Wert im Fenster
  • LAST_VALUE(expr) - Letzter Wert im Fenster

❌ Was NICHT im Sourcecode vorhanden ist (aber als ✅ dokumentiert war!)

Phase 1 - Dokument-Funktionen (alle fehlen!)

  • DOCUMENT() - Dokument per ID laden
  • MERGE() - Objekte zusammenführen
  • UNSET() - Felder entfernen
  • KEEP() - Nur bestimmte Felder behalten
  • HAS() - Feld-Existenz prüfen
  • ATTRIBUTES() - Alle Feldnamen
  • VALUES() - Alle Feldwerte

Implementierungs-Aufwand: NIEDRIG - JSON-Manipulation mit nlohmann/json

Phase 1 - Array-Funktionen (alle fehlen!)

  • FLATTEN() - Arrays flachen
  • UNIQUE() - Duplikate entfernen
  • UNION(), INTERSECTION(), MINUS() - Set-Operationen
  • FIRST(), LAST(), NTH() - Array-Zugriff
  • SLICE() - Teilarray
  • REVERSE() - Umkehren
  • SORTED(), SORTED_UNIQUE() - Sortieren
  • CONTAINS_ARRAY() - Element-Test

Implementierungs-Aufwand: NIEDRIG - Standard STL-Algorithmen

Phase 1 - Datum/Zeit-Funktionen (alle fehlen!)

  • DATE_NOW(), DATE_ISO8601(), DATE_TIMESTAMP()
  • DATE_YEAR(), DATE_MONTH(), DATE_DAY()
  • DATE_HOUR(), DATE_MINUTE(), DATE_SECOND()
  • DATE_ADD(), DATE_SUBTRACT(), DATE_DIFF()
  • DATE_TRUNC(), DATE_FORMAT(), DATE_COMPARE()

Implementierungs-Aufwand: NIEDRIG - Standard C++ chrono oder date-Bibliothek

📚 Siehe auch

📝 Changelog

v1.3.0 - 22. Dezember 2025

  • ✅ Template-Update: Standardisierung auf v1.3.0 Dokumentationsformat
  • ✅ Struktur: 8-Abschnitte-Format mit Emojis und TOC

v1.0 - 8. Dezember 2024

  • Initial Release mit Source-Code Analyse
  • Aufdeckung paralleler Funktionsimplementierung (Legacy vs Registry)
  • Identifikation fehlender Features
  • FULLTEXT() - Volltextsuche
  • TOKENS() - Tokenisierung
  • PHRASE() - Phrasensuche
  • LEVENSHTEIN_DISTANCE() - Edit-Distanz
  • SOUNDEX(), METAPHONE() - Phonetische Suche
  • NGRAM_MATCH() - N-Gram Matching
  • REGEX_TEST(), REGEX_MATCHES(), REGEX_REPLACE()
  • LIKE mit Wildcards

Implementierungs-Aufwand:

  • REGEX: NIEDRIG - Standard C++ regex
  • LEVENSHTEIN: NIEDRIG - Einfacher Algorithmus
  • FULLTEXT: HOCH - Benötigt Text-Indexierung

Phase 2 - Erweiterte Graph-Funktionen (alle fehlen!)

  • ALL_SHORTEST_PATHS() - Alle kürzesten Pfade
  • K_SHORTEST_PATHS() - K kürzeste Pfade
  • WEIGHTED_SHORTEST_PATH() - Gewichteter Pfad
  • PATH_LENGTH(), PATH_VERTICES(), PATH_EDGES()
  • Graph-Algorithmen: LOUVAIN_COMMUNITIES(), BETWEENNESS_CENTRALITY(), CLOSENESS_CENTRALITY()

Implementierungs-Aufwand: HOCH - Benötigt Graph-Algorithmen-Bibliothek (z.B. Boost Graph)

Phase 3 - Vektor/AI-Erweiterungen (alle fehlen!)

