Databend 是一款现代云数仓。专为弹性和高效规划，为您的大规模分析需求保驾护航。自在且开源。立刻体会云服务：app.databend.cn 。
What’s On In Databend
探究 Databend 本周新进展，遇到更靠近你心意的 Databend 。
虚拟列
查询 JSON 内部字段的优化办法之一是运用虚拟列。
首先，运用 CREATE VIRTUAL COLUMN 为这些字段创立虚拟列。创立虚拟列后，能够运用 GENERATE VIRTUAL COLUMN 函数生成虚拟列。完成这些过程后，就能够经过相应的虚拟列直接拜访 JSON 内部字段中的数据。
Databend 现在支撑用于创立、删去、生成和修改虚拟列的一系列 SQL 语法。下面是一个简单的比如：
create table test (id int, val json);
insert into test values(1, '{"a":33,"b":44}'),(2, '{"a":55,"b":66}');
create virtual columns (val['a'], val['b']) for test;
generate virtual columns for test;
select val['a'], val['b'] from test;
+----------+----------+
| val['a'] | val['b'] |
+----------+----------+
| 33 | 44 |
| 55 | 66 |
+----------+----------+
假如你想要了解更多信息，请检查下面列出的资源。
- RFC | JSON Optimization – Virtual Column
- PR | feat(query): Support generate virtual columns
Code Corner
一起来探究 Databend 和周边生态中的代码片段或项目。
由 AskBend 驱动的交互式文档
你还记得 AskBend 吗？AskBend 是运用 Rust 编写的知识库问答体系，由 Databend 和 OpenAI 强力驱动，能够依据 Markdown 文件创立根据 SQL 的知识库。
现在，我们现已将其集成到 Databend 官方网站中，为文档查询供给了交互式体会。
假如你想要了解更多信息，请检查下面列出的资源。
- databend.rs
- PR | feat(front search): Add AI searching
亮点
以下是一些值得注意的事件，也许您能够找到感兴趣的内容。
- 为窗口函数完成表达式支撑。
- 为 SELECT list 支撑
range函数和别名。 - 新增根据标签的插入/骤变/更新去重支撑。
- 为
COPY INTO增加优化提示支撑。 - 阅览 Docs | Deploying a Databend Cluster ，以了解手动部署 Databend 集群时的技巧。
- 阅览 Docs | Data Types – BITMAP 和 Docs | Bitmap Functions ，以了解 Databend 中 BITMAP 数据类型的用法。
What’s Up Next
我们始终对前沿技术和立异理念持敞开情绪，欢迎您加入社区，为 Databend 注入活力。
运用败者树优化排序算法
目前，Databend 的排序算法运用根据堆的归并排序。
多路合并有三种主要算法：堆排序、胜者树和败者树。在这三个算法中，每次对堆进行调整都需要与左右子节点进行比较。比较次数为2logN，而胜者树和败者树调整的比较次数为 logN 。
它们之间的差异在于，胜者树需要与兄弟节点进行比较并更新父节点，而败者树只需要与父节点进行比较，然后减少了内存拜访次数。
Issue #11604 | Feature: Update sort algorithm using Loser Tree
假如你对这个主题感兴趣，能够测验处理其中的部分问题或许参加讨论和 PR review 。或许，你能够点击 link.databend.rs/i-m-feeling… 来选择一个随机问题，祝好运！
Changelog
前往检查 Databend 每日构建的改变日志，以了解开发的最新动态。
地址：github.com/datafuselab…
Contributors
非常感谢贡献者们在本周的杰出作业。
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