LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Entwickler hat mit SQLDoom eine Doom-Engine so umgesetzt, dass Spielgeometrie und Logik in SQL-Tabellen landen und pro Sekunde 35 Bitmap-Frames berechnet werden. Hinter dem Projekt steckt ein kleiner Python-Client für Input, Timing und das Rendern, während CedarDB die Zustände als referenzierte Datensnapshots organisiert. Insgesamt sollen etwa 1.300 Zeilen SQL über 89 Common-Table-Expressions die Spielwelt in 640×480-Bilder überführen. Das Vorhaben wirkt zwar absichtlich „unpraktisch“, liefert aber laut Bericht auch Ansatzpunkte für konsistente Multiplayer-Server.
SQLDoom startet nicht als klassische Spiel-Engine, sondern als Datenmodell: Doom wird in eine relationale Datenbank übersetzt, und die eigentliche Spiellogik entsteht in SQL-Abfragen. Der Kern der Idee ist ebenso simpel wie provokant – die Szene ist „nur“ Daten, die verarbeitet werden, bis am Ende ein Bitmap-Framebuffer pro Frame entsteht. Laut Beschreibung setzt das Projekt dafür auf etwa 1.300 Zeilen SQL, verteilt auf 89 Common-Table-Expressions, die Geometrie, Sichtprüfung und Renderausgabe in einer durchgängigen Abfragekette zusammenführen. Gemessen werden 35 fps bei reproduzierter Darstellungslogik, wobei in weniger anspruchsvollen Situationen auch deutlich höhere Raten anfallen.
Technisch betrachtet liefert ein kleiner Python-Client die Brücke zwischen Außenwelt und Datenbank: Er übernimmt Input und Output, treibt das Timing und stellt jeden berechneten Frame auf dem Bildschirm bereit. Im Hintergrund hält CedarDB die „Spielwelt“ in Tabellen fest – nicht als dynamische Objekte im RAM, sondern als relationale Zustände, die durch SQL-Logik konsistent abgeleitet werden. Genau dieser Aufbau erklärt auch, warum SQLDoom gegenüber einem früheren DoomQL-Ansatz deutlich gewinnt: Dort endete der Versuch mit raycasting-basierten, grayscale ASCII-Renderings, die eher an stark vereinfachte 90-Grad-Karten erinnerten. SQLDoom dagegen erzeugt laut Bericht vollständige Farbbilder in 640×480, die optisch an die Ausgabe des ursprünglichen Doom-Executables heranreichen.
Der Weg dorthin beginnt bei der Datentransformation: Doom-Klassiker WAD-Dateien werden in relationale Strukturen überführt, weil die Originaldaten ohnehin schon in Knoten zerlegt sind – unter anderem in Vertices, Lines und Sektoren. Selbst die berühmten Binary-Space-Partition-(BSP-)Bäume lassen sich in SQL abbilden, indem für Objekte vorab ein sort_key berechnet und beim Laden in Tabellen hinterlegt wird. Diese vorbereitete Ordnung macht das Rendern über ein simples ORDER BY möglich: Sobald feststeht, welche Wandsegmente in welcher Reihenfolge relevant werden, entscheidet die Abfrage deutlich schneller, was gezeichnet wird und was ignoriert werden kann. Damit verschiebt SQLDoom die Komplexität von Laufzeit-Entscheidungen hin zu einer vorbereiteten Datenstruktur – ein Muster, das man aus vielen datenintensiven Systemen kennt.
Dennoch bleibt das Projekt nicht „einfach nur SQL“. Vor allem beim Rendern von Böden und Decken trifft die Datenbanklogik auf ein historisches Detail der Doom-Architektur: Die ursprünglichen visplanes und Zustandsmutationen arbeiten dort elegant spaltenweise (also für jede Bildspalte separat), um Boden- und Deckenbereiche effizient zu berechnen. In SQLDoom funktioniert dieser Mechanismus nicht 1:1; Vogel nutzt stattdessen eine „pretty hacky“-Ersatzstrategie, die über eine geordnete Liste von Panels iteriert. Genau hier entstehen zusätzliche Overheads, weil jede Iterationsstufe wieder lesenden und schreibenden Zugriff auf Tabellen benötigt – eine Art „SQL-konforme“ Schleifenlogik, die im klassischen Grafikpipeline-Denken unnatürlich wirkt.
Die Performance-Daten zeigen gleichzeitig, wie viel noch von der Idee übrigbleibt. Laut Bericht erreichte SQLDoom etwa 60 fps auf einem Laptop mit Ryzen-7-CPU, während komplexere Szenen gelegentlich auf rund 35 fps zurückgehen. Interessant ist dabei weniger die rohe Geschwindigkeit – Spieldynamik lebt von hoher Parallelität, GPU-Nähe und niedriger Latenz – sondern der konsequente Nutzen der Datenbankeigenschaften. Der Projekttext betont den Wert eines „steady reference snapshot“ des Spielzustands: Das heißt, dass Multiplayer-Server-Logik weniger unter Inkonsistenzen leidet, weil Updates nicht teilweise „durchrutschen“ können und weil sich Probleme wie uneinheitliche Physics-Entscheidungen reduzieren lassen. In der Sprache des Berichts heißt das konkret: keine teilweise angewandten Updates, weniger Physics-Bugs und weniger Streit darüber, ob ein Projektil wirklich getroffen hat.
Für die Praxis ist der Einstieg klar umrissen: Wer SQLDoom lokal testen will, bekommt nach eigener Anleitung den GitHub-Code, eine Kopie von CedarDB und zusätzlich eine Doom-WAD-Datei. Alternativ existiert ein kostenlos gehostetes Demo-Match, um ohne Setup gegen Ende eines Experiments direkt zu prüfen, wie sich die Datenbank-basierte Renderlogik anfühlt; allerdings fällt die Leistung in diesem Modus im Bericht spürbar schlechter aus. Unabhängig vom persönlichen Nutzen macht das Projekt vor allem eines deutlich: Datenbanken sind längst nicht mehr nur für klassische CRUD-Anwendungen da, sondern können – zumindest für kleine, deterministische Welten – als Ausführungsumgebung für Spielzustände und Renderentscheidungen dienen. Und damit ergibt sich ein neuer Blick darauf, warum „unwahrscheinliche“ Ports nicht nur Kuriositäten sind, sondern manchmal auch neue Wege für Konsistenz, Zustandsmanagement und deterministische Multiplayer-Logik skizzieren.
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