remove :storage-ksqlite (conversation/message) and related tests; decouple schema from journal
ci / JVM build + tests (push) Successful in 6m6s

This commit is contained in:
2026-09-22 16:01:05 +03:00
parent 639c7d1748
commit 84f5fd84f3
39 changed files with 1569 additions and 616 deletions
@@ -26,11 +26,38 @@ import kotlinx.coroutines.withContext
*
* ВНИМАНИЕ: `:storage-ksqlite/KsqliteWorkingMemoryStore.kt` остаётся на диске —
* это копия, не замена. Не удалять старый файл; миграция consumers'ов — отдельно.
*
* ## Lifecycle соединения
*
* Семантика владения connection'ом идентична
* `pw.binom.agentik.journal.ksqlite.KsqliteJournalStore`:
* - `KsqliteContextStore(connection)` — внешнее соединение, store НЕ
* закрывает его в [close].
* - `KsqliteContextStore(path)` — открывает файловое соединение,
* закрывает его в [close].
* - `KsqliteContextStore.memory(name)` — in-memory, закрывает в [close].
*
* [Schema.migrate] прогоняется ВСЕГДА при конструировании (idempotent).
*/
class KsqliteContextStore(
class KsqliteContextStore private constructor(
private val connection: SQLiteConnection,
private val ownsConnection: Boolean,
) : ContextStore {
constructor(path: String) : this(
connection = SQLiteConnection.open(path = path),
ownsConnection = true,
)
constructor(connection: SQLiteConnection) : this(
connection = connection,
ownsConnection = false,
)
init {
Schema.migrate(connection)
}
private val mutex = Mutex()
private val json = Json { ignoreUnknownKeys = true }
@@ -179,6 +206,15 @@ class KsqliteContextStore(
maxOrderIdxStmt.close()
dropFromIdxStmt.close()
insertSummaryStmt.close()
if (ownsConnection) connection.close()
}
companion object {
fun memory(name: String? = null): KsqliteContextStore =
KsqliteContextStore(
connection = SQLiteConnection.memory(name),
ownsConnection = true,
)
}
private fun maxOrderIdx(conversationId: String): Long {
@@ -12,16 +12,9 @@ import kotlin.test.assertTrue
import kotlin.time.Instant
/**
* Тесты для [KsqliteContextStore] — точная копия
* `KsqliteWorkingMemoryStoreTest` из `:storage-ksqlite`, с переименованием
* типов (`WorkingMemoryStore` → `ContextStore`) и обновлённым пакетом для
* `Content` (`pw.binom.agentik.journal` — новый canonical, но структура
* та же).
*
* Тестовая фикстура: in-memory SQLiteConnection, [Schema.migrate] в @BeforeTest,
* `KsqliteContextStore(conn)` + ручной close в @AfterTest. Никакой внешней
* зависимости от `KsqliteStores` из `:storage-ksqlite` — этот модуль
* автономный.
* Тесты для [KsqliteContextStore]. Автономная фикстура: in-memory
* SQLiteConnection + конструктор `KsqliteContextStore(connection)` — store сам
* прогоняет `Schema.migrate` в init, явный вызов не нужен.
*/
class KsqliteContextStoreTest {
@@ -31,7 +24,6 @@ class KsqliteContextStoreTest {
@BeforeTest
fun setup() {
conn = SQLiteConnection.memory("ctx-${kotlin.random.Random.nextLong()}")
Schema.migrate(conn)
store = KsqliteContextStore(conn)
}
@@ -14,4 +14,12 @@ package pw.binom.agentik.journal
*/
interface MutableJournalStore : JournalStore {
suspend fun append(record: MessageRecord)
/**
* Удалить все сообщения диалога [conversationId]. Используется
* владельцем lifecycle диалога при его удалении (каскад из
* ChatAgent.deleteConversation). Append-only природа audit log'а
* не нарушается — это bulk-clear, а не редактирование.
*/
suspend fun clear(conversationId: String)
}
@@ -54,9 +54,9 @@ class InMemoryJournalStore : MutableJournalStore {
.toList()
}
/** Сбросить кэш (например, когда диалог удалён). */
suspend fun clear(): Unit = mutex.withLock {
records.clear()
/** Удалить все записи диалога (каскад из ChatAgent.deleteConversation). */
override suspend fun clear(conversationId: String): Unit = mutex.withLock {
records.removeAll { it.conversationId == conversationId }
}
/** Сколько записей сейчас в кэше. Для тестов/диагностики. */
@@ -29,7 +29,7 @@ class InMemoryMutableConversationStore(
private val clock: Clock = Clock.System,
) : MutableConversationStore {
private val byId: MutableMap<String, ConversationRecord> = mutableMapOf()
private val byId = mutableMapOf<String, ConversationRecord>()
private val mutex = Mutex()
override suspend fun upsert(record: ConversationRecord) {
@@ -66,13 +66,15 @@ class InMemoryJournalStoreTest {
}
@Test
fun `clear empties the cache`() = runTest {
fun `clear empties a conversation only`() = runTest {
val store = InMemoryJournalStore()
val t0 = Instant.parse("2026-09-21T10:00:00Z")
store.append(userMsg("m1", "c1", "x", t0))
store.append(userMsg("m2", "c2", "y", t0))
assertEquals(2, store.size())
store.clear("c1")
assertEquals(1, store.size())
store.clear()
assertEquals(0, store.size())
assertTrue(store.list("c1", Instant.DISTANT_PAST, 0, 100).isEmpty())
assertEquals(listOf("m2"), store.list("c2", Instant.DISTANT_PAST, 0, 100).map { it.id })
}
}
@@ -14,31 +14,67 @@ import kotlinx.coroutines.withContext
/**
* ksqlite-реализация [MutableJournalStore] (append-only audit log).
*
* Структура — копия [pw.binom.agentik.storage.ksqlite.KsqliteMessageStore]
* из `:storage-ksqlite`, но:
* - лежит в собственном модуле `:journal-ksqlite`;
* - реализует переименованный [MutableJournalStore] (раньше был
* `MutableMessageStore`, теперь главный класс — `JournalStore` /
* `MutableJournalStore`); сам тип записи [MessageRecord] не
* переименовывался.
* Миграция завершена: это ЕДИНСТВЕННЫЙ класс для message-таблицы. Параллельная
* копия `:storage-ksqlite/KsqliteMessageStore.kt` удалена вместе со своим
* тестом (consumer `KsqliteStores.assemble()` уже мигрировал на этот класс).
*
* ## Lifecycle соединения
*
* Три формы конструктора с разной семантикой владения:
* - `KsqliteJournalStore(connection)` — внешнее соединение, store НЕ закрывает
* его в [close]. Для shared-connection bundles (`KsqliteStores.assemble`),
* где один connection используется многими store'ами и закрывается bundle'ом.
* - `KsqliteJournalStore(path)` — открывает файловое соединение, закрывает
* его в [close].
* - `KsqliteJournalStore.memory(name)` — открывает in-memory соединение,
* закрывает его в [close].
*
* ## Миграция
*
* [Schema.migrate] прогоняется ВСЕГДА при конструировании — это idempotent
* (CREATE TABLE / INDEX IF NOT EXISTS), так что лишних эффектов нет ни в
* standalone-форме, ни в shared-connection bundle'е, где несколько store'ов
* прогоняют миграцию одной и той же схемы по очереди.
*
* Prepared statements (insert / list / clear) препарируются один раз в
* конструкторе и закрываются в [close]. Без этого GC финалайзеры каждого
* StmtHolder'а пытаются `sqlite3_finalize` stmt, чей parent connection уже
* закрыт → SIGSEGV в `pthread_mutex_lock` (см. [pw.binom.db.ksqlite.StmtHolder]).
* конструкторе и закрываются в [close] ДО закрытия owned connection. Без этого
* GC финалайзеры каждого StmtHolder'а пытаются `sqlite3_finalize` stmt, чей
* parent connection уже закрыт → SIGSEGV в `pthread_mutex_lock`
* (см. [pw.binom.db.ksqlite.StmtHolder]).
*
* `payloadJson` хранит JSON-сериализованные kind-specific поля. encoding
* helpers (`encodeRecord` / `toMessageRecord` / `CallPayload` / ...) лежат
* в [MessageCodecs.kt] рядом.
*
* ВНИМАНИЕ: `:storage-ksqlite/KsqliteMessageStore.kt` остаётся на диске —
* это копия, не замена. Не удалять старый файл; миграция consumers'ов —
* отдельно.
*/
class KsqliteJournalStore internal constructor(
class KsqliteJournalStore private constructor(
private val connection: SQLiteConnection,
private val ownsConnection: Boolean,
) : MutableJournalStore {
/**
* Открывает файловое соединение через [SQLiteConnection.open] и берёт на
* себя его закрытие в [close]. Для standalone использования, когда у
* store'а нет bundle'а-владельца connection'а.
*/
constructor(path: String) : this(
connection = SQLiteConnection.open(path = path),
ownsConnection = true,
)
/**
* Внешнее соединение — store НЕ закрывает его в [close]. Для
* shared-connection bundles (`KsqliteStores.assemble`), где один
* connection используется многими store'ами и закрывается bundle'ом.
*/
constructor(connection: SQLiteConnection) : this(
connection = connection,
ownsConnection = false,
)
init {
Schema.migrate(connection)
}
private val mutex = Mutex()
private val json = Json { ignoreUnknownKeys = true }
@@ -94,13 +130,15 @@ class KsqliteJournalStore internal constructor(
listStmt.bindLong(4, offset.toLong())
val out = mutableListOf<MessageRecord>()
listStmt.executeQuery().use { rs ->
while (rs.next()) out.add(rs.toMessageRecord(json))
while (rs.next()) {
out.add(rs.toMessageRecord(json))
}
}
out
}
}
internal suspend fun clear(conversationId: String): Unit = withContext(Dispatchers.Default) {
override suspend fun clear(conversationId: String): Unit = withContext(Dispatchers.Default) {
mutex.withLock {
clearStmt.reset()
clearStmt.clearBindings()
@@ -113,5 +151,21 @@ class KsqliteJournalStore internal constructor(
insertStmt.close()
listStmt.close()
clearStmt.close()
if (ownsConnection) {
connection.close()
}
}
companion object {
/**
* Открывает in-memory соединение через [SQLiteConnection.memory] и
* берёт на себя его закрытие в [close]. Удобно для тестов и ephemeral
* runtime.
*/
fun memory(name: String? = null) =
KsqliteJournalStore(
connection = SQLiteConnection.memory(name),
ownsConnection = true,
)
}
}
@@ -1,4 +1,4 @@
package pw.binom.agentik.storage.ksqlite
package pw.binom.agentik.journal.ksqlite
import kotlin.time.Clock
import kotlin.time.Instant
@@ -14,13 +14,50 @@ import kotlinx.coroutines.withContext
* ksqlite-реализация [MutableConversationStore]. Схема таблицы `conversation` живёт
* в [Schema] (миграция через PRAGMA user_version) — этот класс только
* готовит и выполняет SQL, ссылаясь на `Schema.COL_*` / `Schema.TABLE_*`.
*
* Каскадное удаление связанных данных (message + working_memory) делает
* владелец lifecycle диалога (см. ChatAgent.deleteConversation) — этот
* store знает только про свою таблицу.
*
* ## Lifecycle соединения
*
* Семантика владения connection'ом идентична [KsqliteJournalStore]:
* - `KsqliteMutableConversationStore(connection)` — внешнее соединение,
* store НЕ закрывает его в [close] (используется shared-connection
* bundle'ом `KsqliteStores.assemble`).
* - `KsqliteMutableConversationStore(path)` — открывает файловое соединение,
* закрывает его в [close].
* - `KsqliteMutableConversationStore.memory(name)` — in-memory, закрывает
* в [close].
*/
class KsqliteMutableConversationStore(
class KsqliteMutableConversationStore private constructor(
private val connection: SQLiteConnection,
private val messageStore: KsqliteMessageStore? = null,
private val workingMemoryStore: KsqliteWorkingMemoryStore? = null,
private val ownsConnection: Boolean,
) : MutableConversationStore {
/**
* Открывает файловое соединение через [SQLiteConnection.open] и берёт на
* себя его закрытие в [close]. Для standalone использования, когда у
* store'а нет bundle'а-владельца connection'а.
