Datenbankmodell

Dieses Dokument beschreibt, wo und in welcher Form der AI-Stack Daten speichert. Es gibt vier Repositories mit unterschiedlichen Rollen. Betriebsverfahren finden Sie unter Datenbankverwaltung.

Die meisten gehören nicht zum AI-Stack

PostgreSQL und Cassandra werden gemeinsam mit der PlantPulse-Plattform-Installation genutzt. Der AI-Stack betreibt keine eigene Datenbank. Daher überlappen sich „AI-Backup" und „Plattform-Backup" — ohne klare Abgrenzung entstehen Lücken, in denen beide Seiten ausfallen.

Repository	Besitzer	Inhalt
PostgreSQL `ch`	AI (separate DB in Plattform-PG)	Chat · Incidents · Konfiguration · MCP
Cassandra `pi`	AI	Feature Store · Anomalieerkennung-Ausgaben
Cassandra `pp`	Plattform (Lesezugriff nur)	Rohe Sensoren · Alarme · OEE
Neo4j	AI	Ontologie-Wissensgraph
Qdrant	AI	Dokument-Embedding-Vektoren

PostgreSQL `ch` — Chat und Betriebszustand

Separate Datenbank ch in der Plattform-PostgreSQL (jdbc:postgresql://<platform-host>:5432/ch).

Gruppe	Tabellen
Chat	`chats` · `chat_messages` · `prompts` · `prompt_history`
Benutzer	`users` · `user_roles` · `employees` · `web_push_subscription`
Incidents	`incident` · `incident_event` · `assignees`
Anomalieerkennung Betrieb	`anomaly_mute` · `hourly_anomaly` · `asset_tag_profile`
MCP	`mcp_server` · `mcp_tool_call_log` · `mcp_tool_pref`
RAG-Integration	`rag_asset_card` · `rag_asset_doc_sync` · `rag_sync_run`
Konfiguration	`config` · `config_audit_log` · `metadata`

Chat-Verlauf hat hier die einzige Quelle der Wahrheit

Vor der Umstellung im Juli 2026 gab es auch Chat-Verlauf in Cassandra. Jetzt ist chat_messages die Single Source of Truth. Suchen Sie nicht in Cassandra, wenn Sie alte Dokumentation lesen.

Cassandra `pi` — Feature Store

12 Tabellen, die der Zeitreihen-Insights-Service besitzt und erzeugt. Präfix ist tsi_.

Gruppe	Tabellen
Features	`tsi_tag_feature_hourly` · `tsi_tag_feature_daily` · `tsi_asset_feature_hourly` · `tsi_asset_feature_daily`
Kontext · Profile	`tsi_asset_context_daily` · `tsi_asset_profile`
Anomalien · Ausfälle	`tsi_anomaly_embedding` · `tsi_failure_signature` · `tsi_precursor_alert`
Pipeline	`tsi_pipeline_status` · `tsi_pipeline_history` · `tsi_backfill_status`

Tabellen werden beim Service-Start idempotent erzeugt. Allerdings erstellt die App den Keyspace pi selbst nicht — das ist Sache des Installations-Skripts (provision-platform-db.sh).

Leere Features lassen die Analyse-Ansicht verschwinden

Die Analyse- und Prognose-Bildschirme der Verwaltungskonsole lesen alle aus diesen Tabellen. Wenn die Ergebnisse leer sind, schauen Sie zuerst die Pipeline, nicht das Modell → Pipeline Status · Run History in der Admin-Konsole (AI Admin-Konsole).

Old pp.ti_* existiert nicht mehr

Am 30. Juli 2026 wurde pp keyspace zu pi migriert und die alten Tabellen gelöscht. Die alte Bezeichnung gibt keine Treffer.

Cassandra `pp` — Plattform-Quelle (Lesezugriff nur)

Der AI-Stack liest nur die von der Plattform erfassten Daten. Er schreibt hier nicht.

Tabelle	Verwendung
`tm_asset_data_based_second` / `_minute` / `_hour`	Anlage-Sensor-Zeitreihen
`tm_tag_point`	Tag-Datenpunkte
`tm_asset_alarm`	Alarme
`tm_asset_oee_history`	OEE
`tm_asset_ram` · `tm_asset_ems_history`	RAM · EMS
`tm_monitor_platform_status`	Systemressourcen (CPU · Speicher · Festplatte)

Partitionsschlüssel unterscheiden sich nach Auflösung

second : PRIMARY KEY ((asset_id, date, hour), timestamp)
minute : PRIMARY KEY ((asset_id, date), timestamp)
hour   : PRIMARY KEY (asset_id, timestamp)

Langsame Abfragen? Zuerst die Auflösung prüfen

Sekunden-Auflösung teilt Partitionen nach Anlage · Datum · Uhrzeit. Über lange Zeiträume im Sekunden-Modus greifen Sie auf Tausende Partitionen zu. Verwenden Sie _hour für breite Zeiträume und _second nur für enge Fenster.

Das komplette Schema der Plattform finden Sie unter Plattform-Datenbankmodell.

Neo4j · Qdrant — Wissensgraph und Vektoren

Repository	Inhalt
Neo4j	Ontologie — Relationsgraph von Anlagen · Prozessen · Dokumenten
Qdrant	Embedding-Vektoren von Dokument-Chunks

Die RAG-Engine (LightRAG) ist so konfiguriert, dass sie den Graph in Neo4j und Vektoren in Qdrant speichert (LIGHTRAG_GRAPH_STORAGE=Neo4JStorage, LIGHTRAG_VECTOR_STORAGE=QdrantVectorDBStorage).

Dokumente müssen neu hochgeladen werden zur Wiederherstellung

Diese beiden sind Ableitungen aus Originaldokumenten. Ohne Backup gibt es keine Wiederherstellung außer durch erneutes Hochladen der Originaldatei und Neuindexierung — die Archivierung der Originaldate ist praktisch das Backup.

Ontologie-Konzepte finden Sie unter Ontologie verstehen.

Backup-Umfang überblicken

Repository	Wer sichert	Auswirkung ohne Backup
PostgreSQL `ch`	AI-Seite muss selbst sichern	Chat · Incidents · Konfiguration gehen verloren
Cassandra `pi`	AI-Seite muss selbst sichern	Features verschwinden, Analyse-Bildschirme werden leer (Neuberechnung möglich, aber zeitaufwändig)
Cassandra `pp`	Plattform-Backup	—
Neo4j · Qdrant	AI	Dokument-Index geht verloren (kann aus Original rekonstruiert werden)

Verfahren finden Sie unter Datenbankverwaltung.

PostgreSQL ch — Chat und Betriebszustand​

Cassandra pi — Feature Store​

Cassandra pp — Plattform-Quelle (Lesezugriff nur)​

Partitionsschlüssel unterscheiden sich nach Auflösung​

Neo4j · Qdrant — Wissensgraph und Vektoren​

Backup-Umfang überblicken​

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