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What's On In Databend
探索 Databend 本周新进展，遇到更贴近你心意的 Databend 。
为指定列创建 Bloom Index
创建 bloom index 将会消耗大量 CPU 资源。对于仅有少数列涉及点查或者对数据摄入性能比较看重的宽表来说，为所有列都创建 bloom index 可能不是什么好选择。
Databend Fuse Engine 新增对 bloom_index_columns 选项的支持，这意味着你可以按需为指定列创建 bloom index ，从而达到查询性能和数据摄入性能之间的平衡。
创建带有 bloom index 的表：
CREATE TABLE table_name (
column_name1 column_type1,
column_name2 column_type2,
...
) ... bloom_index_columns='columnName1[, ...]'.为现存的表创建或修改 bloom index ：
现有的 bloom index 选项将被新选项替换，另外，不会为现有数据创建 bloom filter 。
ALTER TABLE <db.table_name> SET OPTIONS(bloom_index_columns='columnName1[, ...]');禁用 bloom index ：
ALTER TABLE <db.table_name> SET OPTIONS(bloom_index_columns='');如果您想了解更多信息，请查看下面列出的资源。
理解 SQL 一致性
Databend 的设计目标之一是符合 SQL 标准，特别是支持 ISO/IEC 9075:2011 ，也称为 SQL:2011 。虽然目前不是完全百分百符合，但 Databend 已经包含许多 SQL 标准所要求的特型，只是在语法或函数上存在一些轻微差异。
我们最近在文档中添加了一篇摘要，介绍了 Databend 符合 SQL:2011 标准的程度，希望它能帮助你进一步了解 Databend 的 SQL 语法。
如果你想要了解更多信息，请查看下面列出的资源。
Code Corner
一起来探索 Databend 和周边生态中的代码片段或项目。
了解 Databend 重聚类 Pipeline
经过良好聚类的表在某些存储块中仍然可能会变得混乱，从而对查询性能产生负面影响。例如，该表会继续进行 DML 操作（INSERT / UPDATE / DELETE）。
重聚类操作并不是从头开始对表再次聚类，而是基于聚类算法的计算来选择并重新组织现存最混乱的存储块。
重聚类的 pipeline 如下图所示：
┌──────────┐ ┌───────────────┐ ┌─────────┐
│FuseSource├────►│CompoundBlockOp├────►│SortMerge├────┐
└──────────┘ └───────────────┘ └─────────┘ │
┌──────────┐ ┌───────────────┐ ┌─────────┐ │ ┌──────────────┐ ┌─────────┐
│FuseSource├────►│CompoundBlockOp├────►│SortMerge├────┤────►│MultiSortMerge├────►│Resize(N)├───┐
└──────────┘ └───────────────┘ └─────────┘ │ └──────────────┘ └─────────┘ │
┌──────────┐ ┌───────────────┐ ┌─────────┐ │ │
│FuseSource├────►│CompoundBlockOp├────►│SortMerge├────┘ │
└──────────┘ └───────────────┘ └─────────┘ │
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│ ┌──────────────┐
│ ┌───►│SerializeBlock├───┐
│ │ └──────────────┘ │
│ │ ┌──────────────┐ │ ┌─────────┐ ┌────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌──────────┐
└───►│───►│SerializeBlock├───┤───►│Resize(1)├───►│SerializeSegment├────►│TableMutationAggr├────►│CommitSink│
│ └──────────────┘ │ └─────────┘ └────────────────┘ └─────────────────┘ └──────────┘
│ ┌──────────────┐ │
└───►│SerializeBlock├───┘如果你想要了解更多信息，请查看下面列出的资源。
Highlights
以下是一些值得注意的事件，也许您可以找到感兴趣的内容。
- 支持分布式
COPY INTO。 - 阅读文档 Docs | ATTACH TABLE 了解如何将现有的表附加到另一个表上。
- 阅读文档 Docs | Deepnote 和 Docs | MindsDB 了解 Databend 如何与你的数据科学项目协同。
- 阅读文档 Docs | Window Functions 和 Docs | Bitmap Functions 以全面了解 Databend 支持的 BITMAP 函数和窗口函数。
What's Up Next
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用物化加速 CTE
内联公共表表达式（Common Table Expression，CTE）能够满足大多数情况，但是如果 CTE 像 TPCH Q15 那样比较重，那么完成查询的代价可能会非常高。在这类情况下，最好引入物化来加速 CTE 。
--- TPCH Q15
WITH revenue AS
(SELECT l_suppkey AS supplier_no,
sum(l_extendedprice * (1 - l_discount)) AS total_revenue
FROM lineitem
WHERE l_shipdate >= TO_DATE ('1996-01-01')
AND l_shipdate < TO_DATE ('1996-04-01')
GROUP BY l_suppkey)
SELECT s_suppkey,
s_name,
s_address,
s_phone,
total_revenue
FROM supplier,
revenue
WHERE s_suppkey = supplier_no
AND total_revenue =
(SELECT max(total_revenue)
FROM revenue)
ORDER BY s_suppkey;Issue #12067 | Feature: speed up CTE by materialization
如果你对这个主题感兴趣，可以尝试解决其中的部分问题或者参与讨论和 PR review 。或者，你可以点击 Enum datatype support · Issue #3328 · datafuselabs/databend · GitHub 来挑选一个随机问题，祝好运！
Changelog
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地址：Releases · datafuselabs/databend · GitHub
Contributors
非常感谢贡献者们在本周的卓越工作。
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