*/
constructor(path: String) : this(
connection = SQLiteConnection.open(path = path),
ownsConnection = true,
)
/**
* Внешнее соединение — store НЕ закрывает его в [close]. Для
* shared-connection bundles (`KsqliteStores.assemble`).
*/
constructor(connection: SQLiteConnection) : this(
connection = connection,
ownsConnection = false,
)
init {
Schema.migrate(connection)
}
private val mutex = Mutex()
// pre-prepare всех statement'ов — аналогично KsqliteMessageStore (см.
@@ -125,8 +162,6 @@ class KsqliteMutableConversationStore(
// Проверяем существование через raw query, НЕ через get() — get() тоже
// берёт mutex (не реентрант), что привело бы к deadlock.
if (!execExists(id)) return@withContext false
messageStore?.clear(id)
workingMemoryStore?.clear(id)
deleteStmt.reset()
deleteStmt.clearBindings()
deleteStmt.bindText(1, id)
@@ -188,6 +223,15 @@ class KsqliteMutableConversationStore(
renameStmt.close()
renameUpdatedAtStmt.close()
touchStmt.close()
if (ownsConnection) connection.close()
}
companion object {
fun memory(name: String? = null): KsqliteMutableConversationStore =
KsqliteMutableConversationStore(
connection = SQLiteConnection.memory(name),
ownsConnection = true,
)
}
private fun execExists(id: String): Boolean {
@@ -5,32 +5,51 @@ import pw.binom.db.ksqlite.SQLiteConnection
/**
* Имена таблиц/колонок/индексов для ksqlite-бэкенда `:journal-api`.
*
* Минимум — только то, что относится к `message` (append-only audit log).
* Остальные таблицы агента (`conversation`, `working_memory`, `reflection`)
* живут в других ksqlite-модулях.
* Владеет двумя таблицами:
* - `conversation` — реестр диалогов агента (см. ConversationRecord);
* - `message` — append-only audit log сообщений диалогов.
*
* `working_memory` и `reflection` живут в других ksqlite-модулях.
*
* Все DDL/DML в этом модуле должны ссылаться на эти константы — никаких
* хардкоженных литералов в `prepare("SELECT ... FROM foo ...")` в store'е.
*/
internal object Schema {
object Schema {
/** Версия схемы модуля. Увеличивать при ЛЮБОМ изменении DDL. */
const val CURRENT_VERSION: Int = 1
// ───── Таблица ─────
// ───── Таблицы ─────
const val TABLE_CONVERSATION = "conversation"
const val TABLE_MESSAGE = "message"
// ───── Колонки ─────
// ───── Колонки conversation ─────
const val COL_ID = "id"
const val COL_TITLE = "title"
const val COL_IS_TEMPORAL = "is_temporal"
const val COL_CREATED_AT = "created_at"
const val COL_UPDATED_AT = "updated_at"
// ───── Колонки message ─────
const val COL_CONVERSATION_ID = "conversation_id"
const val COL_KIND = "kind"
const val COL_PAYLOAD_JSON = "payload_json"
const val COL_CREATED_AT = "created_at"
// ───── Индексы ─────
const val IDX_CONV_UPDATED = "idx_conv_updated"
const val IDX_MSG_CONV = "idx_msg_conv"
private val v1Ddl = """
private val v1ConversationDdl = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS $TABLE_CONVERSATION (
$COL_ID TEXT NOT NULL PRIMARY KEY,
$COL_TITLE TEXT,
$COL_IS_TEMPORAL INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
$COL_CREATED_AT INTEGER NOT NULL,
$COL_UPDATED_AT INTEGER NOT NULL
);
"""
private val v1MessageDdl = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS $TABLE_MESSAGE (
$COL_ID TEXT NOT NULL PRIMARY KEY,
$COL_CONVERSATION_ID TEXT NOT NULL,
@@ -38,54 +57,43 @@ internal object Schema {
$COL_PAYLOAD_JSON TEXT NOT NULL,
$COL_CREATED_AT INTEGER NOT NULL
);
""".trimIndent()
"""
private val v1IndexesDdl = """
CREATE INDEX IF NOT EXISTS $IDX_CONV_UPDATED
ON $TABLE_CONVERSATION($COL_UPDATED_AT DESC);
-- Главный hot-path индекс для list/сообщений: фильтр по conv +
-- сортировка по created_at (используется list(), cascade-clear, etc.)
CREATE INDEX IF NOT EXISTS $IDX_MSG_CONV
ON $TABLE_MESSAGE($COL_CONVERSATION_ID, $COL_CREATED_AT);
""".trimIndent()
"""
/**
* Прогоняет миграцию схемы до [CURRENT_VERSION] на пустой или существующей БД.
*
* Версия хранится в `PRAGMA user_version` (стандартный SQLite-механизм,
* 32-bit int в заголовке БД — без своей таблицы). Каждая миграция —
* блок DDL под номером `fromV+1`, выполняется в транзакции. Если миграция
* упадёт посередине — `ROLLBACK` оставит БД на предыдущей версии.
* Гарантии:
* - идемпотентность: `CREATE TABLE/INDEX IF NOT EXISTS` — безопасно на
* уже-мигрированной БД;
* - атомарность: каждая миграция в BEGIN/COMMIT — упал посреди →
* ROLLBACK оставит БД консистентной.
*
* Идемпотентен: повторный вызов на уже мигрированной БД — no-op.
**NOTE**: в сплит-мире (4 ksqlite-модуля, каждый владеет своей таблицей)
* user_version как gate перестал работать — два модуля ставят его в 1,
* второй вызов short-circuit'ит. Поэтому migrate() просто прогоняет DDL
* idempotently; координация multi-module миграций — ответственность
* вызывающего (см. `KsqliteStores.open()` в `:storage-ksqlite`).
*/
fun migrate(conn: SQLiteConnection) {
val current = readUserVersion(conn)
if (current >= CURRENT_VERSION) return
conn.exec("BEGIN")
try {
if (current < 1) {
conn.exec(v1Ddl)
conn.exec(v1ConversationDdl)
conn.exec(v1MessageDdl)
conn.exec(v1IndexesDdl)
}
// future: if (current < 2) { conn.exec(v2Ddl) }
writeUserVersion(conn, CURRENT_VERSION)
conn.exec("COMMIT")
} catch (t: Throwable) {
runCatching { conn.exec("ROLLBACK") }
throw t
}
}
private fun readUserVersion(conn: SQLiteConnection): Int {
conn.prepare("PRAGMA user_version").use { stmt ->
stmt.executeQuery().use { rs ->
if (rs.next()) return rs.getLong(0)?.toInt() ?: 0
}
}
return 0
}
private fun writeUserVersion(conn: SQLiteConnection, version: Int) {
// SQLite PRAGMA с literal-аргументом нельзя параметризовать через `?`,
// поэтому собираем SQL строкой (значение контролируемое, не user input).
conn.exec("PRAGMA user_version = $version")
}
}
@@ -13,15 +13,9 @@ import kotlin.test.assertEquals
import kotlin.time.Instant
/**
* Тесты для [KsqliteJournalStore] — точная копия
* `KsqliteMessageStoreTest` из `:storage-ksqlite`, с переименованием типов
* (`MessageStore` → `JournalStore`) и автономной фикстурой (in-memory
* SQLiteConnection + Schema.migrate).
*
* Тест `testClearRemovesByConversation` из оригинала использовал
* `stores.conversations.delete(...)` (cascade через `KsqliteStores`) — здесь
* он заменён на прямой вызов `store.clear(...)`, потому что `:journal-ksqlite`
* автономен и не знает про ConversationStore.
* Тесты для [KsqliteJournalStore]. Автономная фикстура: in-memory
* SQLiteConnection + конструктор `KsqliteJournalStore(connection)` — store сам
* прогоняет `Schema.migrate` в init, явный вызов не нужен.
*/
class KsqliteJournalStoreTest {
@@ -31,7 +25,6 @@ class KsqliteJournalStoreTest {
@BeforeTest
fun setup() {
conn = SQLiteConnection.memory("journal-${kotlin.random.Random.nextLong()}")
Schema.migrate(conn)
store = KsqliteJournalStore(conn)
}
@@ -33,8 +33,10 @@ data class Reflection(
interface ReflectionStore : AutoCloseable {
suspend fun insert(reflection: Reflection)
suspend fun get(id: String): Reflection?
/** Самые свежие рефлексии (по всему агенту). */
suspend fun listRecent(limit: Int = 10): List<Reflection>
/** Рефлексии для конкретного диалога. */
suspend fun listForConversation(conversationId: String, limit: Int = 10): List<Reflection>
suspend fun deleteOlderThan(cutoff: Instant)
@@ -55,5 +57,5 @@ sealed interface ReflectionEvent {
* БД-схемах было видно сразу.
*/
object Ids {
fun new(): String = "refl-${kotlin.uuid.Uuid.random()}"
fun new() = "refl-${kotlin.uuid.Uuid.random()}"
}
+11
View File
@@ -127,3 +127,14 @@ include(":journal-ksqlite")
// тулы enable_toolset/disable_toolset. KMP, не зависит от :standalone, может быть
// переиспользован в Android-сборке. Интеграция с ChatAgent — commit 5+.
include(":agent-toolsets")
// API-модуль vector-index: интерфейсы ANN-индекса, общие для любых бэкендов
// (JVector, sqlite-vec, inmemory, ...). Pure KMP, без реализаций.
include(":vector-index-api")
// JVector-реализация `MutableVectorIndexStore`. JVM-only — JVector публикуется
// только под JVM (нет KMP-таргетов). In-RAM (без persistence в v1).
include(":vector-index-jvector")
// ksqlite-реализация `MutableVectorIndexStore`. KMP (все 9 целей) — brute-force
// ANN: SELECT всех записей + cosine similarity в Kotlin. Persistence — обычная
// SQLite БД. Подходит для small-to-medium масштабов; для больших — sqlite-vec
// или JVector (выше).
include(":vector-index-ksqlite")
@@ -317,6 +317,11 @@ class ChatAgent(
conv?.close()
val ok = mutableConversationStore.delete(id)
if (ok) {
// Каскад — здесь, потому что владелец lifecycle диалога
// (ChatAgent) имеет доступ ко всем трём store'ам, а каждый
// отдельный store должен знать только про свою таблицу.
messageStore.clear(id)
workingMemoryStore.clear(id)
val event = AgentEvent.Deleted(date = now(), id = id)
eventStore.append(CommonEvent.Agent(date = now(), event = event))
}
@@ -116,6 +116,11 @@ class PersistenceTest {
val removed = stores.conversations.delete("c1")
assertTrue(removed)
assertNull(stores.conversations.get("c1"))
// conversations.delete больше не каскадит — это делает владелец
// lifecycle (ChatAgent). Здесь проверяем, что каждый store делает
// только свою таблицу чистой при ручном вызове.
stores.messages.clear("c1")
stores.workingMemory.clear("c1")
assertEquals(emptyList(), stores.messages.listFlow("c1", Instant.DISTANT_PAST).toList())
assertEquals(emptyList(), stores.workingMemory.list("c1"))
}
@@ -37,6 +37,12 @@ class InMemoryMessageStore : MutableJournalStore {
}
}
override suspend fun clear(conversationId: String) {
mutex.withLock {
byConv.remove(conversationId)
}
}
override fun close() {
// no-op
}
+1
View File
@@ -42,6 +42,7 @@ kotlin {
implementation(libs.kotlinx.serialization.json)
api(project(":journal-api"))
api(project(":journal-ksqlite"))
api(project(":reflection-api"))
api(project(":context-api"))
}
@@ -1,105 +0,0 @@
package pw.binom.agentik.storage.ksqlite
import kotlinx.serialization.json.Json
import pw.binom.agentik.journal.MessageRecord
import pw.binom.agentik.journal.MutableJournalStore
import pw.binom.db.ksqlite.SQLiteConnection
import pw.binom.db.ksqlite.SQLitePreparedStatement
import kotlin.time.Instant
import kotlinx.coroutines.Dispatchers
import kotlinx.coroutines.sync.Mutex
import kotlinx.coroutines.sync.withLock
import kotlinx.coroutines.withContext
/**
* ksqlite-реализация [MutableMessageStore] (append-only audit log).
