GreptimeDB v0.6 リリース | データノード間のデータテーブルリージョンの移行をサポート

2024 年の新年の初めに、Greptime チームは新年の活力で集中的なバージョンの反復を実行し続けます。前回の更新からわずか 3 週間で、オープン ソースの時系列データベースは、より強力で機能が豊富な新しいバージョンである GreptimeDB v0.6 を受け取りました。

次に、GreptimeDB v0.6 のメジャー バージョンの改善点を紹介します。

  • v0.6の新機能
  • その他のハイライトの更新

リージョンの移行

v0.5 バージョンでは、Kafka WAL のサポートを導入し、複数のデータノード間でリージョン データを同期および移行できるようにしました。バージョン 0.6 では、最初にリージョン移行機能を実装し、データの整合性を確保し、クラスターの負荷を動的に調整するための優れた基盤を提供しながら、データノード間でデータテーブルのリージョンを移行できる機能をユーザーに提供しました。

たとえば、クエリ パフォーマンスの要件が高まると、ユーザーはリージョン移行を通じてデータ テーブル リージョンを負荷が低い、または仕様が大きいデータノード ノードに簡単に移行して、クエリ パフォーマンスを向上させることができます。

将来的には、リソース使用率を最適化するためにサービスを中断することなく、リアルタイムで監視される負荷状況とビジネス ニーズに基づいてデータ リージョンをインテリジェントに再割り当てする動的なリージョン分散を導入する予定です。これにより、よりインテリジェントで効率的なデータ管理が可能になり、刻々と変化するビジネス環境を持続的にサポートします。

その他のハイライトの更新

  • クエリのデフォルトのタイムゾーンを指定できるようにする新しい構成項目を追加しました

    構成オプションを追加することで--store-key-prefix、管理者は、metasrv で使用されるキー プレフィックスを指定して、キー名の競合を回避できます。

  • PromQL に OR 論理演算子を実装しました

    新しい特別なUNION演算子 ( PromQL 内OR) は、特定の PromQL クエリ シナリオ専用に追加されています。この演算子は 2 つの入力ノードを受け入れ、左側の子ノードのすべての列が出力され、compare_keys指定された列は重複のチェックに使用されます。重複が見つかった場合、それらがすべて右側のノードからのものである場合、最初の行のみが保持され、左側のノードの行はすべて破棄されます。出力には、すべての左右のノードの列とその順序が含まれます。行数は固定されていません。

今後の展望

v0.7 では、新しいインデックス モジュールを導入します。その最初の実装は転置インデックスになります。私たちの目標は、このインデックス モジュールを使用して、大規模なタイムラインから少数のタイムラインをフィルタリングしてクエリを実行するパフォーマンスを向上させることです。これはまさに、Metric Engine が監視可能なシナリオで焦点を当てている機能です。私たちのチームは現在、パフォーマンスと安定性を確認するために 2 つの組み合わせをテストしています。今後の v0.7 バージョンにご期待ください。

Greptime についての知識:

Greptime Greptime Technology は 2022 年に設立され、現在、時系列データベース GreptimeDB、GreptimeCloud、可観測性ツール GreptimeAI の 3 つの製品の改善と構築を行っています。

GreptimeDB は、Rust 言語で書かれた時系列データベースであり、分散型、オープンソース、高い互換性を備えており、企業が時系列データをリアルタイムで読み取り、書き込み、処理し、分析するのに役立ちます。 GreptimeAI は、可観測性、モノのインターネット、その他の分野と高度に統合できるフルマネージド DBaaS サービスをユーザーに提供し、コスト、パフォーマンス、生成プロセスのフルリンク監視を提供します。

GreptimeCloud と GreptimeAI は正式にテストされています。最新の開発状況については、公式アカウントまたは公式 Web サイトをフォローしてください。

公式サイト:https://greptime.cn/

GitHub: https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb

ドキュメント: https://docs.greptime.cn/

Twitter: https://twitter.com/Greptime

スラック: https://greptime.com/slack

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/greptime/

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転載: my.oschina.net/u/6839317/blog/10862471