# Aggregation Methods – Goal Value Calculation

**Zweck:** Dokumentation für Entwicklung und Erweiterung von Aggregationsmethoden im Goal-System.

**Datum:** 2026-03-28
**Version:** 1.0
**Modul:** `backend/goal_utils.py` → `_fetch_by_aggregation_method()`

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## Übersicht

Aggregationsmethoden berechnen den `current_value` von Goals aus Rohdaten (z.B. Trainings, Gewicht, Ernährung). Sie sind der Kern des dynamischen Goal-Tracking-Systems.

**Beispiel:**
```python
Goal: "Trainingshäufigkeit Krafttraining"
  source_table: activity_log
  source_column: id  (nur für COUNT relevant)
  aggregation_method: avg_per_week_30d
  filter_conditions: {"training_category": "strength"}

→ Berechnet: Durchschnittliche Anzahl Krafttrainings pro Woche (über 30 Tage)
```

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## Architektur

### 1. Wo sind Methoden definiert?

**Datei:** `backend/goal_utils.py`
**Funktion:** `_fetch_by_aggregation_method(conn, profile_id, table, column, method, filter_conditions)`

**Aufruf-Hierarchie:**
```
goal_utils.fetch_goal_value()
  └─> _fetch_by_aggregation_method()
      └─> SQL Query mit method-spezifischer Logik
```

### 2. Verfügbare Methoden (Stand: 2026-03-28)

| Methode | Beschreibung | SQL Aggregat | Zeitfenster | Use Case |
|---------|--------------|--------------|-------------|----------|
| `latest` | Aktuellster Wert | SELECT {column} ORDER BY date DESC LIMIT 1 | — | Gewicht, Körperfett, VO2max |
| `avg_7d` | 7-Tage-Durchschnitt | AVG({column}) | 7 Tage | Durchschn. Ruhepuls, HRV |
| `avg_30d` | 30-Tage-Durchschnitt | AVG({column}) | 30 Tage | Durchschn. Kalorien, Protein |
| `sum_30d` | 30-Tage-Summe | SUM({column}) | 30 Tage | Gesamtkalorien, Trainingsminuten |
| `count_7d` | Anzahl Einträge (7d) | COUNT(*) | 7 Tage | Trainings letzte Woche |
| `count_30d` | Anzahl Einträge (30d) | COUNT(*) | 30 Tage | Trainings letzter Monat |
| `min_30d` | Minimum (30d) | MIN({column}) | 30 Tage | Niedrigster Ruhepuls |
| `max_30d` | Maximum (30d) | MAX({column}) | 30 Tage | Höchster VO2max |
| `avg_per_week_30d` | Durchschn. pro Woche | COUNT(*) / 4.3 | 30 Tage | Trainingsfrequenz/Woche |

### 3. Filter-Mechanismus

Alle Methoden unterstützen **optionale Filter** via `filter_conditions` (JSON):

```python
filter_conditions = {"training_category": "strength"}

# Wird zu SQL:
# ... WHERE profile_id = %s AND training_category = %s
```

**Unterstützte Filter-Typen:**
- **Equality:** `{"column": "value"}` → `WHERE column = 'value'`
- **IN-Clause:** `{"column": ["val1", "val2"]}` → `WHERE column IN ('val1', 'val2')`

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## Neue Aggregationsmethode hinzufügen

### Schritt 1: Anforderungen definieren

**Checkliste:**
- [ ] **Name:** Eindeutig, beschreibend (z.B. `avg_per_week_30d`)
- [ ] **SQL-Aggregat:** Welche Funktion? (COUNT, AVG, SUM, MIN, MAX, oder Custom)
- [ ] **Zeitfenster:** Fixed (7d, 30d) oder dynamisch?
- [ ] **Spaltentyp:** Numerisch (DECIMAL, INT) oder UUID/TEXT (nur COUNT)?
- [ ] **Filter-Support:** Ja/Nein?
- [ ] **Return-Typ:** `float` oder `None`

### Schritt 2: Code-Template

**Location:** `backend/goal_utils.py` → `_fetch_by_aggregation_method()`

```python
elif method == 'neue_methode':
    # 1. Zeitfenster definieren (falls relevant)
    days_ago = date.today() - timedelta(days=30)

    # 2. Parameter vorbereiten (inkl. filter_params)
    params = [profile_id, days_ago] + filter_params

    # 3. SQL Query (mit date_col und filter_sql)
    cur.execute(f"""
        SELECT AGG_FUNCTION({column}) as result_value
        FROM {table}
        WHERE profile_id = %s
          AND {date_col} >= %s
          AND {column} IS NOT NULL{filter_sql}
    """, params)

    # 4. Result extrahieren und konvertieren
    row = cur.fetchone()
    return float(row['result_value']) if row and row['result_value'] is not None else None
```

### Schritt 3: Spaltentyp-Validierung

**Wichtig:** Nur numerische Aggregationen (AVG, SUM, MIN, MAX) auf numerischen Spalten!

**Spaltentypen:**
- ✅ **AVG/SUM/MIN/MAX:** DECIMAL, INT, FLOAT
- ❌ **AVG/SUM/MIN/MAX:** UUID, TEXT, VARCHAR
- ✅ **COUNT:** Beliebiger Typ (UUID, TEXT, etc.)