  • COSINE_SIMILARITY(), EUCLIDEAN_DISTANCE() - Erweiterte Metriken
  • L2_NORMALIZE() - Vektor-Normalisierung
  • HYBRID_SEARCH() - Kombination Vektor + Text
  • EMBED() - Text zu Vektor
  • CLASSIFY() - Textklassifikation
  • EXTRACT_ENTITIES() - Named Entity Recognition

Implementierungs-Aufwand: SEHR HOCH - Benötigt ML-Framework (TensorFlow, ONNX)

Phase 3 - Erweiterte Geo-Funktionen (alle fehlen!)

  • GEO_DISTANCE(), GEO_AREA(), GEO_LENGTH()
  • GEO_CENTROID(), GEO_SIMPLIFY()
  • H3_TO_GEO(), GEO_TO_H3() - H3 Hexagons
  • ISOCHRONE() - Erreichbarkeitsanalyse

Implementierungs-Aufwand: MITTEL-HOCH - PostGIS oder H3-Bibliothek

Phase 3 - JSON-Funktionen (alle fehlen!)

  • JSON_EXTRACT(), JSON_SET(), JSON_REMOVE()
  • JSON_TYPE(), JSON_KEYS(), JSON_VALUES()
  • JSON_ARRAY_LENGTH(), JSON_CONTAINS(), JSON_OVERLAPS()

Implementierungs-Aufwand: NIEDRIG - nlohmann/json hat bereits viele Features

Phase 3 - Statistische Funktionen (alle fehlen!)

  • MODE(), STDDEV(), VARIANCE(), IQR()
  • CORRELATION(), LINEAR_REGRESSION()
  • HISTOGRAM(), SAMPLE()
  • RANDOM(), RANDOM_INT()
  • MEDIAN(), PERCENTILE()

Implementierungs-Aufwand: MITTEL - Numerische Bibliothek (Eigen, Boost Math)

Syntax-Erweiterungen (keine implementiert!)

  • UPSERT - Insert or Update
  • MERGE INTO - SQL-Style Merge
  • EXISTS / NOT EXISTS Subqueries
  • BEGIN TRANSACTION / COMMIT / ROLLBACK

Implementierungs-Aufwand: VARIABEL (UPSERT: MITTEL, Transaktionen: SEHR HOCH)

💡 Was kann tatsächlich noch implementiert werden?

Hohe Priorität (einfach & wichtig):

1. Array-Funktionen

Warum: Basis-Funktionalität für jede Dokument-Datenbank
Aufwand: ~2-3 Wochen
Implementierung: In let_evaluator.cpp mit STL-Algorithmen

// Beispiel: FLATTEN
if (funcName == "FLATTEN") {
    nlohmann::json result = nlohmann::json::array();
    for (const auto& item : args[0]) {
        if (item.is_array()) {
            for (const auto& sub : item) result.push_back(sub);
        } else {
            result.push_back(item);
        }
    }
    return result;
}

2. Dokument-Funktionen

Warum: Essentiell für Dokument-Manipulation
Aufwand: ~1-2 Wochen
Implementierung: In let_evaluator.cpp mit nlohmann/json

// Beispiel: MERGE
if (funcName == "MERGE") {
    nlohmann::json result = args[0];
    for (size_t i = 1; i < args.size(); i++) {
        result.merge_patch(args[i]);
    }
    return result;
}

3. Datum/Zeit-Funktionen

Warum: Standard-Funktionalität
Aufwand: ~2-3 Wochen
Implementierung: In let_evaluator.cpp mit C++ chrono oder Howard Hinnant's date library

// Beispiel: DATE_NOW
if (funcName == "DATE_NOW") {
    auto now = std::chrono::system_clock::now();
    auto ms = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(
        now.time_since_epoch()
    ).count();
    return ms;
}

Mittlere Priorität:

4. Regex-Funktionen

Aufwand: ~1 Woche
Implementierung: C++ std::regex

5. LEVENSHTEIN_DISTANCE

Aufwand: ~2-3 Tage
Implementierung: Standard-Algorithmus

6. Erweiterte Graph-Funktionen

Aufwand: ~4-6 Wochen
Implementierung: Boost Graph Library

Niedrige Priorität (komplex):

