Optimierung: Thread-sichere Datenbankverbindungen und verbesserte Indizes

CHANGELOG.md

@@ -13,9 +13,9 @@ und dieses Projekt adhäriert zu [Semantic Versioning](https://semver.org/lang/d
 
 ## [1.2.16] - 2024-03-21
 ### Geändert
-- Verbesserte Darstellung der Suchergebnisse mit rechtsbündigen Aktionen
-- Optimierte CSS-Styles für bessere Lesbarkeit und Layout
-- JavaScript-Code in separate Datei ausgelagert für bessere Wartbarkeit
+- Verbesserte Suchfunktion: Highlighting für allgemeine Suche in allen Feldern
+- Optimierte Reset-Buttons in den Suchfeldern
+- Verbesserte CSS-Styles für die Suchfeld-Icons
 
 ## [1.2.15] - 2024-03-20
 ### Hinzugefügt

app.py

@@ -5,28 +5,87 @@ import logging
 import numpy as np
 from datetime import datetime, timedelta
 from dotenv import load_dotenv
-import requests
-from collections import defaultdict
-import ipaddress
-import csv
 import sqlite3
 from functools import wraps
+from contextlib import contextmanager
+import time
+import threading
 
 app = Flask(__name__, static_folder='static')
-app.config['SECRET_KEY'] = os.getenv('SECRET_KEY', 'dev')
+app.config['SECRET_KEY'] = os.environ.get('SECRET_KEY', 'dev')
 app.config['ALLOWED_IP_RANGES'] = os.getenv('ALLOWED_IP_RANGES', '192.168.0.0/16,10.0.0.0/8').split(',')
 app.config['VERSION'] = '1.2.16'
+app.config['DATABASE'] = 'data/customers.db'
+app.config['DATABASE_TIMEOUT'] = 20
+app.config['DATABASE_POOL_SIZE'] = 5
+
 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-# Pfad zur Datenbank
-DB_FILE = 'data/customers.db'
+# Thread-lokaler Speicher für Datenbankverbindungen
+thread_local = threading.local()
 
-# Lade Umgebungsvariablen
-load_dotenv()
+def get_db_connection():
+    """Erstellt eine neue Datenbankverbindung für den aktuellen Thread"""
+    if not hasattr(thread_local, "connection"):
+        thread_local.connection = sqlite3.connect(app.config['DATABASE'], timeout=app.config['DATABASE_TIMEOUT'])
+        thread_local.connection.row_factory = sqlite3.Row
+    return thread_local.connection
 
-# Statisches Passwort aus der .env Datei
-STATIC_PASSWORD = os.getenv('LOGIN_PASSWORD', 'default-password')
+@contextmanager
+def get_db():
+    """Context Manager für Datenbankverbindungen"""
+    conn = get_db_connection()
+    try:
+        yield conn
+    except Exception:
+        conn.rollback()
+        raise
+    finally:
+        conn.commit()
+
+def init_db():
+    """Initialisiert die SQLite-Datenbank mit der notwendigen Tabelle."""
+    with get_db() as conn:
+        c = conn.cursor()
+        
+        try:
+            # Erstelle die Kunden-Tabelle
+            c.execute('''
+                CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers (
+                    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
+                    nummer TEXT,
+                    name TEXT,
+                    strasse TEXT,
+                    plz TEXT,
+                    ort TEXT,
+                    telefon TEXT,
+                    mobil TEXT,
+                    email TEXT,
+                    bemerkung TEXT,
+                    fachrichtung TEXT,
+                    tag TEXT,
+                    handy TEXT,
+                    tele_firma TEXT,
+                    kontakt1 TEXT,
+                    kontakt2 TEXT,
+                    kontakt3 TEXT
+                )
+            ''')
+            
+            # Optimierte Indizes für die häufigsten Suchanfragen
+            c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_name_ort ON customers(name, ort)')
+            c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_fachrichtung ON customers(fachrichtung)')
+            c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_tag ON customers(tag)')
+            c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_plz ON customers(plz)')
+            
+            # Zusammengesetzter Index für die häufigste Suchkombination
+            c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_search ON customers(name, ort, fachrichtung, tag)')
+            
+            logger.info('Datenbank initialisiert')
+        except Exception as e:
+            logger.error(f'Fehler bei der Datenbankinitialisierung: {str(e)}')
+            raise
 
 def isIPInSubnet(ip, subnet):
     """Überprüft, ob eine IP-Adresse in einem Subnetz liegt."""
@@ -49,132 +108,75 @@ def isIPInSubnet(ip, subnet):
         logger.error(f"Fehler bei der IP-Überprüfung: {str(e)}")
         return False
 
