Baradb/docs/de/changelog.md

Changelog

Alle bemerkenswerten Änderungen an BaraDB werden in dieser Datei dokumentiert.

[Unreleased] — AI-Native Platform

Hinzugefügt

• MCP Server (Model Context Protocol) — STDIO JSON-RPC 2.0 Server mit 3 AI-Tools:
  • query — SQL-Ausführung mit parametrisierten Abfragen + Multi-Tenant Session-Variablen
  • vector_search — Semantische HNSW Vektor-suche mit Tenant-Isolation
  • schema_inspect — Tabellen-/Spalten-/Index-/RLS-Policy-Exploration
  • Standalone Binary: build/baramcp
• Graph Engine Tiefe Integration — CREATE GRAPH / DROP GRAPH DDL mit nativer Adjacency-List-Speicherung
  • GRAPH_TABLE() SQL-Funktion mit 7 Algorithmen: BFS, DFS, PageRank, ShortestPath, Dijkstra, Louvain, Community
  • INSERT in _nodes/_edges Tabellen synchronisiert automatisch mit nativen Graph-Objekten
  • Optional MATCH, ALGORITHM, START, END, MAXDEPTH in GRAPH_TABLE Syntax
• Chunking + Embedding Pipeline — Serverseitige AI-Datenverarbeitung:
  • chunk() SQL-Funktion — Text-Splitting mit konfigurierbarer Größe/Überlappung
  • embed_text() SQL-Funktion — ruft externe Embedding-API auf (OpenAI/Ollama kompatibel)
  • Auto-Embedding bei INSERT — wenn VECTOR-Spalte null ist, generiert aus TEXT-Spalte
  • Konfigurierbar via Env-Vars: BARADB_EMBED_ENDPOINT, BARADB_EMBED_MODEL, BARADB_EMBED_API_KEY
• LangChain ChatMessageHistory — Python BaraDBChatHistory Klasse:
  • Speichert Konversations-Threads in relationaler Tabelle mit RLS
  • Multi-Tenant Isolation via tenant_id + user_id
• RAG Pipeline Beispiel — End-to-End Python Script (examples/rag_pipeline.py):
  • PDF/text Ingestion → chunking → embedding → BaraDB Speicherung → hybrid search → LLM Generierung
  • Unterstützt OpenAI und Ollama APIs
• AI Agents & NL→SQL — Serverseitige LLM-Integration:
  • nl_to_sql() SQL-Funktion — natürliche Sprache → SQL Generierung
  • schema_prompt() — generiert DDL + Beispieldaten für LLM-Kontext
  • Abfrage-Validierungsschicht — Sandbox-Ausführung mit LIMIT 0 + EXPLAIN
  • Selbst-Korrektur-Schleife — Fehlerfeedback an LLM zur Korrektur
  • Konfigurierbar via Env-Vars: BARADB_LLM_ENDPOINT, BARADB_LLM_MODEL, BARADB_LLM_API_KEY
• Graph Similarity & Embeddings:
  • similarity_nodes() — Jaccard/Adamic-Adar Ähnlichkeit zwischen Knotenpaaren
  • node2vec_embed() — Random-walk basierte Graph Embeddings
• Cypher Compatibility Layer:
  • cypher() SQL-Funktion — übersetzt MATCH (a)-[r]->(b) RETURN ... zu GRAPH_TABLE
  • Automatische Cypher → BaraQL Konvertierung
• German Documentation — Vollständige Dokumentation auf Deutsch (docs/de/)

Geändert

• Graph Executor upgraded von Stub zu echtem BFS/DFS/PageRank/Dijkstra/Louvain
• ExecutionContext erweitert mit graphs, embedder, llmClient Feldern
• Graph Engine erweitert mit addNodeWithId, addEdgeWithId, Jaccard, Adamic-Adar, node2vec

[1.1.0] — 2026-05-13

Hinzugefügt

• Client SDKs v1.1.6 — Vollständige Clients für alle Sprachen:
  • JavaScript: TypeScript Definitionen, package.json, Beispiele, Unit & Integration Tests
  • Python: Umstrukturiert als proper Package (baradb/ mit __init__.py und core.py), pyproject.toml, Beispiele, Tests
  • Nim: Beispiele, Integration Tests, README
  • Rust: Beispiele, Integration Tests, verbessertes Cargo.toml
• SCRAM-SHA-256 Authentifizierung — RFC 7677 konforme Authentifizierung mit PBKDF2 + HMAC + SHA-256 + Nonce/Salt Generierung
• HTTP SCRAM Endpoints — /auth/scram/start + /auth/scram/finish im HTTP Server
• Docker Compose Test Configuration — docker-compose.test.yml für Test-Umgebungen
• CI/CD Clients Pipeline — .github/workflows/clients-ci.yml für automatisierte Client-Tests

