AQL Root Overview

AQL (Advanced Query Language) - Formale Grammatik

Dieses Verzeichnis enthält die formale Grammatikdefinition von ThemisDB's AQL in EBNF-Notation.

Dateien

• AQL_GRAMMAR.ebnf - Vollständige EBNF-Grammatik für AQL (v1.3.0)
• AQL_GRAMMAR_EXTENDED_v1.3.1.ebnf - 📋 PROPOSAL: Erweiterte Grammatik mit OOP-Features (v1.3.1)
• examples/vision_analysis_oop.aql - 📋 PROPOSAL: Beispiele für Vision-Analyse mit OOP

AQL Übersicht

AQL ist ThemisDB's deklarative Abfragesprache für Multi-Model-Datenbank-Operationen:

• Relational: Joins, Aggregationen, Gruppierung
• Graph: Traversierung (OUTBOUND, INBOUND, ANY), Kürzester Pfad
• Dokument: Flexible JSON-Queries
• Vektor: Ähnlichkeitssuchen
• Geo-Spatial: ST_*-Funktionen
• Zeitreihen: Optimierte Speicherung, Gorilla-Kompression, kontinuierliche Aggregation
• Prozessabbildung: Event-Log-Extraktion, Process-Discovery, Konformitätsprüfung
• LLM (v1.3.0+): Native LLM-Inferenz, RAG, Embeddings

Sprachfeatures

Core Clauses

• FOR - Iteration über Collections, Ranges, Graph-Traversals
• LET - Variable Bindings
• FILTER - Prädikate und Bedingungen
• COLLECT - Gruppierung und Aggregation
• SORT - Sortierung
• LIMIT - Pagination
• RETURN - Projektion

DDL (Data Definition Language)

• CREATE/DROP COLLECTION
• CREATE/DROP INDEX (HASH, SKIPLIST, FULLTEXT, GEO, VECTOR, etc.)
• CREATE/DROP VIEW

DML (Data Manipulation Language)

• INSERT - Neue Dokumente einfügen
• UPDATE - Dokumente aktualisieren
• REPLACE - Dokumente ersetzen
• REMOVE - Dokumente löschen
• UPSERT - Insert oder Update

LLM Extensions (v1.3.0+)

• LLM INFER - Inferenz mit LLM-Modellen
• LLM RAG - Retrieval-Augmented Generation
• LLM EMBED - Text-Embeddings generieren
• LLM MODEL - Modell-Verwaltung (LOAD, UNLOAD, LIST, INGEST)
• LLM LORA - LoRA-Adapter-Verwaltung
• LLM STATS - Statistiken
• LLM CACHE - Cache-Verwaltung

📋 Proposed OOP Extensions (v1.3.1)

• NAMESPACE - Hierarchische Organisation von Code
• TYPE - User-Defined Types für Typsicherheit
• FUNCTION - Wiederverwendbare User-Defined Functions
• CLASS - Objektorientierte Workflows mit State Management
• TRY/CATCH - Strukturierte Fehlerbehandlung
• MATCH - Pattern Matching für komplexe Datenstrukturen
• ASYNC/AWAIT - Asynchrone LLM-Operationen
• Pipeline Operator |> - Method Chaining für bessere Lesbarkeit

📋 Proposed Vision Extensions (v1.3.1)

• LLM VISION ANALYZE - Strukturierte Bildanalyse mit Objekterkennung
• LLM VISION BATCH - Batch-Verarbeitung mehrerer Bilder
• LLM VISION QUESTION - Visual Question Answering (VQA)
• LLM VISION COMPARE - Bildvergleich und Ähnlichkeitsanalyse
• LLM VISION TRANSFORM - Bildtransformationen
• LLM VISION RAG - Multimodales RAG mit Bildern und Text

Beispiel-Queries

Einfache Query

FOR user IN users
  FILTER user.age > 18
  SORT user.name ASC
  LIMIT 10
  RETURN user

Join Query

FOR user IN users
  FOR order IN orders
    FILTER order.user_id == user._key
    RETURN {
      user_name: user.name,
      order_total: order.total
    }

Graph Traversal

FOR vertex IN 1..3 OUTBOUND 'users/john' friends
  RETURN vertex.name

Aggregation

FOR order IN orders
  COLLECT city = order.city
  AGGREGATE total_sales = SUM(order.amount)
  SORT total_sales DESC
  RETURN { city, total_sales }

Vector Search

FOR doc IN documents
  FILTER SIMILARITY(doc.embedding, @query_vector, 10)
  RETURN doc

LLM Inference (v1.3.0+)

LLM INFER "Explain the concept of databases"
  USING MODEL "llama-2-7b"
  OPTIONS { max_tokens: 200, temperature: 0.7 }

RAG Query (v1.3.0+)

LLM RAG "What are the key features of ThemisDB?"
  FROM COLLECTION documents
  TOP 5
  USING LORA "technical-docs"

Weitere Dokumentation

• Syntax-Guide: ../docs/de/aql/aql_syntax.md
• Funktions-Referenz: ../docs/de/aql/aql_functions_reference.md
• Query Engine: ../docs/de/aql/aql_query_engine.md
• Subqueries: ../docs/de/aql/aql_subquery_reference.md
• Hybrid Queries: ../docs/de/aql/aql_hybrid_queries.md
• LLM-Erweiterungen: ../docs/de/aql/LLM_GRAMMAR.ebnf
• 📋 OOP Extension Proposal: ../docs/de/aql/AQL_OOP_EXTENSION_PROPOSAL.md (NEU)

📋 Vorschlag: OOP & Vision Extensions (v1.3.1)

Siehe detaillierten Vorschlag in ../docs/de/aql/AQL_OOP_EXTENSION_PROPOSAL.md

Diese Erweiterungen zielen darauf ab:

1. Modularität durch Namespaces zu verbessern
2. Wiederverwendbarkeit mit User-Defined Functions und Types
3. Ausdruckskraft durch Classes und Pattern Matching
4. Vision-Integration für llama.cpp vision und multimodale RAG
5. Best Practices für Enterprise-Anwendungen zu etablieren

EBNF-Notation

Die Grammatik verwendet Standard-EBNF-Notation:

• ::= - Definition
• | - Alternative
• () - Gruppierung
• [] - Optional (0 oder 1)
• {} - Wiederholung (0 oder mehr)
• + - Wiederholung (1 oder mehr)
• * - Wiederholung (0 oder mehr)
• ? - Optional (0 oder 1)
• "..." - Terminal (Literal)
• (* ... *) - Kommentar

Version

• Version: 1.3.0 (Aktuell Production-Ready)
• Version: 1.3.1 (📋 Vorschlag für OOP & Vision Extensions)
• Datum: 22. Dezember 2025
• Status: Siehe Proposal-Dokumente für Details

Lizenz

Copyright (c) 2025 ThemisDB. Alle Rechte vorbehalten.

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