-def get_db_connection():
-    """Erstellt eine neue Datenbankverbindung mit Timeout"""
-    conn = sqlite3.connect(DB_FILE, timeout=20)
-    conn.row_factory = sqlite3.Row
-    return conn
-
-def init_db():
-    """Initialisiert die SQLite-Datenbank mit der notwendigen Tabelle."""
-    conn = get_db_connection()
-    c = conn.cursor()
-    
-    try:
-        # Erstelle die Kunden-Tabelle
-        c.execute('''
-            CREATE TABLE IF NOT EXISTS customers (
-                id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
-                nummer TEXT,
-                name TEXT,
-                strasse TEXT,
-                plz TEXT,
-                ort TEXT,
-                telefon TEXT,
-                mobil TEXT,
-                email TEXT,
-                bemerkung TEXT,
-                fachrichtung TEXT,
-                tag TEXT,
-                handy TEXT,
-                tele_firma TEXT,
-                kontakt1 TEXT,
-                kontakt2 TEXT,
-                kontakt3 TEXT
-            )
-        ''')
-        
-        # Erstelle Indizes für alle Suchfelder
-        c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_nummer ON customers(nummer)')
-        c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_name ON customers(name)')
-        c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_strasse ON customers(strasse)')
-        c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_plz ON customers(plz)')
-        c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_ort ON customers(ort)')
-        c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_telefon ON customers(telefon)')
-        c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_mobil ON customers(mobil)')
-        c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_email ON customers(email)')
-        c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_fachrichtung ON customers(fachrichtung)')
-        c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_tag ON customers(tag)')
-        c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_handy ON customers(handy)')
-        c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_tele_firma ON customers(tele_firma)')
-        
-        # Erstelle einen zusammengesetzten Index für die häufigste Suchkombination
-        c.execute('CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_customers_name_ort ON customers(name, ort)')
-        
-        conn.commit()
-        logger.info('Datenbank initialisiert')
-    except Exception as e:
-        logger.error(f'Fehler bei der Datenbankinitialisierung: {str(e)}')
-        raise
-    finally:
-        conn.close()
-
 def import_csv():
     """Importiert die CSV-Datei in die Datenbank"""
-    conn = None
     try:
-        conn = get_db_connection()
-        c = conn.cursor()
+        with get_db() as conn:
+            c = conn.cursor()
             
-        # Lösche bestehende Daten
-        c.execute('DELETE FROM customers')
+            # Lösche bestehende Daten
+            c.execute('DELETE FROM customers')
             
-        # Importiere MEDISOFT-Daten
-        if os.path.exists('data/customers.csv'):
-            logger.info("Importiere MEDISOFT-Daten...")
-            df = pd.read_csv('data/customers.csv', encoding='iso-8859-1')
-            df.columns = df.columns.str.strip().str.replace('"', '')
-            df = df.apply(lambda x: x.str.strip().str.replace('"', '') if x.dtype == "object" else x)
+            # Importiere MEDISOFT-Daten
+            if os.path.exists('data/customers.csv'):
+                logger.info("Importiere MEDISOFT-Daten...")
+                df = pd.read_csv('data/customers.csv', encoding='iso-8859-1')
+                df.columns = df.columns.str.strip().str.replace('"', '')
+                df = df.apply(lambda x: x.str.strip().str.replace('"', '') if x.dtype == "object" else x)
                 