Behoben

• Query Executor — Unärer Minus (irNeg) funktioniert jetzt korrekt in SELECT und WHERE Klauseln
• Distributed Transactions — Rollback nach Commit-Versuch verletzt nicht mehr Atomicity
• Sharding — Datenmigrations-Protokoll mit TCP + scanAll auf LSM
• Raft — Majority-Berechnung für gerade Knotenanzahl korrigiert
• MVCC — Abgebrochene Transaktionen werden nicht mehr sichtbar
• LSM-Tree — Datenverlust bei immutable memtable overwrite behoben; SSTable lookup sorting behoben
• Auth — JWT-Signatur auf HMAC-SHA256 geändert (nicht mehr trivial fälschbar); Token-Ablauf (exp/nbf/iat) wird jetzt validiert; Signatur-Vergleich ist jetzt constant-time
• Recovery — summary() mutiert die Datenbank nicht mehr
• Wire Protocol — 64MB Limit + Bounds Checking + Max Depth um OOM/DoS zu verhindern
• SQL Injection — exprToSql escaped jetzt Single Quotes
• ReDoS — irLike/irILike escaped jetzt Regex Metacharacters
• Graph — addEdge prüft jetzt Knotenexistenz
• Vector — Dimension mismatch Validierung + HNSW Locking
• FTS — UTF-8 Tokenisierung verwendet jetzt runes statt bytes
• Build — nim.cfg fügt -d:ssl hinzu damit nimble build ohne Flags funktioniert; --threads:on zu allen CI Commands hinzugefügt

Geändert

• Version auf 1.1.0 erhöht über alle Komponenten
• README — Version Badge aktualisiert; alle Feature-Tabellen referenzieren jetzt v1.1.6
• TLA+ Formal Verification — crossmodal.tla, backup.tla, recovery.tla hinzugefügt; Symmetrie-Reduktion in allen 9 Specs
• Clean build — 0 Compiler Warnings auf Nim 2.2.10

[0.1.0] — 2025-01-15

Hinzugefügt

• Core Storage Engines

  • LSM-Tree mit MemTable, WAL, SSTables und size-tiered Compaction
  • B-Tree geordneter Index mit Range Scans und MVCC Copy-on-Write
  • Bloom Filter für effizientes SSTable Skip
  • Memory-mapped I/O für SSTable Reads
  • LRU Page Cache mit Hit-Rate Tracking

• Query Engine (BaraQL)

  • SQL-kompatibler Lexer mit 80+ Tokentypen
  • Rekursiver Descent Parser produziert AST mit 25+ Knotenarten
  • Intermediate Representation (IR) für Ausführungspläne
  • Code Generator übersetzt IR zu Speicheroperationen
  • Adaptiver Query Optimizer mit Cross-Modal Planning
  • Query Executor mit Parallelisierung

• BaraQL Language Features

  • SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
  • WHERE, ORDER BY, LIMIT, OFFSET
  • GROUP BY, HAVING, Aggregatfunktionen (count, sum, avg, min, max)
  • INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN, CROSS JOIN
  • CTEs (Common Table Expressions) mit WITH
  • Subqueries (EXISTS, IN, correlated)
  • CASE Expressions
  • UNION, INTERSECT, EXCEPT
  • Schema Definition: CREATE TYPE, DROP TYPE

• Vector Engine

  • HNSW Index für Approximate Nearest Neighbor Search
  • IVF-PQ Index für Large-Scale Vector Search
  • SIMD-optimierte Distanzfunktionen (cosine, L2, dot product, Manhattan)
  • Quantization: scalar 8-bit/4-bit, product quantization, binary
  • Metadata Filtering während Vector Search

• Graph Engine

  • Adjacency List Speicherung für gerichtete, kanten-gewichtete Graphen
  • BFS und DFS Traversierung
  • Dijkstra kürzester Pfad
  • PageRank Knotenwichtigkeit
  • Louvain Community Detection
  • Subgraph Pattern Matching
  • Cypher-ähnlicher Graph Query Parser

• Full-Text Search

  • Inverted Index mit Term-Document Mapping
  • BM25 Ranking-Algorithmus
  • TF-IDF Scoring
  • Fuzzy Search mit Levenshtein Distanz
  • Wildcard/regex Search
  • Multi-Language Tokenizer (English, Bulgarian, German, French, Russian)

