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Databend 开源周报 #45

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发表于 2022-6-15 16:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
Databend 是一款开源、弹性、可靠的现代云数仓,查询快如闪电,与弹性、易用、低成本的云服务有机结合。



  • 实现 undrop database (#5770)
  • 支持异步插入模式以改善吞吐量 (#5567)
  • 支持变更表的 cluster_key (#5718)

meta

  • 提供回收超过保留时间的 drop 数据接口,以及相关的测试用例 (#5746)
  • protobuf 信息中保存 MIN_COMPATIBLE_VER (#5785)

functions

  • 支持 timezone() 函数 (#5840)
  • 新增 NULLIF 函数 (#5772)

new planner

  • 引入 InterpreterFactoryV2(#5729)
  • 支持 udf (#5751)
  • CREATE VIEW (#5816)
  • CREATE DATABASE (#5804) / DROP DATABASE (#5846)
  • CREATE USER (#5802) / ALTER USER (#5823) / DROP USER (#5813)



  • 重构位置解析逻辑 (#5790)
  • 显示当前租户的配置 (#5750)
  • 支持 ErrorCode 提示 (#5756)
  • 读 stage 时不再加载凭证 (#5783)
  • 将 Clickhouse HTTP 处理服务移动到独立的端口 (#5797)

new parser

  • 支持交叉连接 (#5730)
  • 展开连接列表 (#5742)



  • CI 中启用 logic test (#5836)



  • 修复未正确使用压缩 buf (#5727)
  • 支持中止 ProcessorExecutorStream (#5803)
  • 修复缓冲区长度为 0 时的 lz4raw 压缩 (#5806)
  • 修复同步工作 panic 时服务器挂起的问题 (#5814)


每周学习一个关于 Databend 的小知识:Databend 支持异步插入模式
当大量客户端并发插入小批量数据时,每个插入都会按以下路径执行:Parser->Planner->Interpreter->Pipeline考虑到 I/O 深度和缓存局部性,这种方式效率很低。为了解决此问题,将这种少量数据的插入缓存起来,以流水线的方式批量地写入磁盘,减少了磁盘的随机读写,通过牺牲少量的客户端延迟来提升插入的吞吐量。在实现这一改进之后,向同一个表的插入将会被分别独立解析和计划。插入的数据将会转化成DataBlock并缓存。当触发某些条件时,将会解释一次所有缓存的DataBlock,这也对 pipeline 的执行有好处。
阅读下面的材料以了解更多:

  • RFC | Async Insert Mode:https://databend.rs/doc/contributing/rfcs/async-insert
  • PR 5567 | Support async insert mode to imporve throughput:https://github.com/datafuselabs/databend/pull/5567/


前往查看 Databend 每日构建的变更日志,以了解开发的最新动态。地址:https://github.com/datafuselabs/databend/releases


非常感谢贡献者们在本周的卓越工作。












Databend 是一款开源、弹性、低成本,基于对象存储也可以做实时分析的新式数仓。期待您的关注,一起探索云原生数仓解决方案,打造新一代开源 Data Cloud。


  • Databend 文档:https://databend.rs/
  • Twitter:https://twitter.com/Datafuse_Labs
  • Slack:https://datafusecloud.slack.com/
  • Wechat:Databend
  • GitHub :https://github.com/datafuselabs/databend

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