mindnet/scripts/prune_qdrant_vs_vault.py

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9.1 KiB
Python
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#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
FILE: scripts/prune_qdrant_vs_vault.py
VERSION: 2.1.0 (2025-12-15)
STATUS: Active
COMPATIBILITY: v2.9.1 (Post-WP14/WP-15b)
Zweck:
-------
Bereinigt verwaiste Einträge in Qdrant, wenn die zugehörigen Markdown-Dateien
im Vault nicht mehr existieren. Stellt Konsistenz zwischen Vault und Datenbank her.
Funktionsweise:
---------------
1. Liest alle note_id aus dem Vault (aus Frontmatter: id / note_id)
2. Liest alle note_id aus Qdrant (Collection: {prefix}_notes)
3. Berechnet Differenz: note_ids nur in Qdrant vorhanden (verwaist)
4. Für jede verwaiste note_id (nur mit --apply):
- Löscht Note-Point(s) aus {prefix}_notes
- Löscht alle Chunks der Note aus {prefix}_chunks
- Löscht alle Edges, die auf diese Note referenzieren:
* source_id == note_id
* target_id == note_id
* source_note_id == note_id
* target_note_id == note_id
Ergebnis-Interpretation:
------------------------
- Ausgabe: JSON mit Preview-Informationen
* mode: "DRY-RUN" oder "APPLY"
* counts: Statistiken (vault_note_ids, qdrant_note_ids, orphans)
* orphans_sample: Erste 20 verwaiste note_ids
- Bei --apply: Zusätzlich JSON mit deleted-Statistiken
* deleted.notes: Anzahl gelöschter Note-Points
* deleted.chunks: Anzahl gelöschter Chunks
* deleted.edges: Anzahl gelöschter Edges
Verwendung:
-----------
- Regelmäßige Wartung nach Vault-Bereinigung
- Vor Migrationen oder größeren Umstrukturierungen
- Konsistenz-Check zwischen Vault und Datenbank
Sicherheitsmerkmale:
-------------------
- Dry-Run standardmäßig (keine Änderungen ohne --apply)
- Interaktive Bestätigung (außer mit --yes)
- Nur betroffene note_ids werden gelöscht (kein globaler Delete)
- Zeigt Preview vor Ausführung
Aufruf:
-------
# Dry-Run (nur Analyse)
python3 -m scripts.prune_qdrant_vs_vault --vault ./vault --prefix mindnet
# Tatsächliches Löschen
python3 -m scripts.prune_qdrant_vs_vault --vault ./vault --prefix mindnet --apply
# Ohne Rückfrage
python3 -m scripts.prune_qdrant_vs_vault --vault ./vault --prefix mindnet --apply --yes
Parameter:
----------
--vault PATH Pfad zum Vault-Verzeichnis (erforderlich)
--prefix TEXT Collection-Präfix (Default: mindnet)
--apply Führt tatsächliches Löschen durch (sonst nur Dry-Run)
--yes Keine interaktive Bestätigung
Änderungen:
-----------
v2.1.0 (2025-12-15): Kompatibilität mit WP-14 Modularisierung
- Geändert: parse_markdown_file → read_markdown + normalize_frontmatter
- Parsing-Logik an neue API angepasst
v1.0.0 (2025-09-08): Erster Release
"""
import argparse
import json
import os
import sys
from pathlib import Path
from typing import Dict, List, Set, Tuple
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.http import models as rest
2025-12-28 11:04:40 +01:00
from app.core.database.qdrant import QdrantConfig, get_client, collection_names
from app.core.parser import read_markdown, normalize_frontmatter
def read_vault_note_ids(vault_dir: Path) -> Set[str]:
note_ids: Set[str] = set()
for p in vault_dir.rglob("*.md"):
try:
parsed = read_markdown(str(p))
if parsed:
fm = normalize_frontmatter(parsed.frontmatter) if parsed.frontmatter else {}
nid = fm.get("id") or fm.get("note_id")
if nid:
note_ids.add(str(nid))
except Exception:
# still und leise weiter – wir wollen robust sein
continue
return note_ids
def qdrant_note_ids(client: QdrantClient, notes_col: str) -> Set[str]:
ids: Set[str] = set()
scroll_filter = None
offset = None
while True:
res = client.scroll(
collection_name=notes_col,
scroll_filter=scroll_filter,
offset=offset,
limit=256,
with_payload=True,
with_vectors=False,
)
points, next_offset = res
for pt in points:
pl = pt.payload or {}
nid = pl.get("note_id")
if nid:
ids.add(str(nid))
if next_offset is None:
break
offset = next_offset
return ids
def delete_by_filter(client: QdrantClient, collection: str, flt: rest.Filter) -> int:
# Sammel erst IDs via scroll (robuster Überblick), lösche dann über point_ids (batch)
to_delete: List[int] = []