*
* Prepared statements (insert / list / clear) препарируются один раз в
* конструкторе и закрываются в [close]. Без этого GC финалайзеры каждого
* StmtHolder'а пытаются `sqlite3_finalize` stmt, чей parent connection уже
* закрыт → SIGSEGV в `pthread_mutex_lock` (см. [pw.binom.db.ksqlite.StmtHolder]).
*
* `payloadJson` хранит JSON-сериализованные kind-specific поля. encoding
* helpers (`encodeRecord` / `toMessageRecord` / `CallPayload` / ...) лежат
* в [MessageCodecs.kt] рядом.
*/
class KsqliteMessageStore internal constructor(
private val connection: SQLiteConnection,
) : MutableJournalStore {
private val mutex = Mutex()
private val json = Json { ignoreUnknownKeys = true }
private val insertStmt: SQLitePreparedStatement = connection.prepare(
"""
INSERT INTO ${Schema.TABLE_MESSAGE}
(${Schema.COL_ID}, ${Schema.COL_CONVERSATION_ID}, ${Schema.COL_KIND},
${Schema.COL_PAYLOAD_JSON}, ${Schema.COL_CREATED_AT})
VALUES (?, ?, ?, ?, ?)
""".trimIndent()
)
private val listStmt: SQLitePreparedStatement = connection.prepare(
"""
SELECT ${Schema.COL_ID}, ${Schema.COL_CONVERSATION_ID}, ${Schema.COL_KIND},
${Schema.COL_PAYLOAD_JSON}, ${Schema.COL_CREATED_AT}
FROM ${Schema.TABLE_MESSAGE}
WHERE ${Schema.COL_CONVERSATION_ID} = ?
AND ${Schema.COL_CREATED_AT} > ?
ORDER BY ${Schema.COL_CREATED_AT} ASC, ${Schema.COL_ID} ASC
LIMIT ? OFFSET ?
""".trimIndent()
)
private val clearStmt: SQLitePreparedStatement = connection.prepare(
"DELETE FROM ${Schema.TABLE_MESSAGE} WHERE ${Schema.COL_CONVERSATION_ID} = ?"
)
override suspend fun append(record: MessageRecord): Unit = withContext(Dispatchers.Default) {
val (kind, payload) = encodeRecord(record)
mutex.withLock {
insertStmt.reset()
insertStmt.clearBindings()
insertStmt.bindText(1, record.id)
insertStmt.bindText(2, record.conversationId)
insertStmt.bindText(3, kind)
insertStmt.bindText(4, payload)
insertStmt.bindLong(5, record.createdAt.toEpochMilliseconds())
insertStmt.executeUpdate()
}
}
override suspend fun list(
conversationId: String,
after: Instant,
offset: Int,
limit: Int,
): List<MessageRecord> = withContext(Dispatchers.Default) {
mutex.withLock {
listStmt.reset()
listStmt.clearBindings()
listStmt.bindText(1, conversationId)
listStmt.bindLong(2, after.toEpochMilliseconds())
listStmt.bindLong(3, limit.toLong())
listStmt.bindLong(4, offset.toLong())
val out = mutableListOf<MessageRecord>()
listStmt.executeQuery().use { rs ->
while (rs.next()) out.add(rs.toMessageRecord(json))
}
out
}
}
internal suspend fun clear(conversationId: String): Unit = withContext(Dispatchers.Default) {
mutex.withLock {
clearStmt.reset()
clearStmt.clearBindings()
clearStmt.bindText(1, conversationId)
clearStmt.executeUpdate()
}
}
override fun close() {
insertStmt.close()
listStmt.close()
clearStmt.close()
}
}
@@ -16,11 +16,42 @@ import kotlinx.coroutines.sync.Mutex
import kotlinx.coroutines.sync.withLock
import kotlinx.coroutines.withContext
class KsqliteReflectionStore(
/**
* ksqlite-реализация [ReflectionStore].
*
* ## Lifecycle соединения
*
* Семантика владения connection'ом идентична
* `pw.binom.agentik.journal.ksqlite.KsqliteJournalStore`:
* - `KsqliteReflectionStore(connection)` — внешнее соединение, store НЕ
* закрывает его в [close] и НЕ прогоняет миграцию (shared-connection bundle).
* - `KsqliteReflectionStore(path)` — открывает файловое соединение,
* прогоняет [Schema.migrate], закрывает соединение в [close].
* - `KsqliteReflectionStore.memory(name)` — in-memory, мигрирует,
* закрывает в [close].
*/
class KsqliteReflectionStore private constructor(
private val connection: SQLiteConnection,
private val ownsConnection: Boolean,
private val clock: Clock = Clock.System,
) : ReflectionStore {
constructor(path: String, clock: Clock = Clock.System) : this(
connection = SQLiteConnection.open(path = path),
ownsConnection = true,
clock = clock,
)
constructor(connection: SQLiteConnection, clock: Clock = Clock.System) : this(
connection = connection,
ownsConnection = false,
clock = clock,
)
init {
Schema.migrate(connection)
}
private val mutex = Mutex()
private val ev = MutableSharedFlow<ReflectionEvent>(extraBufferCapacity = 16)
@@ -155,6 +186,16 @@ class KsqliteReflectionStore(
listForConvStmt.close()
deleteOlderThanStmt.close()
countStmt.close()
if (ownsConnection) connection.close()
}
companion object {
fun memory(name: String? = null, clock: Clock = Clock.System): KsqliteReflectionStore =
KsqliteReflectionStore(
connection = SQLiteConnection.memory(name),
ownsConnection = true,
clock = clock,
)
}
private fun SQLiteResultSet.toDomain(): Reflection = Reflection(
@@ -3,15 +3,19 @@ package pw.binom.agentik.storage.ksqlite
import pw.binom.agentik.context.ContextStore
import pw.binom.agentik.journal.MutableJournalStore
import pw.binom.agentik.journal.MutableConversationStore
import pw.binom.agentik.journal.ksqlite.KsqliteMutableConversationStore as JournalKsqliteConversationStore
import pw.binom.agentik.journal.ksqlite.KsqliteJournalStore
import pw.binom.agentik.reflection.ReflectionStore
import pw.binom.db.ksqlite.SQLiteConnection
/**
* Фабрика 4 store'ов поверх ksqlite.
*
* Lifecycle: открывает [SQLiteConnection], прогоняет [Schema.migrate] (создаёт
* таблицы/индексы если их нет, догоняет версию схемы до [Schema.CURRENT_VERSION]),
* возвращает bundle из 4 store'ов. Caller ДОЛЖЕН вызвать [close] при завершении.
* Lifecycle: открывает [SQLiteConnection] и возвращает bundle из 4 store'ов.
* Каждый store сам прогоняет свою схему в конструкторе
* (`Schema.migrate(connection)` — idempotent `CREATE TABLE IF NOT EXISTS`), так
* что явных вызовов миграции в bundle'е нет. Caller ДОЛЖЕН вызвать [close]
* при завершении.
*
* @param path путь к .db файлу, либо URI для in-memory/shared-cache.
*/
@@ -34,28 +38,18 @@ class KsqliteStores internal constructor(
companion object {
fun open(path: String): KsqliteStores {
val conn = SQLiteConnection.open(path)
Schema.migrate(conn)
return assemble(conn)
}
fun open(path: String): KsqliteStores =
assemble(SQLiteConnection.open(path))
fun inMemory(name: String = "agentik-test"): KsqliteStores {
val conn = SQLiteConnection.memory(name)
Schema.migrate(conn)
return assemble(conn)
}
fun inMemory(name: String = "agentik-test"): KsqliteStores =
assemble(SQLiteConnection.memory(name))
private fun assemble(conn: SQLiteConnection): KsqliteStores {
val messages = KsqliteMessageStore(conn)
val working = KsqliteWorkingMemoryStore(conn)
return KsqliteStores(
private fun assemble(conn: SQLiteConnection): KsqliteStores = KsqliteStores(
connection = conn,
conversations = KsqliteMutableConversationStore(conn, messages, working),
messages = messages,
workingMemory = working,
conversations = JournalKsqliteConversationStore(conn),
messages = KsqliteJournalStore(conn),
workingMemory = KsqliteWorkingMemoryStore(conn),
reflections = KsqliteReflectionStore(conn),
)
}
}
}
@@ -14,10 +14,39 @@ import kotlinx.coroutines.sync.Mutex
import kotlinx.coroutines.sync.withLock
import kotlinx.coroutines.withContext
class KsqliteWorkingMemoryStore(
/**
* ksqlite-реализация [ContextStore] для `working_memory`.
*
* ## Lifecycle соединения
*
* Семантика владения connection'ом идентична
* `pw.binom.agentik.journal.ksqlite.KsqliteJournalStore`:
* - `KsqliteWorkingMemoryStore(connection)` — внешнее соединение, store НЕ
* закрывает его в [close] и НЕ прогоняет миграцию (shared-connection bundle).
* - `KsqliteWorkingMemoryStore(path)` — открывает файловое соединение,
* прогоняет [Schema.migrate], закрывает соединение в [close].
* - `KsqliteWorkingMemoryStore.memory(name)` — in-memory, мигрирует,
* закрывает в [close].
*/
class KsqliteWorkingMemoryStore private constructor(
private val connection: SQLiteConnection,
private val ownsConnection: Boolean,
) : ContextStore {
constructor(path: String) : this(
connection = SQLiteConnection.open(path = path),
ownsConnection = true,
)
constructor(connection: SQLiteConnection) : this(
connection = connection,
ownsConnection = false,
)
init {
Schema.migrate(connection)
}
private val mutex = Mutex()
private val json = Json { ignoreUnknownKeys = true }
@@ -166,6 +195,15 @@ class KsqliteWorkingMemoryStore(
maxOrderIdxStmt.close()
dropFromIdxStmt.close()
insertSummaryStmt.close()
if (ownsConnection) connection.close()
}
companion object {
fun memory(name: String? = null): KsqliteWorkingMemoryStore =
KsqliteWorkingMemoryStore(
connection = SQLiteConnection.memory(name),
ownsConnection = true,
)
}
private fun maxOrderIdx(conversationId: String): Long {
@@ -3,12 +3,16 @@ package pw.binom.agentik.storage.ksqlite
import pw.binom.db.ksqlite.SQLiteConnection
/**
* Имена таблиц/колонок/индексов для ksqlite-бэкенда agentik'а.
* Имена таблиц/колонок/индексов для ksqlite-бэкенда agentik'а,
* которыми владеет `:storage-ksqlite`: `working_memory` + `reflection`.
*
* Все DDL/DML через ksqlite должны ссылаться на эти константы — никаких
* хардкоженных литералов в `prepare("SELECT ... FROM foo ...")` в каждом
* store'е. Это (1) даёт единую точку правды при будущих миграциях и
* (2) делает rename'ы безопасными (компилятор поймает все использования).
* `conversation` + `message` уехали в `:journal-ksqlite` —
* см. `pw.binom.agentik.journal.ksqlite.Schema`. Управляющий
* [KsqliteStores.open] / [KsqliteStores.inMemory] прогоняет ОБА
* `Schema.migrate(conn)` подряд.
*
* Все DDL/DML в этом модуле ссылаются на эти константы — никаких
* хардкоженных литералов в `prepare("SELECT ... FROM foo ...")` в store'е.
*/
internal object Schema {
@@ -16,27 +20,17 @@ internal object Schema {
const val CURRENT_VERSION: Int = 1
// ───── Таблицы ─────
const val TABLE_CONVERSATION = "conversation"
const val TABLE_MESSAGE = "message"
const val TABLE_WORKING_MEMORY = "working_memory"
const val TABLE_REFLECTION = "reflection"
const val TABLE_MIGRATION = "migration" // (резерв на будущее, сейчас версия в user_version)
// ───── Колонки conversation ─────
const val COL_ID = "id"
const val COL_TITLE = "title"
const val COL_IS_TEMPORAL = "is_temporal"
const val COL_CREATED_AT = "created_at"
const val COL_UPDATED_AT = "updated_at"
// ───── Колонки message ─────
const val COL_CONVERSATION_ID = "conversation_id"
const val COL_KIND = "kind"
const val COL_PAYLOAD_JSON = "payload_json"
// ───── Колонки working_memory ─────
const val COL_ID = "id"
const val COL_CONVERSATION_ID = "conversation_id"
const val COL_ORDER_IDX = "order_idx"
const val COL_SOURCE_MESSAGE_ID = "source_message_id"
const val COL_KIND = "kind"
const val COL_PAYLOAD_JSON = "payload_json"
const val COL_CREATED_AT = "created_at"
// ───── Колонки reflection ─────
const val COL_TURNS_ANALYZED = "turns_analyzed"
@@ -45,8 +39,6 @@ internal object Schema {
const val COL_WEAK_SPOTS_JSON = "weak_spots_json"
// ───── Индексы ─────
const val IDX_CONV_UPDATED = "idx_conv_updated"
const val IDX_MSG_CONV = "idx_msg_conv"
const val IDX_WM_UNIQUE = "idx_wm_unique"
const val IDX_WM_CONV = "idx_wm_conv"
const val IDX_REFLECTION_CREATED = "idx_reflection_created"
@@ -55,90 +47,34 @@ internal object Schema {
/**
* Прогоняет миграцию схемы до [CURRENT_VERSION] на пустой или существующей БД.
