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Analytics Module — Dokumentation

Version: 1.7.0 Status: 🟢 Production-Ready Last Updated: 2026-03-09

Übersicht

Das Analytics-Modul verwandelt ThemisDB von einer transaktionalen Datenbank in eine vollständige Analyseplattform. Es bietet OLAP-Abfrageverarbeitung, Process Mining, NLP-Textanalyse, Zeitreihenprognose, ML-Integration, Anomalieerkennung und Complex Event Processing.

Primäre Quellen: src/analytics/ · include/analytics/

Inhalt dieser Dokumentation

Dokument Beschreibung Status
OLAP Guide GROUP BY, CUBE, ROLLUP, Window-Funktionen 🟢 Fertig
Process Mining Guide Prozessentdeckung, Konformitätsprüfung 🟢 Fertig
Forecasting Guide Zeitreihenprognose (ARIMA, Holt-Winters, ENSEMBLE) 🟢 Fertig
CEP Guide Complex Event Processing, EPL-Regeln, Alerting 🟢 Fertig
Anomaly Detection Guide Z-Score, IQR, LOF, Isolation Forest, Ensemble 🟢 Fertig
Streaming Windows Guide Tumbling, Sliding, Session, Hopping Windows 🟢 Fertig
ML & AutoML Guide AutoML, ONNX, TensorFlow Serving, Model Registry 🟢 Fertig
NLP Text Analyzer Tokenisierung, TF-IDF, NER, Sentiment 🟢 Fertig
Process Mining AQL Examples AQL-Abfragebeispiele 🟢 Fertig
Process Mining Research & Roadmap Forschungsgrundlagen 📋 Referenz
BPMN Future Enhancements Geplante BPMN-Erweiterungen 📋 Geplant

Schnellstart

1. OLAP-Abfragen

#include "analytics/olap.h"
using namespace themis::analytics;

OLAPQuery query;
query.collection = "sales";
query.dimensions.push_back({"region", "", true});
query.measures.push_back({"revenue", "amount", Measure::Function::Sum});

OLAPEngine engine;
auto result = engine.execute(query);

→ Vollständiger OLAP Guide

2. Zeitreihenprognose

#include "analytics/forecasting.h"
using namespace themisdb::analytics;

TimeSeries ts;
// ... Datenpunkte hinzufügen ...
ForecastModel model(ForecastMethod::HOLT_WINTERS);
model.fit(ts);
auto forecast = model.predict(7);

→ Vollständiger Forecasting Guide

3. Complex Event Processing

// EPL-Regel erstellen
std::string epl = R"(
  CREATE RULE high_error_rate AS
  SELECT COUNT(*) AS cnt
  FROM events
  WINDOW TUMBLING 60s
  WHERE level = 'ERROR'
  HAVING cnt > 100
  ACTION alert("high-error-rate")
)";
CEPEngine& engine = CEPEngine::getInstance();
engine.initialize(CEPConfig{});
engine.addRuleFromEPL(epl);

→ Vollständiger CEP Guide

Modulstruktur

src/analytics/           ← Implementierungsdateien
  README.md              ← Implementierungsübersicht
  ARCHITECTURE.md        ← Architekturleitfaden
  ROADMAP.md             ← Roadmap & Status
  FUTURE_ENHANCEMENTS.md ← Geplante Erweiterungen
  olap.cpp               ← OLAP Engine
  cep_engine.cpp         ← CEP Engine
  forecasting.cpp        ← Zeitreihenprognose
  anomaly_detection.cpp  ← Anomalieerkennung
  streaming_window.cpp   ← Streaming Windows
  process_mining.cpp     ← Process Mining
  nlp_text_analyzer.cpp  ← NLP Textanalyse
  automl.cpp             ← AutoML
  model_serving.cpp      ← Modell-Registry & Inferenz
  ml_serving.cpp         ← ONNX/TF-Serving Integration
  ...

include/analytics/       ← Öffentliche Header
  README.md              ← API-Übersicht
  FUTURE_ENHANCEMENTS.md ← API-Erweiterungen
  olap.h
  cep_engine.h
  forecasting.h
  anomaly_detection.h
  streaming_window.h
  ...

Primäre Dokumentation

Dokument Pfad Beschreibung
Implementierungsübersicht src/analytics/README.md Alle Implementierungsdateien, Komponenten
Architektur src/analytics/ARCHITECTURE.md Design-Prinzipien, Datenfluss, Integrationen
Roadmap src/analytics/ROADMAP.md Status, Phasen, geplante Features
Impl. Future Enhancements src/analytics/FUTURE_ENHANCEMENTS.md Implementierungsspezifische Erweiterungen
API-Übersicht include/analytics/README.md Öffentliche C++-Interfaces
API Future Enhancements include/analytics/FUTURE_ENHANCEMENTS.md Geplante API-Erweiterungen

Last Updated: 2026-03-09 Version: v1.7.0