**Bei Fehlkonfiguration:**
```python
# Wird automatisch geloggt + None returned (siehe except-Block Zeile 414-430)
[ERROR] Failed to fetch value from activity_log.id using avg_7d:
        function avg(uuid) does not exist
```

### Schritt 4: Testen

**Manueller Test:**
```python
from goal_utils import _fetch_by_aggregation_method
from db import get_db

with get_db() as conn:
    result = _fetch_by_aggregation_method(
        conn,
        profile_id='...',
        table='activity_log',
        column='id',
        method='avg_per_week_30d',
        filter_conditions={"training_category": "strength"}
    )
    print(f"Result: {result}")
```

**Unit-Test (TODO):**
```python
# backend/tests/test_goal_utils.py
def test_avg_per_week_30d():
    # Setup: Insert 12 activities in last 30 days
    # Expected: 12 / 4.3 ≈ 2.79
    assert result == pytest.approx(2.79, abs=0.1)
```

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## Beispiel-Implementierung: avg_per_week_30d

**Use Case:** Trainingshäufigkeit pro Woche (geglättet über 30 Tage)

**Berechnung:** `(Anzahl Trainings in 30 Tagen) / 4.3 Wochen`

**Code:**
```python
elif method == 'avg_per_week_30d':
    days_ago = date.today() - timedelta(days=30)
    params = [profile_id, days_ago] + filter_params
    cur.execute(f"""
        SELECT COUNT(*) as count_value FROM {table}
        WHERE profile_id = %s AND {date_col} >= %s{filter_sql}
    """, params)
    row = cur.fetchone()
    if row and row['count_value'] is not None:
        # 30 Tage = 4.285 Wochen (30/7)
        return round(float(row['count_value']) / 4.285, 2)
    return None
```

**Warum 4.285?**
- 30 Tage ÷ 7 Tage/Woche = 4.285 Wochen
- Alternativ: 4.3 (gerundet) für einfachere Rechnung

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## Best Practices

### 1. Naming Conventions

**Pattern:** `{aggregat}_{spalte}_{zeitfenster}`

- ✅ `avg_hr_7d` – Average heart rate, 7 days
- ✅ `count_per_week_30d` – Count per week, averaged over 30 days
- ✅ `sum_calories_30d` – Sum of calories, 30 days
- ❌ `get_training_count` – Unklar, kein Zeitfenster
- ❌ `calc_average` – Zu generisch

### 2. Return-Werte

**Konsistenz:**
- **Erfolg:** `float` (auch bei 0.0)
- **Keine Daten:** `None` (nicht 0.0!)
- **Fehler:** `None` (geloggt im except-Block)

**Warum None statt 0.0?**
```python
# None = "Keine Daten vorhanden"
# 0.0 = "Gemessen, aber Wert ist tatsächlich 0"
```

### 3. Date-Columns

Nicht alle Tabellen nutzen `date` als Spaltenname:

```python
DATE_COLUMN_MAP = {
    'blood_pressure_log': 'measured_at',  # TIMESTAMP
    'activity_log': 'date',               # DATE
    'fitness_tests': 'test_date',         # DATE
    # ... siehe goal_utils.py Zeile 289-300
}
```

**Nutzung:** `date_col = DATE_COLUMN_MAP.get(table, 'date')`

### 4. Filter-Safety

**SQL-Injection-Schutz:**
- ✅ **Parametrisierte Queries:** `WHERE col = %s` + `params`
- ❌ **String-Interpolation:** `WHERE col = '{value}'`

**Filter-Validierung:**
```python
try:
    filters = json.loads(filter_conditions) if isinstance(filter_conditions, str) else filter_conditions
    # ... build filter_sql
except (json.JSONDecodeError, TypeError, AttributeError) as e:
    print(f"[WARNING] Invalid filter_conditions: {e}, ignoring filters")
```