*
* Версия хранится в `PRAGMA user_version` (стандартный SQLite-механизм,
* 32-bit int в заголовке БД — без своей таблицы). Каждая миграция —
* блок DDL+данных под номером `fromV+1`, выполняется в транзакции.
*
* Гарантии:
* - идемпотентность: повторный вызов после достижения текущей версии —
* no-op (`PRAGMA user_version` совпадает с CURRENT_VERSION);
* - идемпотентность: `CREATE TABLE/INDEX IF NOT EXISTS` — безопасно на
* уже-мигрированной БД;
* - атомарность: каждая миграция в BEGIN/COMMIT — упал посреди →
* PRAGMA остаётся на предыдущей версии, БД консистентна;
* - CREATE TABLE/INDEX через `IF NOT EXISTS` — безопасно на partially-
* migrated БД (если ручной ROLLBACK оставил схему в полупосаженном виде).
* ROLLBACK оставит БД консистентной.
*
**NOTE**: в сплит-мире user_version как gate перестал работать
* (соседний `:journal-ksqlite` тоже ставит user_version=1, и второй
* вызов short-circuit'ит). Поэтому migrate() просто прогоняет DDL
* idempotently; координация multi-module миграций — ответственность
* вызывающего (см. [KsqliteStores.open] / [KsqliteStores.inMemory]).
*/
fun migrate(conn: SQLiteConnection) {
val current = readUserVersion(conn)
if (current >= CURRENT_VERSION) return
// Миграции строго последовательны — каждая стартует с (current) и
// выставляет user_version = current+1 в конце (внутри транзакции).
if (current < 1) {
conn.exec("BEGIN")
try {
conn.exec(v1ConversationDdl)
conn.exec(v1MessageDdl)
conn.exec(v1WorkingMemoryDdl)
conn.exec(v1ReflectionDdl)
conn.exec(v1IndexesDdl)
writeUserVersion(conn, 1)
conn.exec("COMMIT")
} catch (t: Throwable) {
runCatching { conn.exec("ROLLBACK") }
throw t
}
}
// sanity check — после всех миграций обязаны достичь CURRENT_VERSION
check(readUserVersion(conn) == CURRENT_VERSION) {
"Schema migration failed to reach version $CURRENT_VERSION"
}
}
private fun readUserVersion(conn: SQLiteConnection): Int {
// user_version живёт в sqlite_master-метаданных; PRAGMA возвращает его
// как row column "user_version". Используем прямой SELECT к internal
// pragma function через ksqlite (prepared + executeQuery).
var version = 0
conn.prepare("PRAGMA user_version").use { stmt ->
stmt.executeQuery().use { rs ->
if (rs.next()) {
version = (rs.getLong(0) ?: 0L).toInt()
}
}
}
return version
}
private fun writeUserVersion(conn: SQLiteConnection, version: Int) {
// SQLite PRAGMA с literal-аргументом нельзя параметризовать через `?`,
// поэтому собираем SQL строкой (значение контролируемое, не user input).
conn.exec("PRAGMA user_version = $version")
}
// ───── DDL миграций ─────
// Ниже идут блоки по одной миграции. Конкатенация в [v1*] — потому что
// v1 — начальная схема (нет pre-existing DB с user_version=0 в проде,
// но мы поддерживаем эту ветку на случай dev-БД под `agentik-dev.db`).
private val v1ConversationDdl = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS $TABLE_CONVERSATION (
$COL_ID TEXT NOT NULL PRIMARY KEY,
$COL_TITLE TEXT,
$COL_IS_TEMPORAL INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
$COL_CREATED_AT INTEGER NOT NULL,
$COL_UPDATED_AT INTEGER NOT NULL
);
"""
private val v1MessageDdl = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS $TABLE_MESSAGE (
$COL_ID TEXT NOT NULL PRIMARY KEY,
$COL_CONVERSATION_ID TEXT NOT NULL,
$COL_KIND TEXT NOT NULL,
$COL_PAYLOAD_JSON TEXT NOT NULL,
$COL_CREATED_AT INTEGER NOT NULL
);
"""
// v1 — начальная схема модуля. Пара `CREATE IF NOT EXISTS` →
// миграция idempotent без всяких version-checks.
private val v1WorkingMemoryDdl = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS $TABLE_WORKING_MEMORY (
@@ -165,14 +101,6 @@ internal object Schema {
"""
private val v1IndexesDdl = """
CREATE INDEX IF NOT EXISTS $IDX_CONV_UPDATED
ON $TABLE_CONVERSATION($COL_UPDATED_AT DESC);
-- Главный hot-path индекс для list/conversation: фильтр по conv +
-- сортировка по created_at (используется list(), cascade-delete, etc.)
CREATE INDEX IF NOT EXISTS $IDX_MSG_CONV
ON $TABLE_MESSAGE($COL_CONVERSATION_ID, $COL_CREATED_AT);
-- Working memory: гарантия уникального order_idx внутри conv'а
-- (порядок имеет значение — compaction полагается на монотонность).
CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS $IDX_WM_UNIQUE
@@ -1,96 +0,0 @@
package pw.binom.agentik.storage.ksqlite
import kotlinx.coroutines.flow.toList
import kotlinx.coroutines.test.runTest
import pw.binom.agentik.journal.Content
import pw.binom.agentik.journal.MessageRecord
import pw.binom.agentik.journal.TurnTokens
import kotlin.test.AfterTest
import kotlin.test.BeforeTest
import kotlin.test.Test
import kotlin.test.assertEquals
import kotlin.time.Instant
class KsqliteMessageStoreTest {
private lateinit var stores: KsqliteStores
@BeforeTest
fun setup() {
stores = KsqliteStores.inMemory("msg-${kotlin.random.Random.nextLong()}")
kotlinx.coroutines.runBlocking {
stores.conversations.upsert(
pw.binom.agentik.journal.ConversationRecord(
"conv1", null, false,
Instant.parse("2026-09-15T10:00:00Z"),
Instant.parse("2026-09-15T10:00:00Z"),
)
)
}
}
@AfterTest
fun tearDown() = stores.close()
@Test
fun testAppendUserAndRetrieve() = runTest {
stores.messages.append(MessageRecord.UserMessage(
id = "m1",
conversationId = "conv1",
content = listOf(Content.Text("hello")),
createdAt = Instant.parse("2026-09-15T10:01:00Z"),
context = null,
))
val list = stores.messages.listFlow("conv1", Instant.DISTANT_PAST).toList()
assertEquals(1, list.size)
val msg = list[0]
assertEquals("m1", msg.id)
assertEquals(MessageRecord.UserMessage::class, msg::class)
}
@Test
fun testAppendAssistantWithTokens() = runTest {
stores.messages.append(MessageRecord.AssistantMessage(
id = "m1",
conversationId = "conv1",
content = listOf(Content.Text("hi")),
createdAt = Instant.parse("2026-09-15T10:01:00Z"),
tokens = TurnTokens(input = 50, output = 30),
))
val list = stores.messages.listFlow("conv1", Instant.DISTANT_PAST).toList()
assertEquals(1, list.size)
val msg = list[0] as MessageRecord.AssistantMessage
assertEquals(TurnTokens(input = 50, output = 30), msg.tokens)
}
@Test
fun testListAfterFiltersByTimestamp() = runTest {
val t1 = Instant.parse("2026-09-15T10:01:00Z")
val t2 = Instant.parse("2026-09-15T10:02:00Z")
val t3 = Instant.parse("2026-09-15T10:03:00Z")
stores.messages.append(MessageRecord.UserMessage("m1", "conv1", listOf(Content.Text("a")), t1, null))
stores.messages.append(MessageRecord.UserMessage("m2", "conv1", listOf(Content.Text("b")), t2, null))
stores.messages.append(MessageRecord.UserMessage("m3", "conv1", listOf(Content.Text("c")), t3, null))
val after = stores.messages.list("conv1", after = t1, offset = 0, limit = 10)
assertEquals(2, after.size)
assertEquals(listOf("m2", "m3"), after.map { it.id })
}
@Test
fun testListFlowReturnsAllInOrder() = runTest {
val t = Instant.parse("2026-09-15T10:00:00Z")
for (i in 1..3) stores.messages.append(
MessageRecord.UserMessage("m$i", "conv1", listOf(Content.Text("x$i")), t + kotlin.time.Duration.parse("PT${i}S"), null)
)
assertEquals(listOf("m1", "m2", "m3"), stores.messages.listFlow("conv1", Instant.DISTANT_PAST).toList().map { it.id })
}
@Test
fun testClearRemovesByConversation() = runTest {
stores.messages.append(MessageRecord.UserMessage("m1", "conv1", listOf(Content.Text("a")), Instant.parse("2026-09-15T10:00:00Z"), null))
stores.messages.append(MessageRecord.UserMessage("m2", "conv2", listOf(Content.Text("b")), Instant.parse("2026-09-15T10:00:00Z"), null))
stores.conversations.delete("conv1")
assertEquals(emptyList(), stores.messages.listFlow("conv1", Instant.DISTANT_PAST).toList())
assertEquals(1, stores.messages.listFlow("conv2", Instant.DISTANT_PAST).toList().size)
}
}
@@ -1,105 +0,0 @@
package pw.binom.agentik.storage.ksqlite
import kotlinx.coroutines.test.runTest
import pw.binom.agentik.journal.ConversationRecord
import kotlin.test.AfterTest
import kotlin.test.BeforeTest
import kotlin.test.Test
import kotlin.test.assertEquals
import kotlin.test.assertNotNull
import kotlin.test.assertNull
import kotlin.test.assertTrue
import kotlin.time.Duration
import kotlin.time.Instant
class KsqliteMutableConversationStoreTest {
private lateinit var stores: KsqliteStores
@BeforeTest
fun setup() {
stores = KsqliteStores.inMemory("conv-${kotlin.random.Random.nextLong()}")
}
@AfterTest
fun tearDown() = stores.close()
private fun rec(id: String, title: String? = null, ts: Instant = Instant.parse("2026-09-15T10:00:00Z")) =
ConversationRecord(id, title, false, ts, ts)
@Test
fun testUpsertAndGetRoundtrip() = runTest {
stores.conversations.upsert(rec("c1", "test"))
assertEquals(rec("c1", "test"), stores.conversations.get("c1"))
}
@Test
fun testGetReturnsNullForMissing() = runTest {
assertNull(stores.conversations.get("nope"))
}
@Test
fun testDeleteRemovesAndReturnsTrue() = runTest {
stores.conversations.upsert(rec("c1"))
assertTrue(stores.conversations.delete("c1"))
assertNull(stores.conversations.get("c1"))
assertEquals(false, stores.conversations.delete("c1"))
}
@Test
fun testListSortsByUpdatedAtDesc() = runTest {
val t0 = Instant.parse("2026-09-15T10:00:00Z")
stores.conversations.upsert(rec("c1", ts = t0))
stores.conversations.upsert(rec("c2", ts = t0))
stores.conversations.upsert(rec("c3", ts = t0))
stores.conversations.upsert(rec("c4", ts = t0))
stores.conversations.touch("c2", t0 + Duration.parse("PT60S"))
stores.conversations.touch("c3", t0 + Duration.parse("PT120S"))
stores.conversations.touch("c4", t0 + Duration.parse("PT180S"))
val page = stores.conversations.list(offset = 0, limit = 4)
assertEquals(listOf("c4", "c3", "c2", "c1"), page.map { it.id })
}
@Test
fun testListRespectsOffsetAndLimit() = runTest {
val t0 = Instant.parse("2026-09-15T10:00:00Z")
for (i in 1..5) stores.conversations.upsert(rec("c$i", ts = t0 + Duration.parse("PT${i}S")))
val p0 = stores.conversations.list(offset = 0, limit = 2)
assertEquals(2, p0.size)
val p2 = stores.conversations.list(offset = 4, limit = 2)
assertEquals(1, p2.size)
}
@Test
fun testRenameUpdatesTitleAndUpdatedAt() = runTest {
stores.conversations.upsert(rec("c1"))
val newTs = stores.conversations.rename("c1", "new title")
assertNotNull(newTs)
assertEquals("new title", stores.conversations.get("c1")?.title)
}
@Test
fun testRenameWithNullClearsTitle() = runTest {
stores.conversations.upsert(rec("c1", "old"))
stores.conversations.rename("c1", null)
assertNull(stores.conversations.get("c1")?.title)
}
@Test
fun testRenameReturnsNullForMissing() = runTest {
assertNull(stores.conversations.rename("nope", "x"))
}
@Test
fun testTouchUpdatesUpdatedAtOnly() = runTest {
val t0 = Instant.parse("2026-09-15T10:00:00Z")
val t1 = Instant.parse("2026-09-15T10:01:00Z")
stores.conversations.upsert(ConversationRecord("c1", "title", false, t0, t0))
stores.conversations.touch("c1", t1)
val got = stores.conversations.get("c1")
assertEquals("title", got?.title)
assertEquals(t1, got?.updatedAt)
assertEquals(t0, got?.createdAt)
}
}
@@ -1,33 +1,35 @@
package pw.binom.agentik.storage.ksqlite
import kotlinx.coroutines.test.runTest
import pw.binom.agentik.context.WorkingMemoryEntry
import pw.binom.agentik.journal.Content
import pw.binom.agentik.journal.ksqlite.Schema as JournalSchema
import pw.binom.db.ksqlite.SQLiteConnection
import kotlin.test.Test
import kotlin.test.assertEquals
import kotlin.test.assertTrue
/**
* Тесты на Schema.migrate():
* - fresh DB → создаются все 4 таблицы + индексы + user_version = CURRENT_VERSION;
* - уже мигрированная БД → migrate() идемпотентен (no-op, не падает на
* повторных CREATE);
* Тесты на Schema.migrate() в `:storage-ksqlite`:
* - fresh DB → создаются `working_memory` + `reflection` + индексы;
* - уже мигрированная БД → migrate() идемпотентен (no-op);
* - DB, открытая напрямую через SQLiteConnection (минуя KsqliteStores),
* migrate() приводит её в боевое состояние.