offset = None
while True:
pts, next_offset = client.scroll(
collection_name=collection,
scroll_filter=flt,
offset=offset,
limit=256,
with_payload=False,
with_vectors=False,
)
for pt in pts:
to_delete.append(pt.id)
if next_offset is None:
break
offset = next_offset
if not to_delete:
return 0
client.delete(collection_name=collection, points_selector=rest.PointIdsList(points=to_delete), wait=True)
return len(to_delete)
def prune_for_note(
client: QdrantClient,
cols: Dict[str, str],
note_id: str,
dry_run: bool = True,
) -> Dict[str, int]:
stats = {"notes": 0, "chunks": 0, "edges": 0}
# Notes löschen (Filter auf payload.note_id)
f_notes = rest.Filter(
must=[rest.FieldCondition(key="note_id", match=rest.MatchValue(value=note_id))]
)
# Chunks löschen (Filter auf payload.note_id)
f_chunks = rest.Filter(
must=[rest.FieldCondition(key="note_id", match=rest.MatchValue(value=note_id))]
)
# Edges löschen: mehrere Teilmengen erfassen
edge_filters = [
rest.Filter(must=[rest.FieldCondition(key="source_id", match=rest.MatchValue(value=note_id))]),
rest.Filter(must=[rest.FieldCondition(key="target_id", match=rest.MatchValue(value=note_id))]),
rest.Filter(must=[rest.FieldCondition(key="source_note_id", match=rest.MatchValue(value=note_id))]),
rest.Filter(must=[rest.FieldCondition(key="target_note_id", match=rest.MatchValue(value=note_id))]),
]
if dry_run:
# Zähle nur, was *wäre* gelöscht worden
def count(flt: rest.Filter, col: str) -> int:
total = 0
offset = None
while True:
pts, next_offset = client.scroll(
collection_name=col,
scroll_filter=flt,
offset=offset,
limit=256,
with_payload=False,
with_vectors=False,
)
total += len(pts)
if next_offset is None:
break
offset = next_offset
return total
stats["notes"] = count(f_notes, cols["notes"])
stats["chunks"] = count(f_chunks, cols["chunks"])
stats["edges"] = sum(count(f, cols["edges"]) for f in edge_filters)
return stats
# tatsächliches Löschen
stats["notes"] = delete_by_filter(client, cols["notes"], f_notes)
stats["chunks"] = delete_by_filter(client, cols["chunks"], f_chunks)
e_deleted = 0
for f in edge_filters:
e_deleted += delete_by_filter(client, cols["edges"], f)
stats["edges"] = e_deleted
return stats
def main():
ap = argparse.ArgumentParser(description="Prune Qdrant data for notes missing in the Vault.")
ap.add_argument("--vault", required=True, help="Pfad zum Vault-Verzeichnis (Root).")
ap.add_argument("--prefix", default="mindnet", help="Collections-Präfix (Default: mindnet).")
ap.add_argument("--apply", action="store_true", help="Ohne diesen Schalter wird nur ein Dry-Run gemacht.")
ap.add_argument("--yes", action="store_true", help="Ohne Nachfrage ausführen.")
args = ap.parse_args()
vault_root = Path(args.vault).resolve()
if not vault_root.exists():
print(f"Vault-Verzeichnis nicht gefunden: {vault_root}", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
cfg = QdrantConfig()
client = get_client(cfg)
cols = collection_names(args.prefix)
vault_ids = read_vault_note_ids(vault_root)
qdrant_ids = qdrant_note_ids(client, cols["notes"])
orphans = sorted(qdrant_ids - vault_ids)
preview = {
"mode": "APPLY" if args.apply else "DRY-RUN",
"prefix": args.prefix,
"vault_root": str(vault_root),
"collections": cols,
"counts": {
"vault_note_ids": len(vault_ids),
"qdrant_note_ids": len(qdrant_ids),
"orphans": len(orphans),
},
"orphans_sample": orphans[:20],
}
print(json.dumps(preview, ensure_ascii=False, indent=2))
if not orphans:
print("Keine verwaisten Einträge gefunden. Nichts zu tun.")
return
if not args.yes:
resp = input("\nFortfahren mit dem oben angezeigten Modus? (yes/no): ").strip().lower()
if resp not in ("y", "yes", "j", "ja"):
print("Abgebrochen.")
return
total_stats = {"notes": 0, "chunks": 0, "edges": 0}
for nid in orphans:
s = prune_for_note(client, cols, nid, dry_run=(not args.apply))
total_stats["notes"] += s["notes"]
total_stats["chunks"] += s["chunks"]
total_stats["edges"] += s["edges"]
print(json.dumps({"deleted": total_stats}, ensure_ascii=False, indent=2))
if __name__ == "__main__":
main()