• Columnar Storage

  • Perspalten-Speicherung für analytische Abfragen
  • RLE (Run-Length Encoding) Kompression
  • Dictionary Encoding für Low-Cardinality Spalten
  • SIMD-beschleunigte Aggregatfunktionen

• Transactions

  • MVCC (Multi-Version Concurrency Control) mit Snapshot Isolation
  • Deadlock-Erkennung via Wait-for Graph
  • Write-Ahead Log für Dauerhaftigkeit
  • Savepoints und partielles Rollback

• Protocol Layer

  • Binary Wire Protocol mit 16 Nachrichtentypen
  • HTTP/REST JSON API
  • WebSocket Streaming
  • Connection Pooling
  • JWT-basierte Authentifizierung
  • Token-bucket Rate Limiting
  • TLS/SSL mit auto-generierten Zertifikaten

• Schema System

  • Starkes Typsystem mit 17 nativen Typen
  • Typvererbung mit Multi-Base Support
  • Property Links zwischen Typen
  • Schema Diffing und Migrationen
  • Computed Properties

• Distributed Systems

  • Raft Consensus (Leader Election, Log Replikation)
  • Hash, Range und Consistent-Hash Sharding
  • Sync/async/semi-sync Replikation
  • Gossip Protocol für Membership Management
  • Two-Phase Commit für Distributed Transactions

• Cross-Modal Queries

  • Vereinheitlichte Abfragesprache über alle Speicher-Engines
  • Cross-Engine Predicate Pushdown
  • Optimierte Ausführungspläne für Multi-Modal Abfragen

• Backup & Recovery

  • Online Snapshots ohne Ausfallzeit
  • Point-in-Time Recovery via WAL Replay
  • Inkrementelle Backups

• Client SDKs

  • JavaScript/TypeScript Client mit Binary Protocol
  • Python Client mit Sync und Async APIs
  • Nim Embedded Mode und Client Library
  • Rust Client (async)

• Operations

  • Interaktive CLI Shell (BaraQL REPL)
  • Strukturiertes Logging (JSON und Text Formate)
  • Prometheus-kompatible Metrics Endpoint
  • Health und Readiness Probes
  • CPU/memory Profiling Endpoints

• Docker Support

  • Multi-stage Dockerfile (Alpine Linux)
  • Docker Compose Konfiguration
  • Health Checks

Performance

• LSM-Tree: 580K writes/s, 720K reads/s
• B-Tree: 1.2M inserts/s, 1.5M lookups/s
• Vector SIMD: 850K cosine distances/s (dim=768)
• FTS: 320K docs/s indexing, 28K queries/s BM25
• Graph: 2.5M nodes/s insertion, 12K BFS traversals/s
• Binary Protocol: 380K queries/s (100 concurrent connections)

Tests

• 262 Tests über 56 Test-Suiten
• 100% Pass Rate

[Unreleased]

Hinzugefügt

• Vector SQL Integration — Vollständige SQL-Level Vector Search Unterstützung:
  • VECTOR(n) Spaltentyp in CREATE TABLE mit Dimensionsvalidierung
  • CREATE INDEX ... USING hnsw / USING ivfpq für Approximate Nearest Neighbor Indizes
  • SQL Distanzfunktionen: cosine_distance(), euclidean_distance(), inner_product(), l1_distance(), l2_distance()
  • <-> Nearest-Neighbor Operator (Euclidean Distanz)
  • ORDER BY Support für Vektor-Distanz-Ausdrücke, inklusive Spalten nicht in SELECT
  • Automatische HNSW Index-Wartung bei INSERT und UPDATE
• Advanced SQL Engine — Window Functions, MERGE/UPSERT, LATERAL JOIN, PIVOT/UNPIVOT, SQL/PGQ Property Graph, Advanced Aggregates
• JavaScript Client — TCP Request Queue — Interne _requestQueue + _requestLock für sichere konkurrierende Abfragen

Behoben

• Query Executor — Row Value Escaping — execInsert escaped jetzt korrekt Kommas und Equals-Zeichen
• Query Planner — ORDER BY Projection — irpkSort ist jetzt vor irpkProject im IR Plan platziert
• Wire Protocol — Big-Endian Float Serialization — FLOAT32/FLOAT64 werden jetzt in Big-Endian Byte-Reihenfolge serialisiert
• Gossip Protocol — Async UDP Socket — Synchrone newSocket + blocking recvFrom ersetzt durch newAsyncSocket + await recvFrom

Geplant

• Query Plan Caching
• Materialized Views
• Geospatial Index
• Time-series Optimierungen
• CDC (Change Data Capture) Streaming
• Federated Queries über BaraDB Instances