Datalog-Patterns Cookbook··5 Rezepte für mium-Power-User
Kopierbare Queries, ehrliche Gotchas
Eine begleitende Auswertung über vier Wochen mit drei mium-Power-Teams (n = 47 Nutzer:innen) verglich Standard-Vault-Auswertungen vor und nach Einführung der fünf Cookbook-Rezepte als geteilte Query-Bibliothek. Die mittlere Bearbeitungszeit für wiederkehrende Fragen — offene Fristen, zentrale Knoten, Orphan-Erkennung — sank von ø 4,2 Min manueller Suche auf ø 0,8 Min je ausgeführter Query. Die erkannte Orphan-Quote stieg, weil der Detektor Notizen fand, die manuelles Browsing übersah; nach einem Aufräum-Sweep ging sie auf 0 zurück. Die Trefferzuverlässigkeit der Frist-Abfrage hing fast vollständig an der Datumsformat-Konsistenz: in Vaults mit gemischten Formaten lieferte sie still unvollständige Mengen, bis ein Vorab-Filter die Normalisierung erzwang. Die Zahlen sind illustrativ und dienen der Veranschaulichung, nicht als gemessene Produktmetrik.
Dieses Cookbook richtet sich an mium-Power-User und Dev-Profile, die mit [[advanced-query-datalog]] schon Berührung hatten und konkrete, kopierbare Beispiele suchen. Fünf Rezepte, jedes self-contained — wer nur den Orphan-Detektor braucht, springt direkt zu Rezept 5. Datalog selbst ist eine Logik-Programmiersprache aus den 1970ern; Rich Hickey hat sie mit Datomic (Cognitect, seit 2012) für den praktischen Datenbank-Alltag wiederentdeckt. mium nutzt einen Datalog-Dialekt für die Abfrage des eigenen Block-Index.
Rezepte
Die fünf Rezepte sind unabhängig voneinander. Cherry-pick, was Du brauchst, oder lies linear — beide Reihenfolgen funktionieren. Jedes Rezept hat: ein Problem, eine Query, optional eine Gotcha-Callout.
Rezept 1··Offene Tasks mit Frist im aktuellen Quartal
Standard-Sprint-Frage: welche Tasks sind offen und müssen bis zum Quartalsende geliefert sein? Die Query filtert über `frist::` im Q-Fenster und `status:: offen`, gibt Owner zurück.
[:find ?block ?frist ?owner
:where [?block :frist ?frist]
[?block :status "offen"]
[(>= ?frist "2026-04-01")]
[(<= ?frist "2026-06-30")]
[?block :owner ?owner]]Rezept 2··Top-10 Backlink-Hubs
Welche Blöcke werden am häufigsten referenziert? Die Top-10 nach eingehenden `:links-to`-Kanten sind die zentralen Knoten Deines Vaults — oft Begriffe, Personen, Projekte.
[:find (count ?backlink) ?target
:where [?backlink :links-to ?target]
:order-by [(count ?backlink) :desc]
:limit 10]Rezept 3··Audit-Trail eines Blocks
Wer hat wann was an einem Block geändert? Die Query liest die Transaction-History reverse für eine gegebene Block-ID und gibt `tx`, `attr`, `value`, `added`-Flag zurück.
[:find ?tx ?attr ?value ?added
:where [?block :db/id "<((uuid))>"]
[?tx :tx/affected-block ?block]
[?tx :tx/attr ?attr]
[?tx :tx/value ?value]
[?tx :tx/added ?added]]Rezept 4··Cross-Vault Tag-Aggregation
Wie häufig tritt jeder Kunden-Tag über alle Vaults hinweg auf? Die Query gruppiert über `tags::` mit Namespace-Präfix `#kunde-` und liefert eine sortierte Häufigkeitsliste.
[:find (count ?block) ?tag
:where [?block :tags ?tag]
[(re-pattern "^#kunde-") ?tag]
:group-by ?tag
:order-by [(count ?block) :desc]]Rezept 5··Orphan-Notiz-Detektor
Welche Notizen haben keine eingehenden Backlinks und sind nicht archiviert? Diese Orphans sind die toten Enden des Vaults — Kandidaten für Aufräumen, Verknüpfen oder Archivieren.
[:find ?block ?title
:where [?block :title ?title]
[?block :archiv? false]
(not-join [?block]
[?other :links-to ?block])]Wann diese Rezepte NICHT passen
Datalog-Queries sind kein Universalwerkzeug. Drei Situationen, in denen diese Rezepte nicht tragen:
- Volltext-Suche im Block-Inhalt — Datalog filtert über Properties und Kanten, nicht über Prosa. Für „finde alle Blöcke, die `Auftragsbestätigung` im Text enthalten“ ist der mium-Full-Text-Index das richtige Werkzeug, nicht eine Datalog-Query.
- Sehr unstrukturierte Vaults ohne Property-Disziplin — alle fünf Rezepte setzen voraus, dass `frist::`, `status::`, `owner::`, `tags::` konsistent gepflegt sind. In einem Vault, in dem 80 % der Blöcke keine Properties tragen, liefern die Queries leere Mengen, nicht Erkenntnis. Property-Disziplin ist Vorarbeit, nicht Nebeneffekt.
- Ad-hoc-Explorationen mit unklarer Fragestellung — Datalog belohnt präzise Fragen. Wer „mal schauen, was im Vault so steht“ will, ist mit Graph-View oder Backlink-Browsing schneller als mit einer Query, die erst noch entworfen werden muss.
Ehrliche Frage
Welches der fünf Rezepte hat bei Dir gepasst, welches lief ins Leere? Falls Du eines davon produktiv einsetzt: was hast Du anders parametriert — Q-Fenster verschoben, Tag-Namespace verändert, Limit erhöht? Und falls keines passt: an welcher Stelle haben wir die Lücke übersehen? Cookbook-Rezepte leben davon, dass sie an realen Vaults reiben — Rückmeldungen, welches Rezept #6 hier fehlt, sind willkommen. Weiterführend in dieser Wave: [[advanced-query-datalog]] für die Sprach-Grundlagen, [[simple-query]] für den einfacheren Einstieg ohne Datalog-Syntax.
- Green2013 Green, T. J., Huang, S. S., Loo, B. T., & Zhou, W. (2013). Datalog and Recursive Query Processing. 10.1561/1900000017 APA
- AbiteboulHullVianu1995 Abiteboul, S., Hull, R., & Vianu, V. (1995). Foundations of Databases. APA
- CeriGottlobTanca1989 Ceri, S., Gottlob, G., & Tanca, L. (1989). What You Always Wanted to Know About Datalog (And Never Dared to Ask). APA
- Hickey2012Datomic Hickey, R. (Cognitect) (2012). Datomic — Datalog als Abfragesprache über einen immutablen Fakten-Store. APA