*
* Также проверяем что наличие индекса idx_msg_conv (conversation_id +
* created_at) — обязательный hot-path для list()/cascade-delete.
* `conversation` + `message` тестируются в
* `pw.binom.agentik.journal.ksqlite.SchemaMigrationTest`.
*/
class SchemaMigrationTest {
@Test
fun `fresh DB gets all tables indexes and CURRENT_VERSION`() = runTest {
fun `fresh DB gets working_memory and reflection tables and indexes`() = runTest {
val conn = SQLiteConnection.memory("mig-fresh-${kotlin.random.Random.nextLong()}")
try {
// Поднимаем ОБА schema — то же делает KsqliteStores.open().
JournalSchema.migrate(conn)
Schema.migrate(conn)
for (table in listOf(
Schema.TABLE_CONVERSATION,
Schema.TABLE_MESSAGE,
Schema.TABLE_WORKING_MEMORY,
Schema.TABLE_REFLECTION,
)) {
@@ -35,8 +37,6 @@ class SchemaMigrationTest {
}
for (index in listOf(
Schema.IDX_CONV_UPDATED,
Schema.IDX_MSG_CONV,
Schema.IDX_WM_UNIQUE,
Schema.IDX_WM_CONV,
Schema.IDX_REFLECTION_CREATED,
@@ -44,8 +44,6 @@ class SchemaMigrationTest {
)) {
assertTrue(indexExists(conn, index), "index '$index' should exist after migrate()")
}
assertEquals(Schema.CURRENT_VERSION, readUserVersion(conn))
} finally {
conn.close()
}
@@ -55,13 +53,15 @@ class SchemaMigrationTest {
fun `migrate is idempotent on already-migrated DB`() = runTest {
val conn = SQLiteConnection.memory("mig-idem-${kotlin.random.Random.nextLong()}")
try {
JournalSchema.migrate(conn)
Schema.migrate(conn)
val versionAfterFirst = readUserVersion(conn)
// повторный вызов не должен ни упасть, ни изменить версию, ни
// пересоздать таблицы/индексы (CREATE IF NOT EXISTS — no-op)
// повторный вызов не должен ни упасть, ни пересоздать таблицы
// (CREATE IF NOT EXISTS — no-op)
Schema.migrate(conn)
assertEquals(versionAfterFirst, readUserVersion(conn))
Schema.migrate(conn)
assertTrue(tableExists(conn, Schema.TABLE_WORKING_MEMORY))
assertTrue(tableExists(conn, Schema.TABLE_REFLECTION))
} finally {
conn.close()
}
@@ -69,63 +69,31 @@ class SchemaMigrationTest {
@Test
fun `raw SQLiteConnection plus migrate gives working bundle`() = runTest {
// Имитируем сценарий: существующая БД без schema, открываем через
// ksqlite и прогоняем migrate руками (тот же путь, что в
// KsqliteStores.open, но без зависимости от фабрики).
val conn = SQLiteConnection.memory("mig-bundle-${kotlin.random.Random.nextLong()}")
JournalSchema.migrate(conn)
Schema.migrate(conn)
// Сборка bundle через internal-конструктор — KsqliteStores primary
// constructor internal, тест в том же модуле и может его звать.
val stores = KsqliteStores(
connection = conn,
conversations = KsqliteMutableConversationStore(conn),
messages = KsqliteMessageStore(conn),
conversations = pw.binom.agentik.journal.ksqlite.KsqliteMutableConversationStore(conn),
messages = pw.binom.agentik.journal.ksqlite.KsqliteJournalStore(conn),
workingMemory = KsqliteWorkingMemoryStore(conn),
reflections = KsqliteReflectionStore(conn),
)
try {
// bundle работает end-to-end — conversation upsert + message append +
// list. Никаких "no such table" или подобного.
stores.conversations.upsert(
pw.binom.agentik.journal.ConversationRecord(
id = "c1", title = "t", isTemporal = false,
createdAt = kotlin.time.Instant.parse("2026-09-15T10:00:00Z"),
updatedAt = kotlin.time.Instant.parse("2026-09-15T10:00:00Z"),
// bundle работает end-to-end — working memory append. Никаких
// "no such table" или подобного.
stores.workingMemory.append(
conversationId = "c1",
entry = WorkingMemoryEntry.Summary(text = "init"),
now = kotlin.time.Instant.parse("2026-09-15T10:00:00Z"),
)
)
stores.messages.append(
pw.binom.agentik.journal.MessageRecord.UserMessage(
id = "m1", conversationId = "c1",
content = listOf(pw.binom.agentik.journal.Content.Text("hi")),
createdAt = kotlin.time.Instant.parse("2026-09-15T10:00:01Z"),
)
)
val got = stores.messages.list("c1", kotlin.time.Instant.DISTANT_PAST, offset = 0, limit = 10)
assertEquals(1, got.size)
assertEquals("m1", got[0].id)
assertEquals(1, stores.workingMemory.list("c1").size)
} finally {
// Закрываем store'ы → они закроют свои pre-prepared statements
// (StmtHolder.finalize увидит isOpen == false и не полезет в
// нативный sqlite3_finalize с уже-разрушенным db mutex).
stores.close()
}
}
@Test
fun `idx_msg_conv covers conversation_id and created_at columns`() = runTest {
// Проверяем что индекс действительно покрывает обе колонки — без
// этого list()/cascade-delete будут делать full-scan по message.
val conn = SQLiteConnection.memory("mig-idx-${kotlin.random.Random.nextLong()}")
try {
Schema.migrate(conn)
val cols = indexColumns(conn, Schema.IDX_MSG_CONV)
assertEquals(listOf(Schema.COL_CONVERSATION_ID, Schema.COL_CREATED_AT), cols)
} finally {
conn.close()
}
}
private fun tableExists(conn: SQLiteConnection, name: String): Boolean {
conn.prepare(
"SELECT 1 FROM sqlite_master WHERE type = 'table' AND name = ?"
@@ -143,31 +111,4 @@ class SchemaMigrationTest {
stmt.executeQuery().use { rs -> return rs.next() }
}
}
private fun indexColumns(conn: SQLiteConnection, indexName: String): List<String> {
// PRAGMA index_info возвращает одну строку на колонку индекса
// (seqno, cid, name). Параметризовать через `?` нельзя — собираем
// строку (name — контролируемая константа, не user input).
val cols = mutableListOf<String>()
conn.prepare("PRAGMA index_info($indexName)").use { stmt ->
stmt.executeQuery().use { rs ->
while (rs.next()) {
rs.getText(2)?.let(cols::add)
}
}
}
return cols
}
private fun readUserVersion(conn: SQLiteConnection): Int {
var version = 0
conn.prepare("PRAGMA user_version").use { stmt ->
stmt.executeQuery().use { rs ->
if (rs.next()) {
version = (rs.getLong(0) ?: 0L).toInt()
}
}
}
return version
}
}
+26
View File
@@ -0,0 +1,26 @@
plugins {
alias(libs.plugins.kotlin.multiplatform)
}
kotlin {
jvmToolchain(21)
jvm()
macosX64()
macosArm64()
iosX64()
iosArm64()
iosSimulatorArm64()
linuxX64()
linuxArm64()
mingwX64()
sourceSets {
commonMain.dependencies {
api(libs.kotlinx.coroutines.core)
}
commonTest.dependencies {
implementation(kotlin("test"))
implementation(libs.kotlinx.coroutines.test)
}
}
}
@@ -0,0 +1,29 @@
package pw.binom.agentik.vectorindex
interface MutableVectorIndexStore : VectorIndexStore {
/**
* Добавляет запись в индекс.
*
* @param id Идентификатор записи. Если `null` — реализация генерирует
* его сама (формат остаётся на усмотрение реализации).
* @param embedding Вектор. Размер должен совпадать с [VectorIndexStore.dimension].
* @param payload Пользовательские данные (любая сериализуемая структура —
* реализация хранит opaque string и не интерпретирует).
* @return Добавленная запись (с сгенерированным `id`, если был передан `null`).
* @throws VectorIndexAlreadyExistsException запись с указанным `id` уже есть в индексе.
*/
suspend fun add(id: String?, embedding: FloatArray, payload: String?): VectorIndex
/**
* Удаляет запись из индекса.
* @return `true`, если запись была удалена, `false`, если записи с таким `id` не было.
*/
suspend fun delete(id: String): Boolean
/**
* Полностью очищает индекс.
* @return количество удалённых записей.
*/
suspend fun clear(): Long
}
@@ -0,0 +1,37 @@
package pw.binom.agentik.vectorindex
/**
* Запись в vector-индексе: идентификатор + embedding + опциональный
* пользовательский payload.
*
* НЕ `data class` потому что [embedding] это `FloatArray`, а дефолтные
* `equals`/`hashCode` data-class'а сравнивают массивы по reference (а не
* по содержимому) — два `VectorIndex` с идентичными числами оказались бы
* `!=`. Вместо этого [equals]/[hashCode]/[toString] переопределены руками.
*/
class VectorIndex(
val id: String,
val embedding: FloatArray,
val payload: String?,
) {
override fun equals(other: Any?): Boolean {
if (this === other) return true
if (other == null || this::class != other::class) return false
other as VectorIndex
if (id != other.id) return false
if (!embedding.contentEquals(other.embedding)) return false
if (payload != other.payload) return false
return true
}
override fun hashCode(): Int {
var result = id.hashCode()
result = 31 * result + embedding.contentHashCode()
result = 31 * result + (payload?.hashCode() ?: 0)
return result
}
override fun toString(): String =
"VectorIndex(id='$id', embedding.size=${embedding.size}, payload=$payload)"
}
@@ -0,0 +1,3 @@
package pw.binom.agentik.vectorindex
class VectorIndexAlreadyExistsException : Exception()
@@ -0,0 +1,22 @@
package pw.binom.agentik.vectorindex
/**
* Интерфейс read-only доступа к ANN-индексу. Реализации могут держать
* native resources (mmap'нутые файлы, sqlite handles) — поэтому [close]
* обязателен и наследуется от [AutoCloseable].