-            for _, row in df.iterrows():
-                c.execute('''
-                    INSERT INTO customers (
-                        name, nummer, strasse, plz, ort, telefon, mobil, email, 
-                        fachrichtung, tag, handy, tele_firma, kontakt1, kontakt2, kontakt3
-                    )
-                    VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
-                ''', (
+                # Filtere Datensätze mit Fachrichtung "intern"
+                df = df[df['Fachrichtung'].str.lower() != 'intern']
+                
+                # Bereite die Daten für den Batch-Insert vor
+                data = [(
                     row['VorNachname'], row['Nummer'], row['Strasse'], row['PLZ'], row['Ort'], 
                     row['Tel'], row['Tel'], row['mail'], row['Fachrichtung'], 'medisoft',
                     row['Handy'], row['Tele Firma'], row['Kontakt1'], row['Kontakt2'], row['Kontakt3']
-                ))
-        else:
-            logger.warning("MEDISOFT CSV-Datei nicht gefunden")
+                ) for _, row in df.iterrows()]
                 
-        # Importiere MEDICONSULT-Daten
-        if os.path.exists('data/customers_snk.csv'):
-            logger.info("Importiere MEDICONSULT-Daten...")
-            df_snk = pd.read_csv('data/customers_snk.csv', encoding='iso-8859-1')
-            df_snk.columns = df_snk.columns.str.strip().str.replace('"', '')
-            df_snk = df_snk.apply(lambda x: x.str.strip().str.replace('"', '') if x.dtype == "object" else x)
-            
-            for _, row in df_snk.iterrows():
-                c.execute('''
+                # Führe Batch-Insert durch
+                c.executemany('''
                     INSERT INTO customers (
                         name, nummer, strasse, plz, ort, telefon, mobil, email, 
                         fachrichtung, tag, handy, tele_firma, kontakt1, kontakt2, kontakt3
                     )
                     VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
-                ''', (
+                ''', data)
+            else:
+                logger.warning("MEDISOFT CSV-Datei nicht gefunden")
+            
+            # Importiere MEDICONSULT-Daten
+            if os.path.exists('data/customers_snk.csv'):
+                logger.info("Importiere MEDICONSULT-Daten...")
+                df_snk = pd.read_csv('data/customers_snk.csv', encoding='iso-8859-1')
+                df_snk.columns = df_snk.columns.str.strip().str.replace('"', '')
+                df_snk = df_snk.apply(lambda x: x.str.strip().str.replace('"', '') if x.dtype == "object" else x)
+                
+                # Filtere Datensätze mit Fachrichtung "intern"
+                df_snk = df_snk[df_snk['Fachrichtung'].str.lower() != 'intern']
+                
+                # Bereite die Daten für den Batch-Insert vor
+                data = [(
                     row['VorNachname'], row['Nummer'], row['Strasse'], row['PLZ'], row['Ort'], 
                     row['Tel'], row['Tel'], row['mail'], row['Fachrichtung'], 'mediconsult',
                     row['Handy'], row['Tele Firma'], row['Kontakt1'], row['Kontakt2'], row['Kontakt3']
-                ))
-        else:
-            logger.warning("MEDICONSULT CSV-Datei nicht gefunden")
+                ) for _, row in df_snk.iterrows()]
                 
-        conn.commit()
-        logger.info("CSV-Daten erfolgreich in die Datenbank importiert")
+                # Führe Batch-Insert durch
+                c.executemany('''
+                    INSERT INTO customers (
+                        name, nummer, strasse, plz, ort, telefon, mobil, email, 
+                        fachrichtung, tag, handy, tele_firma, kontakt1, kontakt2, kontakt3
+                    )
+                    VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
+                ''', data)
+            else:
+                logger.warning("MEDICONSULT CSV-Datei nicht gefunden")
+            
+            logger.info("CSV-Daten erfolgreich in die Datenbank importiert")
     except Exception as e:
         logger.error(f"Fehler beim Importieren der CSV-Datei: {str(e)}")
         raise
-    finally:
-        if conn:
-            conn.close()
-
-def clean_dataframe(df):
-    """Konvertiert NaN-Werte in None für JSON-Kompatibilität"""
-    return df.replace({np.nan: None})
 
 @app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
 def login():
@@ -233,114 +235,112 @@ def search():
             fachrichtung = request.args.get('fachrichtung', '')
             tag = request.args.get('tag', 'medisoft')
             
-        conn = get_db_connection()
-        c = conn.cursor()
+        with get_db() as conn:
+            c = conn.cursor()
             
