Databend v1.1 版本发布！-六虎

各位社区小伙伴们，Databend 于 2023 年 4 月 14 日迎来了 v1.1.0 版别的正式发布！这次新版别是 Databend 发布1.0 版别之后的第一个大版别！相较于 v1.0.0 版别，开发者们一共新增了 1,616 次commit，共计 505 个优化和修正，涉及 2,069 个文件变更，约 16 万 行代码修改。感谢各位社区伙伴的参加，以及每一个让 Databend 变得更好的你！

在 v1.1.0 版别中，咱们为 COPY INTO 支撑了根本的 ETL 才能，在数据导入进程中即可轻松转化数据；Databend 现在能够成功运转所有 TPC-DS 查询，此外，还进行了一些性能优化和功用改进。

Databend x 内核

Databend 重要新特性速览，遇到更贴近你心意的 Databend 。

COPY INTO 支撑 ETL 才能

COPY INTO 是 Databend 跨多云数据导入的重要途径，现在，它也具备根本的数据转化才能，避免在暂时表中存储预转化数据，并支撑列重新排序、列省略和根据 SELECT 的转化查询。

  CREATE TABLE my_table(id int, name string, time date);
  COPY INTO my_table
  FROM (SELECT t.id, t.name, to_date(t.timestamp) FROM @mystage t)
  FILE_FORMAT = (type = parquet) PATTERN='.*parquet';

这一功用能够协助你简化 ETL 工作流，从而更专心于数据剖析。

Docs – Load Data | Transforming Data During a Load

支撑悉数 TPC-DS 查询

Databend 现已支撑悉数 99 条 TPC-DS 查询！

TPC-DS 是一个面向决策支撑体系的包括多维度常规运用模型的决策支撑 benchmark ，它对决策支撑体系的几个普遍适用方面进行建模，包括查询和数据保护。TPC-DS 被广泛用于衡量决策支撑和剖析体系的性能。

Blog – Benchmarking TPC-DS with Databend

REPLACE INTO

Databend 现在支撑运用 REPLACE INTO 句子刺进或更新数据。该句子答应你指定一个冲突键（conflict key），用于判断是应该刺进一行新数据，还是更新一行已有数据。

假如表中已经存在与冲突键相同的行，Databend 会用新数据更新这一行。否则，新数据会作为一行新记录添加到表中。你能够运用这个句子来轻松地同步不同来源的数据或处理重复记录。

#> CREATE TABLE employees(id INT, name VARCHAR, salary INT);
#> REPLACE INTO employees (id, name, salary) ON (id) VALUES (1, 'John Doe', 50000);
#> SELECT  * FROM Employees;
+------+----------+--------+
| id   | name     | salary |
+------+----------+--------+
|    1 | John Doe |  50000 |
+------+----------+--------+

Docs – DML Commands | REPLACE

Window Function

窗口函数（Window Function）为每行数据进行一次计算：输入多行（一个窗口）、回来一个值。在报表等剖析型查询中，窗口函数能优雅地表达某些需求，发挥不可代替的作用。

  -- use aggrerate window function
  SELECT date, AVG(amount) over (partition by date)
  FROM BookSold
  June 21|544.0
  June 21|544.0
  June 22|454.5
  June 22|454.5
  June 23|643.0
  June 23|643.0

聚合窗口函数能够将聚合运算运用于窗口中的每一行数据。Databend 所支撑的所有聚合函数都能够作为聚合窗口函数运用。

Docs – SQL Functions | Window Functions

Databend x 生态

Databend 的生态地图得到了进一步的完善。是时候将 Databend 引进你的数据洞见工作流啦！

可视化大盘

Metabase、Redash 和 Grafana 都是开源的可视化东西，能够从多个数据源中查询数据并将其可视化。

Databend 现在提供对上述三种东西的支撑。你能够运用 Databend 作为数据源，利用这三种东西轻松构建可视化大盘，更好地理解和剖析你的数据。

Docs – Data Visualization | Metabase

Docs – Data Visualization | Redash

Docs – Data Visualization | Connecting Databend With Grafana

编程言语支撑

除了支撑 Python、Go、Java 之外，Databend 现在还具有自己的 Rust driver。这意味着你能够运用 Rust 轻松衔接 Databend 并履行 SQL 查询。

  use databend_driver::new_connection;
  let dsn = "databend://root:@localhost:8000/default?sslmode=disable";
  let conn = new_connection(dsn).unwrap();
  let sql_create = "CREATE TABLE books (
      title VARCHAR,
      author VARCHAR,
      date Date
  );";
  conn.exec(sql_create).await.unwrap();

crates.io – databend-driver

Databend x AI

当云数仓遇到当下最热的大模型会擦出怎样的火花？Databend 与 OpenAI 联乘，让生产力多一点 AI 。

AI Functions

Databend 现在内置实用 AI 函数 ai_to_sql，支撑将自然言语转化为 SQL 句子，轻松为杂乱剖析使命编写高质量的 SQL 。

  SELECT * FROM ai_to_sql(
      'List the total amount spent by users from the USA who are older than 30 years, grouped by their names, along with the number of orders they made in 2022');

别的，Databend 还支撑文本 embeding 生成、相似度检索、文本补全等才能，一站式轻松构建根据 SQL 查询、由 AI 赋能的生产力东西。

  SELECT doc_id, text_content, cosine_distance(embedding, ai_embedding_vector('What is a subfield of artificial intelligence?')) AS distance
  FROM embeddings
  ORDER BY distance ASC
  LIMIT 5;
  SELECT ai_text_completion('Artificial intelligence is a fascinating field. What is a subfield of artificial intelligence?') AS completion;

Docs – SQL Functions | AI Functions

AskBend

不如问问神奇海螺吧！Databend 现在上线 AskBend 知识库问答体系，能够在线问答关于 Databend 的悉数。

P.S. AskBend 现已开源，由 Databend Cloud 和 AI Functions 强力驱动，你也能够运用 Markdown 文件创建并布置自己的智能小助手。

AskBend – asking for Databend documentation

Github – datafuselabs/askbend

下载运用

假如你对咱们新版别功用感兴趣，欢迎来 github.com/datafuselab… 页面检查悉数的 changelog 或者下载 release 体验。

假如你还在运用旧版别的 Databend，咱们引荐晋级到最新版别，晋级进程请参考：

databend.rs/doc/operati…

定见反馈

假如您遇到任何运用上的问题，欢迎随时通过 GitHub issue 或社区用户群中提主张

GitHub: github.com/datafuselab…

称谢

最后感谢参加新版别设计开发，测验，文档贡献的开发者们。

关于Databend

Databend 是一款开源、弹性、低成本，根据对象存储也能够做实时剖析的新式数仓。等待您的关注，一同探究云原生数仓解决方案，打造新一代开源 Data Cloud。

‍‍ Databend Cloud：databend.cn

Databend 文档：databend.rs/

Wechat：Databend

✨ GitHub：github.com/datafuselab…

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