*/
interface VectorIndexStore : AutoCloseable {
/** Размерность embeddings, которые принимает этот индекс. */
val dimension: Int
/** Текущее количество записей в индексе. */
suspend fun getSize(): Long
/**
* Возвращает top-[limit] ближайших к [embedding] записей, отсортированных
* по убыванию [VectorSearchResult.score]. Если в индексе меньше [limit]
* записей — возвращается меньший список.
*/
suspend fun search(embedding: FloatArray, limit: Int): List<VectorSearchResult>
}
@@ -0,0 +1,6 @@
package pw.binom.agentik.vectorindex
data class VectorSearchResult(
val index: VectorIndex,
val score: Float,
)
+25
View File
@@ -0,0 +1,25 @@
plugins {
alias(libs.plugins.kotlin.multiplatform)
}
kotlin {
jvmToolchain(21)
// JVector (Datadog) публикуется только под JVM — нет KMP-таргетов.
// Если в будущем понадобится натив — отдельная реализация в vector-index-*.
jvm()
sourceSets {
commonMain.dependencies {
api(project(":vector-index-api"))
implementation(libs.kotlinx.coroutines.core)
}
commonTest.dependencies {
implementation(kotlin("test"))
implementation(libs.kotlinx.coroutines.test)
}
jvmMain.dependencies {
implementation(libs.jvector)
}
}
}
@@ -0,0 +1,199 @@
package pw.binom.agentik.vectorindex.jvector
import io.github.jbellis.jvector.graph.GraphIndexBuilder
import io.github.jbellis.jvector.graph.GraphSearcher
import io.github.jbellis.jvector.graph.ListRandomAccessVectorValues
import io.github.jbellis.jvector.graph.OnHeapGraphIndex
import io.github.jbellis.jvector.graph.SearchResult
import io.github.jbellis.jvector.graph.similarity.BuildScoreProvider
import io.github.jbellis.jvector.util.Bits
import io.github.jbellis.jvector.vector.VectorizationProvider
import io.github.jbellis.jvector.vector.VectorSimilarityFunction
import pw.binom.agentik.vectorindex.MutableVectorIndexStore
import pw.binom.agentik.vectorindex.VectorIndex
import pw.binom.agentik.vectorindex.VectorIndexAlreadyExistsException
import pw.binom.agentik.vectorindex.VectorSearchResult
import java.util.UUID
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock
import kotlin.concurrent.read
import kotlin.concurrent.write
/**
* In-RAM [MutableVectorIndexStore] поверх JVector (Datadog ANN library, jvm-only).
*
* Семантика хранения: всё держится в heap'е — [OnHeapGraphIndex] + mapping
* id ↔ ordinal + payload. Граф перестраивается с нуля на каждом
* [add]/[delete]/[clear] (для 10K vectors <100ms — паттерн скопирован из
* `:memory-vector/JVectorMemoryIndex`).
*
* **Persist НЕ поддерживается** в этой версии. Если понадобится — пара
* `(JVectorVectorIndexStore, KVectorStore)` с SQLite BLOB для embeddings
* и graph-rebuild на старте. Подход с `OnDiskGraphIndex` отброшен: требует
* Feature `INLINE_VECTORS`, который в JVector 3.x конфигурируется отдельно
* и нестабилен.
*
* Потокобезопасность: [ReentrantReadWriteLock] — параллельные [search] ок,
* [add]/[delete]/[clear] — эксклюзивно (как в `:memory-vector/JVectorMemoryIndex`).
*/
class JVectorVectorIndexStore(
override val dimension: Int,
seedEntries: List<SeedEntry> = emptyList(),
) : MutableVectorIndexStore {
/**
* Запись для seed'а индекса при конструировании.
* Полезно, когда граф надо построить сразу из уже-имеющихся данных
* (например, при старте агента из snapshot'а).
*/
data class SeedEntry(
val id: String,
val embedding: FloatArray,
val payload: String?,
)
init {
require(seedEntries.all { it.embedding.size == dimension }) {
"all seed embeddings must have dimension=$dimension"
}
require(seedEntries.map { it.id }.toSet().size == seedEntries.size) {
"duplicate ids in seedEntries"
}
}
private val rwLock = ReentrantReadWriteLock()
private val vts = VectorizationProvider.getInstance().getVectorTypeSupport()
private val similarity = VectorSimilarityFunction.COSINE
// In-RAM state. Защищён rwLock.
private val idToOrdinal = LinkedHashMap<String, Int>()
private val ordinalToId = ArrayList<String>(seedEntries.size + 16)
private val ordinalToVector = ArrayList<FloatArray>(seedEntries.size + 16)
private val ordinalToPayload = ArrayList<String?>(seedEntries.size + 16)
private val deleted = java.util.BitSet()
private var graph: OnHeapGraphIndex? = null
init {
seedEntries.forEach { entry ->
val ord = ordinalToId.size
idToOrdinal[entry.id] = ord
ordinalToId.add(entry.id)
ordinalToVector.add(entry.embedding)
ordinalToPayload.add(entry.payload)
}
if (ordinalToId.isNotEmpty()) {
graph = rebuildFromScratch()
}
}
override suspend fun getSize(): Long = rwLock.read {
(ordinalToId.size - deleted.cardinality()).toLong()
}
override suspend fun add(
id: String?,
embedding: FloatArray,
payload: String?,
): VectorIndex = rwLock.write {
require(embedding.size == dimension) {
"embedding size ${embedding.size} != dimension $dimension"
}
val resolvedId = id ?: UUID.randomUUID().toString()
if (idToOrdinal.containsKey(resolvedId)) {
throw VectorIndexAlreadyExistsException()
}
val ord = ordinalToId.size
idToOrdinal[resolvedId] = ord
ordinalToId.add(resolvedId)
ordinalToVector.add(embedding)
ordinalToPayload.add(payload)
rebuildAndSwapGraph()
VectorIndex(id = resolvedId, embedding = embedding, payload = payload)
}
override suspend fun delete(id: String): Boolean = rwLock.write {
val ord = idToOrdinal.remove(id) ?: return false
// ordinal в ordinalToId/Vector/Payload НЕ удаляем — JVector rebuild
// опирается на стабильные ordinal'ы; помечаем в BitSet и rebuild.
deleted.set(ord)
rebuildAndSwapGraph()
true
}
override suspend fun clear(): Long = rwLock.write {
val count = (ordinalToId.size - deleted.cardinality()).toLong()
idToOrdinal.clear()
ordinalToId.clear()
ordinalToVector.clear()
ordinalToPayload.clear()
deleted.clear()
graph?.close()
graph = null
count
}
override suspend fun search(
embedding: FloatArray,
limit: Int,
): List<VectorSearchResult> = rwLock.read {
require(embedding.size == dimension) {
"query size ${embedding.size} != dimension $dimension"
}
if (limit <= 0 || graph == null) return@read emptyList()
val activeOrdinals = (0 until ordinalToId.size).filter { !deleted.get(it) }
if (activeOrdinals.isEmpty()) return@read emptyList()
val vectors = activeOrdinals.map { vts.createFloatVector(ordinalToVector[it]) }
val ravv = ListRandomAccessVectorValues(vectors, dimension)
val queryVec = vts.createFloatVector(embedding)
val result: SearchResult = GraphSearcher.search(
queryVec,
limit.coerceAtMost(activeOrdinals.size),
ravv,
similarity,
graph!!,
Bits.ALL,
)
val nodes: Array<SearchResult.NodeScore> = result.getNodes()
nodes.map { ns ->
val realOrd = activeOrdinals[ns.node]
VectorSearchResult(
index = VectorIndex(
id = ordinalToId[realOrd],
embedding = ordinalToVector[realOrd],
payload = ordinalToPayload[realOrd],
),
score = ns.score,
)
}
}
override fun close() {
rwLock.write {
graph?.close()
graph = null
}
}
private fun rebuildAndSwapGraph() {
val newGraph = rebuildFromScratch()
val old = graph
graph = newGraph
old?.close()
}
private fun rebuildFromScratch(): OnHeapGraphIndex {
val activeOrdinals = (0 until ordinalToId.size).filter { !deleted.get(it) }
val vectors = activeOrdinals.map { vts.createFloatVector(ordinalToVector[it]) }
val ravv = ListRandomAccessVectorValues(vectors, dimension)
val bsp = BuildScoreProvider.randomAccessScoreProvider(ravv, similarity)
// Параметры графа по умолчанию (JVector README):
// M (max degree) = 16
// efConstruction = 100
// neighborOverflow = 1.2f
// alpha = 1.2f
// Для масштабов до ~10K vectors дают хороший баланс точность/скорость.
return GraphIndexBuilder(bsp, dimension, 16, 100, 1.2f, 1.2f).use { builder ->
builder.build(ravv)
}
}
}
@@ -0,0 +1,141 @@
package pw.binom.agentik.vectorindex.jvector
import kotlinx.coroutines.test.runTest
import pw.binom.agentik.vectorindex.VectorIndexAlreadyExistsException
import kotlin.test.Test
import kotlin.test.assertEquals
import kotlin.test.assertFailsWith
import kotlin.test.assertNotNull
import kotlin.test.assertTrue
class JVectorVectorIndexStoreTest {
private fun vec(vararg values: Float) = values
@Test
fun `add with explicit id and search returns it as top-1`() = runTest {
val store = JVectorVectorIndexStore(dimension = 4)
try {
val a = store.add(id = "a", embedding = vec(1f, 0f, 0f, 0f), payload = "first")
assertEquals("a", a.id)
assertEquals("first", a.payload)
val results = store.search(embedding = vec(1f, 0f, 0f, 0f), limit = 1)
assertEquals(1, results.size)
assertEquals("a", results[0].index.id)
// cosine similarity of identical unit vectors = 1.0
assertTrue(results[0].score > 0.99f, "score=${results[0].score} should be ~1.0")
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `add with null id auto-generates`() = runTest {
val store = JVectorVectorIndexStore(dimension = 2)
try {
val r1 = store.add(id = null, embedding = vec(1f, 0f), payload = null)
val r2 = store.add(id = null, embedding = vec(0f, 1f), payload = null)
assertNotNull(r1.id)
assertNotNull(r2.id)
assertTrue(r1.id != r2.id, "auto-generated ids must differ")
assertEquals(2L, store.getSize())
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `add with duplicate explicit id throws`() = runTest {
val store = JVectorVectorIndexStore(dimension = 2)
try {
store.add(id = "dup", embedding = vec(1f, 0f), payload = null)
assertFailsWith<VectorIndexAlreadyExistsException> {
store.add(id = "dup", embedding = vec(0f, 1f), payload = null)
}
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `delete removes and clears count`() = runTest {
val store = JVectorVectorIndexStore(dimension = 2)
try {
store.add(id = "x", embedding = vec(1f, 0f), payload = null)
store.add(id = "y", embedding = vec(0f, 1f), payload = null)
assertEquals(2L, store.getSize())
assertTrue(store.delete("x"))
assertEquals(1L, store.getSize())
assertEquals(false, store.delete("x"), "second delete returns false")
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `clear empties and returns count`() = runTest {
val store = JVectorVectorIndexStore(dimension = 2)
try {
store.add(id = "a", embedding = vec(1f, 0f), payload = null)
store.add(id = "b", embedding = vec(0f, 1f), payload = null)
store.add(id = "c", embedding = vec(-1f, 0f), payload = null)
val cleared = store.clear()
assertEquals(3L, cleared)
assertEquals(0L, store.getSize())
assertEquals(emptyList(), store.search(vec(1f, 0f), limit = 5))
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `search returns top-K sorted by descending score`() = runTest {
val store = JVectorVectorIndexStore(dimension = 3)
try {
// Один точный матч + два шумовых, отдалённых от query.
store.add(id = "exact", embedding = vec(1f, 0f, 0f), payload = null)
store.add(id = "noise1", embedding = vec(-1f, 0f, 0f), payload = null)
store.add(id = "noise2", embedding = vec(0f, 1f, 0f), payload = null)
val results = store.search(embedding = vec(1f, 0f, 0f), limit = 3)
assertEquals(3, results.size)
// Score-ы монотонно убывают.
assertTrue(results[0].score >= results[1].score)
assertTrue(results[1].score >= results[2].score)
assertEquals("exact", results[0].index.id)
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `search with limit greater than index returns all entries`() = runTest {
val store = JVectorVectorIndexStore(dimension = 2)
try {
store.add(id = "a", embedding = vec(1f, 0f), payload = null)
store.add(id = "b", embedding = vec(0f, 1f), payload = null)
val results = store.search(vec(1f, 0f), limit = 100)
assertEquals(2, results.size)
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `payload round-trips through search`() = runTest {
val store = JVectorVectorIndexStore(dimension = 2)
try {
store.add(id = "p", embedding = vec(1f, 0f), payload = """{"k":"v"}""")
val results = store.search(vec(1f, 0f), limit = 1)
assertEquals(1, results.size)
assertEquals("p", results[0].index.id)
assertEquals("""{"k":"v"}""", results[0].index.payload)
} finally {
store.close()
}
}
}
+32
View File
@@ -0,0 +1,32 @@
plugins {
alias(libs.plugins.kotlin.multiplatform)
}
// KMP-реализация :vector-index-api (MutableVectorIndexStore) поверх ksqlite.