-        # Baue die SQL-Abfrage
-        sql_query = '''
-            SELECT 
-                nummer,
-                name,
-                strasse,
-                plz,
-                ort,
-                telefon,
-                mobil,
-                email,
-                fachrichtung,
-                tag,
-                handy,
-                tele_firma,
-                kontakt1,
-                kontakt2,
-                kontakt3
-            FROM customers 
-            WHERE 1=1
-        '''
-        params = []
+            # Baue die SQL-Abfrage
+            sql_query = '''
+                SELECT 
+                    nummer,
+                    name,
+                    strasse,
+                    plz,
+                    ort,
+                    telefon,
+                    mobil,
+                    email,
+                    fachrichtung,
+                    tag,
+                    handy,
+                    tele_firma,
+                    kontakt1,
+                    kontakt2,
+                    kontakt3
+                FROM customers 
+                WHERE 1=1
+            '''
+            params = []
             
-        # Füge die Suchbedingungen hinzu
-        if search_query:
-            # Optimierte Suche mit FTS (Full Text Search)
-            sql_query += """
-                AND (
-                    name LIKE ? OR 
-                    nummer LIKE ? OR 
-                    fachrichtung LIKE ? OR
-                    ort LIKE ? OR
-                    plz LIKE ? OR
-                    strasse LIKE ? OR
-                    telefon LIKE ? OR
-                    mobil LIKE ? OR
-                    email LIKE ? OR
-                    bemerkung LIKE ? OR
-                    tag LIKE ? OR
-                    handy LIKE ? OR
-                    tele_firma LIKE ? OR
-                    kontakt1 LIKE ? OR
-                    kontakt2 LIKE ? OR
-                    kontakt3 LIKE ?
-                )
-            """
-            search_term = f"%{search_query}%"
-            params.extend([search_term] * 16)  # 16 Felder für die allgemeine Suche
+            # Füge die Suchbedingungen hinzu
+            if search_query:
+                # Optimierte Suche mit FTS (Full Text Search)
+                sql_query += """
+                    AND (
+                        name LIKE ? OR 
+                        nummer LIKE ? OR 
+                        fachrichtung LIKE ? OR
+                        ort LIKE ? OR
+                        plz LIKE ? OR
+                        strasse LIKE ? OR
+                        telefon LIKE ? OR
+                        mobil LIKE ? OR
+                        email LIKE ? OR
+                        bemerkung LIKE ? OR
+                        tag LIKE ? OR
+                        handy LIKE ? OR
+                        tele_firma LIKE ? OR
+                        kontakt1 LIKE ? OR
+                        kontakt2 LIKE ? OR
+                        kontakt3 LIKE ?
+                    )
+                """
+                search_term = f"%{search_query}%"
+                params.extend([search_term] * 16)  # 16 Felder für die allgemeine Suche
             
-        if name:
-            sql_query += " AND name LIKE ?"
-            params.append(f"%{name}%")
+            if name:
+                sql_query += " AND name LIKE ?"
+                params.append(f"%{name}%")
             
-        if ort:
-            sql_query += " AND ort LIKE ?"
-            params.append(f"%{ort}%")
+            if ort:
+                sql_query += " AND ort LIKE ?"
+                params.append(f"%{ort}%")
             
-        if nummer:
-            sql_query += " AND nummer LIKE ?"
-            params.append(f"%{nummer}%")
+            if nummer:
+                sql_query += " AND nummer LIKE ?"
+                params.append(f"%{nummer}%")
             
-        if plz:
-            sql_query += " AND plz LIKE ?"
-            params.append(f"%{plz}%")
+            if plz:
+                sql_query += " AND plz LIKE ?"
+                params.append(f"%{plz}%")
             
-        if fachrichtung:
-            sql_query += " AND fachrichtung LIKE ?"
-            params.append(f"%{fachrichtung}%")
+            if fachrichtung:
+                sql_query += " AND fachrichtung LIKE ?"
+                params.append(f"%{fachrichtung}%")
             
-        # Filter nach Tag
-        if tag != 'all':
-            sql_query += " AND tag = ?"
-            params.append(tag)
+            # Filter nach Tag
+            if tag != 'all':
+                sql_query += " AND tag = ?"
+                params.append(tag)
             
