Edição semanal de código aberto do Databend 140

[Antevisão da transmissão ao vivo] Os modelos grandes substituirão os programadores? "

Databend é um moderno data warehouse em nuvem. Projetado para oferecer flexibilidade e eficiência para dar suporte às suas necessidades de análise em larga escala. Gratuito e de código aberto. Experimente o serviço em nuvem agora: https://app.databend.cn .

O que há no Databend

Explore os novos desenvolvimentos do Databend esta semana e encontre o Databend que está mais perto do seu coração.

Suporte EXECUTAR IMEDIATAMENTE

O Databend agora oferece suporte ao comando EXECUTE IMMEDIATE, que permite aos usuários executar lógica SQL complexa em uma única instrução, fornecendo recursos de processamento SQL mais flexíveis.

Os exemplos são os seguintes:

EXECUTE IMMEDIATE $$
BEGIN
    LET x := 1;
    LET y := x + 1;
    LET z RESULTSET := SELECT :y + 1;
    RETURN TABLE(z);
END;
$$;
----
┌───────┐
│ 2 + 1 │
│ UInt8 │
├───────┤
│     3 │
└───────┘

Este recurso permite que o Databend ofereça melhor suporte a cenários complexos de processamento de dados. e avança ainda mais nosso trabalho no suporte a procedimentos armazenados e scripts SQL. Os parceiros interessados também são bem-vindos a participar no desenvolvimento e iteração de funções relacionadas.

Se quiser saber mais, sinta-se à vontade para entrar em contato com a equipe do Databend ou conferir os recursos listados abaixo.

Canto do Código

Vamos explorar trechos de código ou projetos no Databend e no ecossistema circundante.

技术：Rumo a uma agregação eficiente de grupos distribuídos

Na análise de dados em larga escala (OLAP), a agregação de grupos (Group Aggregation) é uma tecnologia amplamente utilizada. Ao contrário das consultas SELECT regulares, a agregação agrupada divide o conjunto de dados em grupos e agrega os dados do grupo, alterando assim a cardinalidade do resultado.

Inspirado no blog DuckDB, Databend desenvolveu um novo tipo de tabela hash agregada para otimizar a eficiência de processamento da agregação agrupada. Além disso, para melhor se adaptar aos cenários distribuídos, a Databend também projetou e implementou uma série de otimizações para distribuição.

Blogue | Rumo a uma agregação eficiente de grupos distribuídos

Destaques

Aqui estão alguns eventos dignos de nota, talvez você possa encontrar algo de interesse.

Suportes ST_GEOMPOINTFROMGEOHASHe ST_MAKEPOLYGONfunções de informação geográfica.
Suporta comentários da tabela de alterações.
Suporta compensações para viagens no tempo.
Leia o documento Documentos | Índice de texto completo para aprender sobre os recursos de indexação de texto completo do Databend.

O que vem a seguir

Estamos sempre abertos a tecnologias de ponta e ideias inovadoras e convidamos você a se juntar à comunidade e injetar vitalidade no Databend.

Adicionar resumo de consulta ao log de consulta

Um resumo de consulta é o resumo de uma consulta e, se duas consultas tiverem o mesmo resumo, significa que compartilham o mesmo esquema. Por exemplo, os dois resumos de consulta a seguir são idênticos:

"SELECT id FROM t1 WHERE name = 'a';"
"SELECT id FROM t1 WHERE name = 'b';"

Ao examinar os respectivos resumos de consulta, você pode determinar qual modo de consulta consome mais tempo, ajudando a otimizar o desempenho do banco de dados e a utilização de recursos.

Edição #15164 | façanha: adicionar resumo da consulta ao query_log

Se você estiver interessado neste tópico, poderá tentar resolver alguns dos problemas ou participar de discussões e análises de relações públicas. Alternativamente, você pode clicar em https://link.databend.rs/im-feeling-lucky para escolher uma pergunta aleatória, boa sorte!

Registro de alterações

Confira o changelog das compilações diárias do Databend para se manter atualizado sobre os desenvolvimentos mais recentes.

Endereço: https://github.com/datafuselabs/databend/releases

Colaboradores

Um grande obrigado aos colaboradores pelo excelente trabalho desta semana.

Conecte-se conosco

Databend é um novo data warehouse de código aberto, flexível e de baixo custo baseado em armazenamento de objetos que também pode realizar análises em tempo real. Aguardamos sua atenção e exploraremos juntos soluções de data warehouse nativas em nuvem para criar uma nova geração de nuvem de dados de código aberto.