// Brute-force ANN: SELECT всех записей + cosine similarity в Kotlin. Persistence —
// обычная SQLite БД. Подходит для small-to-medium масштабов (≤10K записей на
// embedding ~512d); для больших датасетов — sqlite-vec или JVector.
//
// Цели сборки — только те, для которых ksqlite 0.1.2 опубликован в Maven Central:
// jvm + linuxX64/Arm64 + mingwX64. Apple/iOS/tvOS/watchOS — НЕ публикуются;
// для них использовать JVM-only `:vector-index-jvector`.
kotlin {
jvmToolchain(21)
jvm()
linuxX64()
linuxArm64()
mingwX64()
sourceSets {
commonMain.dependencies {
// ksqlite 0.1.2 опубликован в Maven Central.
implementation("pw.binom.db:ksqlite:0.1.2")
api(project(":vector-index-api"))
}
commonTest.dependencies {
implementation(kotlin("test"))
implementation(libs.kotlinx.coroutines.test)
}
}
}
@@ -0,0 +1,245 @@
package pw.binom.agentik.vectorindex.ksqlite
import pw.binom.agentik.vectorindex.MutableVectorIndexStore
import pw.binom.agentik.vectorindex.VectorIndex
import pw.binom.agentik.vectorindex.VectorIndexAlreadyExistsException
import pw.binom.agentik.vectorindex.VectorSearchResult
import pw.binom.db.ksqlite.SQLiteConnection
import pw.binom.db.ksqlite.SQLitePreparedStatement
import pw.binom.db.ksqlite.SQLiteResultSet
import kotlin.uuid.Uuid
import kotlinx.coroutines.Dispatchers
import kotlinx.coroutines.sync.Mutex
import kotlinx.coroutines.sync.withLock
import kotlinx.coroutines.withContext
import pw.binom.agentik.vectorindex.ksqlite.utils.toFloatArray
import pw.binom.agentik.vectorindex.ksqlite.utils.toLittleEndianBytes
import kotlin.math.sqrt
/**
* ksqlite-реализация [MutableVectorIndexStore].
*
* **Стратегия поиска: brute-force cosine similarity.**
* Один SELECT всех записей → декодирование BLOB → cosine sim в Kotlin →
* sort desc → top-[limit]. Просто и KMP-совместимо. Для масштабов >10K
* записей становится узким местом — переезжать на `:vector-index-jvector`
* или sqlite-vec (см. KDoc [Schema]).
*
* ## Lifecycle соединения
*
* Семантика владения connection'ом идентична другим ksqlite-store'ам
* (`pw.binom.agentik.journal.ksqlite.KsqliteJournalStore` и т.п.):
* - `KsqliteVectorIndexStore(dimension, path)` — открывает файловое
* соединение, прогоняет [Schema.migrate], закрывает в [close].
* - `KsqliteVectorIndexStore(dimension, connection)` — внешнее соединение,
* store НЕ закрывает его в [close].
* - `KsqliteVectorIndexStore.memory(dimension, name)` — in-memory, мигрирует,
* закрывает в [close].
*/
class KsqliteVectorIndexStore private constructor(
override val dimension: Int,
private val connection: SQLiteConnection,
private val ownsConnection: Boolean,
) : MutableVectorIndexStore {
init {
require(dimension > 0) { "dimension must be positive, got $dimension" }
Schema.migrate(connection)
}
/**
* Открывает файловое соединение через [SQLiteConnection.open] и берёт
* на себя его закрытие в [close].
*/
constructor(dimension: Int, path: String) : this(
dimension = dimension,
connection = SQLiteConnection.open(path = path),
ownsConnection = true,
)
/**
* Внешнее соединение — store НЕ закрывает его в [close].
*/
constructor(dimension: Int, connection: SQLiteConnection) : this(
dimension = dimension,
connection = connection,
ownsConnection = false,
)
private val mutex = Mutex()
// pre-prepare (см. KDoc KsqliteJournalStore — почему это критично против
// SIGSEGV в StmtHolder.finalize на закрытой connection).
private val existsStmt: SQLitePreparedStatement = connection.prepare(
"SELECT 1 FROM ${Schema.TABLE_VECTOR_INDEX} WHERE ${Schema.COL_ID} = ?"
)
private val insertStmt: SQLitePreparedStatement = connection.prepare(
"""
INSERT INTO ${Schema.TABLE_VECTOR_INDEX}
(${Schema.COL_ID}, ${Schema.COL_DIMENSION},
${Schema.COL_EMBEDDING}, ${Schema.COL_PAYLOAD})
VALUES (?, ?, ?, ?)
""".trimIndent()
)
private val deleteStmt: SQLitePreparedStatement = connection.prepare(
"DELETE FROM ${Schema.TABLE_VECTOR_INDEX} WHERE ${Schema.COL_ID} = ?"
)
private val clearStmt: SQLitePreparedStatement = connection.prepare(
"DELETE FROM ${Schema.TABLE_VECTOR_INDEX}"
)
private val countStmt: SQLitePreparedStatement = connection.prepare(
"SELECT COUNT(*) FROM ${Schema.TABLE_VECTOR_INDEX}"
)
private val allStmt: SQLitePreparedStatement = connection.prepare(
"""
SELECT ${Schema.COL_ID}, ${Schema.COL_EMBEDDING}, ${Schema.COL_PAYLOAD}
FROM ${Schema.TABLE_VECTOR_INDEX}
""".trimIndent()
)
override suspend fun getSize(): Long = withContext(Dispatchers.Default) {
mutex.withLock {
countStmt.reset()
countStmt.clearBindings()
countStmt.executeQuery().use { rs ->
if (rs.next()) rs.getLong(0) ?: 0L else 0L
}
}
}
override suspend fun add(
id: String?,
embedding: FloatArray,
payload: String?,
): VectorIndex = withContext(Dispatchers.Default) {
require(embedding.size == dimension) {
"embedding size ${embedding.size} != dimension $dimension"
}
val resolvedId = id ?: Uuid.random().toString()
mutex.withLock {
if (execExists(resolvedId)) {
throw VectorIndexAlreadyExistsException()
}
insertStmt.reset()
insertStmt.clearBindings()
insertStmt.bindText(1, resolvedId)
insertStmt.bindInt(2, dimension)
insertStmt.bindBlob(3, embedding.toLittleEndianBytes())
if (payload != null) insertStmt.bindText(4, payload) else insertStmt.bindNull(4)
insertStmt.executeUpdate()
VectorIndex(id = resolvedId, embedding = embedding, payload = payload)
}
}
override suspend fun delete(id: String): Boolean = withContext(Dispatchers.Default) {
mutex.withLock {
deleteStmt.reset()
deleteStmt.clearBindings()
deleteStmt.bindText(1, id)
deleteStmt.executeUpdate() > 0
}
}
override suspend fun clear(): Long = withContext(Dispatchers.Default) {
mutex.withLock {
val before = getSizeNoLock()
clearStmt.reset()
clearStmt.clearBindings()
clearStmt.executeUpdate()
before
}
}
override suspend fun search(
embedding: FloatArray,
limit: Int,
): List<VectorSearchResult> = withContext(Dispatchers.Default) {
require(embedding.size == dimension) {
"query size ${embedding.size} != dimension $dimension"
}
if (limit <= 0) return@withContext emptyList()
mutex.withLock {
allStmt.reset()
allStmt.clearBindings()
val scored = mutableListOf<ScoredRow>()
allStmt.executeQuery().use { rs ->
while (rs.next()) {
val row = rs.toRow() ?: continue
val score = cosineSimilarity(embedding, row.embedding)
scored.add(ScoredRow(row, score))
}
}
scored.sortByDescending { it.score }
scored.take(limit).map { it.toResult() }
}
}
override fun close() {
existsStmt.close()
insertStmt.close()
deleteStmt.close()
clearStmt.close()
countStmt.close()
allStmt.close()
if (ownsConnection) connection.close()
}
companion object {
fun memory(dimension: Int, name: String? = null): KsqliteVectorIndexStore =
KsqliteVectorIndexStore(
dimension = dimension,
connection = SQLiteConnection.memory(name),
ownsConnection = true,
)
}
private fun execExists(id: String): Boolean {
existsStmt.reset()
existsStmt.clearBindings()
existsStmt.bindText(1, id)
existsStmt.executeQuery().use { rs -> return rs.next() }
}
private fun getSizeNoLock(): Long {
countStmt.reset()
countStmt.clearBindings()
countStmt.executeQuery().use { rs ->
if (rs.next()) return rs.getLong(0) ?: 0L
}
return 0L
}
private fun SQLiteResultSet.toRow(): Row? {
val id = getText(0) ?: return null
val blob = getBlob(1) ?: return null
val payload = getText(2)
return Row(id = id, embedding = blob.toFloatArray(), payload = payload)
}
private data class Row(val id: String, val embedding: FloatArray, val payload: String?)
private data class ScoredRow(val row: Row, val score: Float) {
fun toResult(): VectorSearchResult = VectorSearchResult(
index = VectorIndex(id = row.id, embedding = row.embedding, payload = row.payload),
score = score,
)
}
}
/**
* Cosine similarity двух одинаковой длины векторов.
* Возвращает 0, если один из векторов — нулевой (безопасно для пустых запросов).
*/
private fun cosineSimilarity(a: FloatArray, b: FloatArray): Float {
require(a.size == b.size) { "dimension mismatch: ${a.size} vs ${b.size}" }
var dot = 0f
var normA = 0f
var normB = 0f
for (i in a.indices) {
dot += a[i] * b[i]
normA += a[i] * a[i]
normB += b[i] * b[i]
}
val denom = sqrt(normA) * sqrt(normB)
return if (denom == 0f) 0f else dot / denom
}
@@ -0,0 +1,78 @@
package pw.binom.agentik.vectorindex.ksqlite
import pw.binom.db.ksqlite.SQLiteConnection
/**
* Имена таблиц/колонок для ksqlite-бэкенда `:vector-index-api`.
*
* Хранит embeddings как BLOB (raw float32 LE, см. [pw.binom.agentik.vectorindex.ksqlite.utils.toLittleEndianBytes])
* + dimension для sanity-check на insert + опциональный payload как TEXT.
*
* Brute-force search не использует индексов на стороне SQLite — все embeddings
* загружаются одним SELECT и cosine similarity считается в Kotlin. Для
* масштабов >10K записей это становится узким местом; тогда мигрировать на
* `:vector-index-jvector` или sqlite-vec.