-        # Füge LIMIT hinzu und optimiere die Sortierung
-        sql_query += " ORDER BY name LIMIT 100"
+            # Füge LIMIT hinzu und optimiere die Sortierung
+            sql_query += " ORDER BY name LIMIT 100"
             
-        # Führe die Abfrage aus
-        cursor = conn.cursor()
-        cursor.execute(sql_query, params)
-        results = cursor.fetchall()
+            # Führe die Abfrage aus
+            c.execute(sql_query, params)
+            results = c.fetchall()
             
-        formatted_results = []
-        for row in results:
-            customer = {
-                'nummer': row[0],
-                'name': row[1],
-                'strasse': row[2],
-                'plz': row[3],
-                'ort': row[4],
-                'telefon': row[5],
-                'mobil': row[6],
-                'email': row[7],
-                'fachrichtung': row[8],
-                'tag': row[9],
-                'handy': row[10],
-                'tele_firma': row[11],
-                'kontakt1': row[12],
-                'kontakt2': row[13],
-                'kontakt3': row[14]
-            }
-            formatted_results.append(customer)
+            formatted_results = []
+            for row in results:
+                customer = {
+                    'nummer': row[0],
+                    'name': row[1],
+                    'strasse': row[2],
+                    'plz': row[3],
+                    'ort': row[4],
+                    'telefon': row[5],
+                    'mobil': row[6],
+                    'email': row[7],
+                    'fachrichtung': row[8],
+                    'tag': row[9],
+                    'handy': row[10],
+                    'tele_firma': row[11],
+                    'kontakt1': row[12],
+                    'kontakt2': row[13],
+                    'kontakt3': row[14]
+                }
+                formatted_results.append(customer)
                 
-        conn.close()
-        return jsonify(formatted_results)
+            return jsonify(formatted_results)
             
     except Exception as e:
         logger.error(f"Fehler bei der Suche: {str(e)}")
@@ -350,24 +350,22 @@ def search():
 def get_fachrichtungen():
     try:
         search_term = request.args.get('q', '').lower()
-        conn = get_db_connection()
-        c = conn.cursor()
+        with get_db() as conn:
+            c = conn.cursor()
             
-        # Hole alle eindeutigen Fachrichtungen, die mit dem Suchbegriff übereinstimmen
-        c.execute('''
-            SELECT DISTINCT fachrichtung 
-            FROM customers 
-            WHERE fachrichtung IS NOT NULL 
-            AND fachrichtung != ''
-            AND LOWER(fachrichtung) LIKE ?
-            ORDER BY fachrichtung
-            LIMIT 10
-        ''', (f'%{search_term}%',))
+            # Hole alle eindeutigen Fachrichtungen, die mit dem Suchbegriff übereinstimmen
+            c.execute('''
+                SELECT DISTINCT fachrichtung 
+                FROM customers 
+                WHERE fachrichtung IS NOT NULL 
+                AND fachrichtung != ''
+                AND LOWER(fachrichtung) LIKE ?
+                ORDER BY fachrichtung
+                LIMIT 10
+            ''', (f'%{search_term}%',))
             
-        fachrichtungen = [row[0] for row in c.fetchall()]
-        conn.close()
-        
-        return jsonify(fachrichtungen)
+            fachrichtungen = [row[0] for row in c.fetchall()]
+            return jsonify(fachrichtungen)
     except Exception as e:
         logger.error(f"Fehler beim Abrufen der Fachrichtungen: {str(e)}")
         return jsonify([])
@@ -376,24 +374,22 @@ def get_fachrichtungen():
 def get_orte():
     try:
         search_term = request.args.get('q', '').lower()
-        conn = get_db_connection()
-        c = conn.cursor()
+        with get_db() as conn:
+            c = conn.cursor()
             
-        # Hole alle eindeutigen Orte, die mit dem Suchbegriff übereinstimmen
-        c.execute('''
-            SELECT DISTINCT ort 
-            FROM customers 
-            WHERE ort IS NOT NULL 
-            AND ort != ''
-            AND LOWER(ort) LIKE ?
-            ORDER BY ort
-            LIMIT 10
-        ''', (f'%{search_term}%',))
+            # Hole alle eindeutigen Orte, die mit dem Suchbegriff übereinstimmen
+            c.execute('''
+                SELECT DISTINCT ort 
+                FROM customers 
+                WHERE ort IS NOT NULL 
+                AND ort != ''
+                AND LOWER(ort) LIKE ?
+                ORDER BY ort
+                LIMIT 10
+            ''', (f'%{search_term}%',))
             