### 5. Performance

**Query-Optimierung:**
- `WHERE profile_id = %s` ist **immer** erste Bedingung (Index)
- `AND {column} IS NOT NULL` vor Aggregation (reduziert NULL-Handling)
- `ORDER BY {date_col} DESC LIMIT 1` für `latest` (schneller als MAX)

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## Erweiterte Methoden (Future)

### Statistische Analysen

**Median:**
```python
elif method == 'median_30d':
    # PostgreSQL: PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY column)
    cur.execute(f"""
        SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY {column}) as median_value
        FROM {table}
        WHERE profile_id = %s AND {date_col} >= %s{filter_sql}
    """, params)
```

**Standard Deviation:**
```python
elif method == 'stddev_30d':
    cur.execute(f"""
        SELECT STDDEV({column}) as stddev_value FROM {table}
        WHERE profile_id = %s AND {date_col} >= %s{filter_sql}
    """, params)
```

**Trend (Linear Regression):**
```python
elif method == 'trend_30d':
    # Slope via REGR_SLOPE(y, x)
    cur.execute(f"""
        SELECT REGR_SLOPE(
            {column},
            EXTRACT(EPOCH FROM {date_col})
        ) as slope FROM {table}
        WHERE profile_id = %s AND {date_col} >= %s{filter_sql}
    """, params)
```

### Kalenderwoche

```python
elif method == 'count_calendar_week':
    # Montag der aktuellen Woche
    today = date.today()
    monday = today - timedelta(days=today.weekday())

    cur.execute(f"""
        SELECT COUNT(*) as count_value FROM {table}
        WHERE profile_id = %s
          AND {date_col} >= %s
          AND {date_col} < %s + INTERVAL '7 days'{filter_sql}
    """, [profile_id, monday] + filter_params)
```

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## Fehlerbehandlung

### Exception-Handling

**Alle Methoden sind wrapped in try-except** (Zeile 329-430):

```python
try:
    # ... method logic
except Exception as e:
    print(f"[ERROR] Failed to fetch value from {table}.{column} using {method}: {e}")
    print(f"[ERROR] Filter conditions: {filter_conditions}")

    # CRITICAL: Rollback transaction
    conn.rollback()

    return None
```

**Warum Rollback?**
- PostgreSQL bleibt in `InFailedSqlTransaction` bis Rollback
- Ohne Rollback: Alle nachfolgenden Queries schlagen fehl

### Typische Fehler

| Fehler | Ursache | Lösung |
|--------|---------|--------|
| `function avg(uuid) does not exist` | AVG auf UUID-Spalte | Methode auf `count_*` ändern |
| `column "xyz" does not exist` | Falsche source_column | Schema prüfen, Spalte korrigieren |
| `division by zero` | Keine Daten für Durchschnitt | None-Check vor Division |
| `UndefinedColumn: training_category` | Filter-Spalte existiert nicht | Filter entfernen oder Spalte anlegen |

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## Migration zu neuer Methode

**Szenario:** Bestehende Goal-Type-Definition ändern

**Beispiel:** `sport_pro_woche` von `avg_7d` zu `avg_per_week_30d`

**SQL:**
```sql
UPDATE goal_type_definitions
SET aggregation_method = 'avg_per_week_30d'
WHERE type_key = 'sport_pro_woche';
```

**Wichtig:**
- Bestehende Goals behalten ihre `current_value` (historisch)
- Nächste Berechnung nutzt neue Methode
- UI zeigt dann neuen Wert

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## Dokumentations-Pflicht

**Bei jeder neuen Methode:**
1. ✅ Eintrag in dieser Datei (Tabelle "Verfügbare Methoden")
2. ✅ Docstring in `_fetch_by_aggregation_method()`
3. ✅ Beispiel-Anwendung (Use Case)
4. ✅ Unit-Test (wenn möglich)
5. ✅ Update in `goal_types.py` Schema-Info (falls relevant für Admin-UI)

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## Zusammenfassung

**Aggregationsmethoden sind:**
- ✅ Zentral in `goal_utils.py`
- ✅ SQL-basiert (PostgreSQL-Funktionen)
- ✅ Filter-fähig (JSON-basiert)
- ✅ Error-safe (Rollback + None-Return)
- ✅ Erweiterbar (einfaches elif-Pattern)

**Für neue Methoden:**
1. Name definieren (`{aggregat}_{zeitfenster}`)
2. SQL Query schreiben (mit filter_sql)
3. Testen (manuell + Unit-Test)
4. Dokumentieren (diese Datei)

**Bei Fragen:**
- Siehe `backend/goal_utils.py` Zeile 259-430
- Siehe bestehende Methoden als Template
- Siehe `.claude/docs/working/GOALS_SYSTEM_UNIFIED_ANALYSIS.md` für Kontext