*/
internal object Schema {
/** Версия схемы. Увеличивать при ЛЮБОМ изменении DDL. */
const val CURRENT_VERSION: Int = 1
const val TABLE_VECTOR_INDEX = "vector_index"
const val COL_ID = "id"
const val COL_DIMENSION = "dimension"
const val COL_EMBEDDING = "embedding"
const val COL_PAYLOAD = "payload"
private val v1Ddl = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS $TABLE_VECTOR_INDEX (
$COL_ID TEXT NOT NULL PRIMARY KEY,
$COL_DIMENSION INTEGER NOT NULL,
$COL_EMBEDDING BLOB NOT NULL,
$COL_PAYLOAD TEXT
);
""".trimIndent()
/**
* Прогоняет миграцию схемы до [CURRENT_VERSION] на пустой или существующей БД.
*
* Версия хранится в `PRAGMA user_version` (стандартный SQLite-механизм,
* 32-bit int в заголовке БД — без своей таблицы). Каждая миграция —
* блок DDL под номером `fromV+1`, выполняется в транзакции. Если миграция
* упадёт посередине — `ROLLBACK` оставит БД на предыдущей версии.
*
* Идемпотентен: повторный вызов на уже мигрированной БД — no-op.
*/
fun migrate(conn: SQLiteConnection) {
val current = readUserVersion(conn)
if (current >= CURRENT_VERSION) return
conn.exec("BEGIN")
try {
if (current < 1) {
conn.exec(v1Ddl)
}
writeUserVersion(conn, CURRENT_VERSION)
conn.exec("COMMIT")
} catch (t: Throwable) {
runCatching { conn.exec("ROLLBACK") }
throw t
}
}
private fun readUserVersion(conn: SQLiteConnection): Int {
conn.prepare("PRAGMA user_version").use { stmt ->
stmt.executeQuery().use { rs ->
if (rs.next()) return rs.getLong(0)?.toInt() ?: 0
}
}
return 0
}
private fun writeUserVersion(conn: SQLiteConnection, version: Int) {
// SQLite PRAGMA с literal-аргументом нельзя параметризовать через `?`,
// поэтому собираем SQL строкой (значение контролируемое, не user input).
conn.exec("PRAGMA user_version = $version")
}
}
@@ -0,0 +1,36 @@
package pw.binom.agentik.vectorindex.ksqlite.utils
/**
* Multiplatform-safe сериализация [FloatArray] ↔ [ByteArray] в little-endian.
*
* Используется для хранения embeddings в SQLite BLOB-колонке. Float занимает
* ровно 4 байта (IEEE-754 binary32). На JVM little-endian совпадает с native
* byte order; на linux/macos/ios/mingw — то же самое. Выбран little-endian
* как наиболее распространённый вариант и для совместимости с sqlite-vec
* (см. `pw.binom.db.ksqlite.SQLitePreparedStatement.bindVector`).
*/
internal fun FloatArray.toLittleEndianBytes(): ByteArray {
val out = ByteArray(size * 4)
for (i in indices) {
val bits = this[i].toRawBits()
out[i * 4 + 0] = bits.toByte()
out[i * 4 + 1] = (bits ushr 8).toByte()
out[i * 4 + 2] = (bits ushr 16).toByte()
out[i * 4 + 3] = (bits ushr 24).toByte()
}
return out
}
internal fun ByteArray.toFloatArray(): FloatArray {
require(size % 4 == 0) { "byte array size $size not a multiple of 4" }
val out = FloatArray(size / 4)
for (i in out.indices) {
val off = i * 4
val bits = (this[off].toInt() and 0xFF).toLong() or
((this[off + 1].toInt() and 0xFF).toLong() shl 8) or
((this[off + 2].toInt() and 0xFF).toLong() shl 16) or
((this[off + 3].toInt() and 0xFF).toLong() shl 24)
out[i] = Float.fromBits(bits.toInt())
}
return out
}
@@ -0,0 +1,179 @@
package pw.binom.agentik.vectorindex.ksqlite
import kotlinx.coroutines.test.runTest
import pw.binom.agentik.vectorindex.VectorIndexAlreadyExistsException
import pw.binom.agentik.vectorindex.ksqlite.utils.toFloatArray
import pw.binom.db.ksqlite.SQLiteConnection
import kotlin.test.Test
import kotlin.test.assertEquals
import kotlin.test.assertFailsWith
import kotlin.test.assertNotNull
import kotlin.test.assertTrue
class KsqliteVectorIndexStoreTest {
private fun vec(vararg values: Float) = values
private fun newStore(dim: Int = 4): KsqliteVectorIndexStore =
KsqliteVectorIndexStore.memory(dimension = dim, name = "test-${kotlin.random.Random.nextLong()}")
@Test
fun `add with explicit id and search returns it as top-1`() = runTest {
val store = newStore(4)
try {
val a = store.add(id = "a", embedding = vec(1f, 0f, 0f, 0f), payload = "first")
assertEquals("a", a.id)
assertEquals("first", a.payload)
val results = store.search(embedding = vec(1f, 0f, 0f, 0f), limit = 1)
assertEquals(1, results.size)
assertEquals("a", results[0].index.id)
assertTrue(results[0].score > 0.99f, "score=${results[0].score} should be ~1.0")
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `add with null id auto-generates`() = runTest {
val store = newStore(2)
try {
val r1 = store.add(id = null, embedding = vec(1f, 0f), payload = null)
val r2 = store.add(id = null, embedding = vec(0f, 1f), payload = null)
assertNotNull(r1.id)
assertNotNull(r2.id)
assertTrue(r1.id != r2.id, "auto-generated ids must differ")
assertEquals(2L, store.getSize())
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `add with duplicate explicit id throws`() = runTest {
val store = newStore(2)
try {
store.add(id = "dup", embedding = vec(1f, 0f), payload = null)
assertFailsWith<VectorIndexAlreadyExistsException> {
store.add(id = "dup", embedding = vec(0f, 1f), payload = null)
}
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `delete removes and clears count`() = runTest {
val store = newStore(2)
try {
store.add(id = "x", embedding = vec(1f, 0f), payload = null)
store.add(id = "y", embedding = vec(0f, 1f), payload = null)
assertEquals(2L, store.getSize())
assertTrue(store.delete("x"))
assertEquals(1L, store.getSize())
assertEquals(false, store.delete("x"), "second delete returns false")
// После delete можно заново add с тем же id.
store.add(id = "x", embedding = vec(-1f, 0f), payload = null)
assertEquals(2L, store.getSize())
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `clear empties and returns count`() = runTest {
val store = newStore(2)
try {
store.add(id = "a", embedding = vec(1f, 0f), payload = null)
store.add(id = "b", embedding = vec(0f, 1f), payload = null)
store.add(id = "c", embedding = vec(-1f, 0f), payload = null)
val cleared = store.clear()
assertEquals(3L, cleared)
assertEquals(0L, store.getSize())
assertEquals(emptyList(), store.search(vec(1f, 0f), limit = 5))
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `search returns top-K sorted by descending score`() = runTest {
val store = newStore(3)
try {
store.add(id = "exact", embedding = vec(1f, 0f, 0f), payload = null)
store.add(id = "noise1", embedding = vec(-1f, 0f, 0f), payload = null)
store.add(id = "noise2", embedding = vec(0f, 1f, 0f), payload = null)
val results = store.search(embedding = vec(1f, 0f, 0f), limit = 3)
assertEquals(3, results.size)
assertTrue(results[0].score >= results[1].score)
assertTrue(results[1].score >= results[2].score)
assertEquals("exact", results[0].index.id)
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `search with limit greater than index returns all entries`() = runTest {
val store = newStore(2)
try {
store.add(id = "a", embedding = vec(1f, 0f), payload = null)
store.add(id = "b", embedding = vec(0f, 1f), payload = null)
val results = store.search(vec(1f, 0f), limit = 100)
assertEquals(2, results.size)
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `payload round-trips through search`() = runTest {
val store = newStore(2)
try {
store.add(id = "p", embedding = vec(1f, 0f), payload = """{"k":"v"}""")
val results = store.search(vec(1f, 0f), limit = 1)
assertEquals(1, results.size)
assertEquals("p", results[0].index.id)
assertEquals("""{"k":"v"}""", results[0].index.payload)
} finally {
store.close()
}
}
@Test
fun `embedding BLOB round-trips bit-exact through raw SQL`() = runTest {
// Открываем свой connection, создаём store, пишем, потом читаем через
// raw SQL на том же connection — проверяем что FloatArray<->BLOB encoding
// round-trip'ит без потерь.
val conn = SQLiteConnection.memory("roundtrip-${kotlin.random.Random.nextLong()}")
try {
val store = KsqliteVectorIndexStore(dimension = 3, connection = conn)
store.add(id = "p", embedding = vec(1.5f, -2.25f, 3.875f), payload = null)
store.close()
val stmt = conn.prepare(
"SELECT id, embedding, payload FROM vector_index WHERE id = ?"
)
stmt.bindText(1, "p")
stmt.executeQuery().use { rs ->
assertTrue(rs.next())
assertEquals("p", rs.getText(0))
val blob = rs.getBlob(1)!!
val floats = blob.toFloatArray()
assertEquals(3, floats.size)
// Float сравниваем по toRawBits из-за float-округления.
assertEquals(1.5f.toRawBits(), floats[0].toRawBits())
assertEquals((-2.25f).toRawBits(), floats[1].toRawBits())
assertEquals(3.875f.toRawBits(), floats[2].toRawBits())
assertEquals(null, rs.getText(2))
}
stmt.close()
} finally {
conn.close()
}
}
}
@@ -0,0 +1,92 @@
package pw.binom.agentik.vectorindex.ksqlite
import kotlinx.coroutines.test.runTest
import pw.binom.db.ksqlite.SQLiteConnection
import kotlin.test.Test
import kotlin.test.assertEquals
import kotlin.test.assertTrue
/**
* Тесты Schema.migrate(): idempotency, current_user_version, table existence.
*
* Принцип: каждый тест использует свежий in-memory connection, чтобы не
* зависеть от порядка выполнения.
*/
class SchemaMigrationTest {
private fun freshConn(name: String = "mig-${kotlin.random.Random.nextLong()}"): SQLiteConnection =
SQLiteConnection.memory(name)
@Test
fun `fresh DB gets the table and CURRENT_VERSION`() = runTest {
val conn = freshConn()
try {
Schema.migrate(conn)
assertTrue(tableExists(conn, Schema.TABLE_VECTOR_INDEX), "vector_index table should exist")
assertEquals(Schema.CURRENT_VERSION, readUserVersion(conn))
} finally {
conn.close()
}
}
@Test
fun `migrate is idempotent on already-migrated DB`() = runTest {
val conn = freshConn()
try {
Schema.migrate(conn)
// Добавим запись, чтобы убедиться что вторая migrate ничего не сломала.
val store = KsqliteVectorIndexStore(dimension = 2, connection = conn)
store.add(id = "x", embedding = floatArrayOf(1f, 0f), payload = null)
store.close()
// Повторный migrate должен быть no-op.
Schema.migrate(conn)
assertEquals(Schema.CURRENT_VERSION, readUserVersion(conn))
// Запись должна быть на месте.
val checkStmt = conn.prepare("SELECT COUNT(*) FROM ${Schema.TABLE_VECTOR_INDEX}")
checkStmt.executeQuery().use { rs ->
assertTrue(rs.next())
assertEquals(1L, rs.getLong(0))
}
checkStmt.close()
} finally {
conn.close()
}
}
@Test
fun `migrate leaves user_version alone if already at CURRENT_VERSION`() = runTest {
val conn = freshConn()
try {
// Имитируем БД, которая уже мигрирована (выставляем user_version вручную).
conn.exec("PRAGMA user_version = ${Schema.CURRENT_VERSION}")
assertEquals(Schema.CURRENT_VERSION, readUserVersion(conn))
// migrate должен быть no-op — таблица НЕ создаётся.
Schema.migrate(conn)
assertEquals(false, tableExists(conn, Schema.TABLE_VECTOR_INDEX),
"migrate on already-current DB must not create tables")
} finally {
conn.close()
}
}
private fun tableExists(conn: SQLiteConnection, name: String): Boolean {
val stmt = conn.prepare(
"SELECT 1 FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name=?"
)
stmt.bindText(1, name)
stmt.executeQuery().use { rs -> return rs.next() }
}
private fun readUserVersion(conn: SQLiteConnection): Int {
conn.prepare("PRAGMA user_version").use { stmt ->
stmt.executeQuery().use { rs ->
if (rs.next()) return rs.getLong(0)?.toInt() ?: 0
}
}
return 0
}
}