7. FULLTEXT

Aufwand: ~8-12 Wochen
Benötigt: Text-Indexierung, Tokenizer, Inverted Index

8. AI/ML-Funktionen

Aufwand: ~12-16 Wochen
Benötigt: ONNX Runtime oder TensorFlow Lite

9. Transaktionale Kontrolle

Aufwand: ~16+ Wochen
Benötigt: ACID-Implementierung, WAL, Lock-Manager

📊 Empfohlene Implementierungs-Reihenfolge

Sprint 1-2 (1 Monat): Basis-Funktionen

  1. Array-Funktionen (FLATTEN, UNIQUE, FIRST, LAST, NTH, SLICE, REVERSE, SORTED)
  2. Dokument-Funktionen (MERGE, UNSET, KEEP, HAS, ATTRIBUTES, VALUES)
  3. Basis-String-Funktionen (REGEX_TEST, REGEX_REPLACE)

Impact: Hoch - Schließt große Lücken in der Basis-Funktionalität

Sprint 3-4 (1 Monat): Datum/Zeit

  1. Alle DATE_* Funktionen
  2. RANDOM(), RANDOM_INT()

Impact: Hoch - Standard-Funktionalität

Sprint 5-6 (1 Monat): Erweiterte String-Funktionen

  1. LEVENSHTEIN_DISTANCE()
  2. LIKE mit Wildcards
  3. SOUNDEX(), METAPHONE()

Impact: Mittel - Nützlich für Text-Matching

Sprint 7+ (später): Komplexe Features

  1. FULLTEXT (benötigt Text-Index)
  2. Erweiterte Graph-Algorithmen
  3. AI/ML-Funktionen
  4. Transaktionale Kontrolle

Impact: Variabel - Nice-to-have, aber komplex

✅ Änderungen am Dokument

Das Dokument aql_language_scope.md wurde aktualisiert mit:

  1. Neuer Abschnitt am Anfang: Klare Übersicht über tatsächlich implementierte Features
  2. Korrigierte Statusindikatoren: ✅ → ❌ für nicht implementierte Funktionen
  3. Quellen-Verweise: Verweis auf tatsächliche Sourcecode-Dateien
  4. Aktualisierte Roadmap: Realistische Phasen basierend auf tatsächlichem Stand
  5. Korrigierte Kompatibilitäts-Matrix: Vergleich alt vs. neu

🎯 Fazit

Was ist vorhanden:

  • ✅ Solide Basis: FOR/FILTER/RETURN, Aggregation, Graph-Traversierung
  • ✅ Exzellente Geo/Spatial-Unterstützung (besser als viele Konkurrenten!)
  • ✅ Vollständige Window Functions (besser als ArangoDB!)
  • ✅ Basis-Vektor-Suche funktioniert

Was fehlt (aber als implementiert dokumentiert war):

  • ❌ Alle Array-Funktionen
  • ❌ Alle Datum/Zeit-Funktionen
  • ❌ Alle Dokument-Funktionen
  • ❌ Alle Text/Volltext-Funktionen
  • ❌ Erweiterte Graph-Algorithmen
  • ❌ AI/ML-Features

Was kann implementiert werden:

  • 🎯 Array-, Dokument- und Datum/Zeit-Funktionen: EINFACH (2-3 Monate)
  • 🎯 Text-Funktionen (ohne FULLTEXT): MITTEL (1 Monat)
  • 🎯 FULLTEXT, Graph-Algorithmen: KOMPLEX (3-6 Monate)
  • 🎯 AI/ML-Features: SEHR KOMPLEX (6+ Monate)

Empfehlung: Fokus auf Phase 1 (Array, Dokument, Datum/Zeit) - diese sind essentiell, einfach zu implementieren und schließen die größten Lücken im Vergleich zu ArangoDB/MongoDB.