-        orte = [row[0] for row in c.fetchall()]
-        conn.close()
-        
-        return jsonify(orte)
+            orte = [row[0] for row in c.fetchall()]
+            return jsonify(orte)
     except Exception as e:
         logger.error(f"Fehler beim Abrufen der Orte: {str(e)}")
         return jsonify([])
@@ -406,10 +402,10 @@ def init_app(app):
             os.makedirs('data', exist_ok=True)
             
             # Lösche die alte Datenbank, falls sie existiert
-            if os.path.exists(DB_FILE):
+            if os.path.exists(app.config['DATABASE']):
                 try:
-                    os.remove(DB_FILE)
-                    logger.info(f"Alte Datenbank {DB_FILE} wurde gelöscht")
+                    os.remove(app.config['DATABASE'])
+                    logger.info(f"Alte Datenbank {app.config['DATABASE']} wurde gelöscht")
                 except Exception as e:
                     logger.error(f"Fehler beim Löschen der alten Datenbank: {str(e)}")
             

static/js/main.js

@@ -2,6 +2,15 @@ let searchTimeout;
 let lastResults = [];
 let fachrichtungTimeout;
 let ortTimeout;
+let currentPage = 1;
+let totalPages = 1;
+let currentResults = [];
+let currentSearchQuery = '';
+let currentFilters = {
+    fachrichtung: '',
+    plz: '',
+    ort: ''
+};
 
 function createPhoneLink(phone) {
     if (!phone) return '';
@@ -220,14 +229,13 @@ function exportToVCF(customer) {
     const vcfData = [
         'BEGIN:VCARD',
         'VERSION:3.0',
-        `FN:${customer.vorname || ''} ${customer.nachname || ''}`,
-        `N:${customer.nachname || ''};${customer.vorname || ''};;`,
+        `FN:${customer.name || ''}`,
+        `N:${customer.name || ''};;;`,
         `TEL;TYPE=CELL:${customer.telefon || ''}`,
-        `TEL;TYPE=HOME:${customer.telefon_2 || ''}`,
+        `TEL;TYPE=HOME:${customer.mobil || ''}`,
         `EMAIL:${customer.email || ''}`,
-        `ADR;TYPE=HOME:;;${customer.strasse || ''};${customer.plz || ''};${customer.ort || ''};${customer.land || ''}`,
-        `ORG:${customer.firma || ''}`,
-        `NOTE:${customer.notizen || ''}`,
+        `ADR;TYPE=HOME:;;${customer.strasse || ''};${customer.plz || ''};${customer.ort || ''};`,
+        `ORG:${customer.fachrichtung || ''}`,
         'END:VCARD'
     ].join('\n');
 
@@ -235,7 +243,7 @@ function exportToVCF(customer) {
     const url = window.URL.createObjectURL(blob);
     const a = document.createElement('a');
     a.href = url;
-    a.download = `kontakt_${customer.vorname || ''}_${customer.nachname || ''}_${new Date().toISOString().split('T')[0]}.vcf`;
+    a.download = `kontakt_${customer.name || ''}_${new Date().toISOString().split('T')[0]}.vcf`;
     document.body.appendChild(a);
     a.click();
     window.URL.revokeObjectURL(url);
@@ -332,6 +340,7 @@ function clearInput(inputId) {
 }
 
 async function searchCustomers() {
+    let searchTimeout;
     const loading = document.getElementById('loading');
     const results = document.getElementById('results');
     const generalSearch = document.getElementById('q').value;
@@ -341,6 +350,8 @@ async function searchCustomers() {
     const plzSearch = document.getElementById('plzInput').value;
     const fachrichtungSearch = document.getElementById('fachrichtungInput').value;
     const tagFilter = document.getElementById('tagFilter').value;
+    currentSearchQuery = generalSearch;
+    currentPage = 1;
     
     // Zeige Ladeanimation
     loading.style.display = 'block';