Databend 是一款现代云数仓。专为弹性和高效设计，为您的大规模分析需求保驾护航。自由且开源。即刻体验云服务：app.databend.cn 。
What's On In Databend
探索 Databend 本周新进展，遇到更贴近你心意的 Databend 。
数据导入具有额外列的表
默认情况下，COPY INTO 会按照文件中的字段顺序与表中对应的列进行匹配，从而将数据导入到表中。关键在于确保文件和表之间的数据正确对齐。
如果表中的列数大于文件中的字段数，可以手动指定需要导入数据的列来保证对齐。
而在导入 CSV 格式的数据文件时，如果表中的列数大于文件中的字段数，且额外列位于表的末尾，则可以使用 FILE_FORMAT 选项 ERROR_ON_COLUMN_COUNT_MISMATCH 来导入数据。
如果您想了解更多信息，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。
为 ParquetReader 设计读策略
直接使用 arrow-rs 的 API 存在一些问题，当我们尝试为 prewhere 和 topk 下推预取数据时，无法重用之前已经反序列化过的数据块，而在现有的实现上支持重用逻辑会很复杂。
为了改善 row group 的读逻辑并且重用上一个阶段中的预取数据，我们对相关逻辑进行了大量的重构并且引入了读策略进行解耦。
NoPrefetchPoliy
没有预取阶段。直接读、反序列化并输出你需要的数据块。
PredicateAndTopkPolicy
在预取阶段预取 prewhere 和 topk 需要的列。它们反序列化为 DataBlock ，并将其计入 RowSelection 。然后按批大小分割 DataBlock 并将结果存储在内存中的 VecDeque 中。
在最后阶段读取 RowSelection 指定的剩余列，并按批输出 DataBlocks 。接着合并预取数据并根据 output_schema 来投影得到结果数据块。
TopkOnlyPolicy
与 PredicateAndTopkPolicy 类似，但在预取阶段只考虑 topk 。
如果您想了解更多信息，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。
- 在 Query 日志中增加 Spill 相关信息。
- 支持使用 COPY INTO 将数据导出为压缩文件。
- 引入
GET /v1/background/:tenant/background_tasksHTTP API 来查询后台任务。 - 阅读 Example 4: Filtering Files with Pattern 以了解如何使用模式来过滤文件。
What's Up Next
我们始终对前沿技术和创新理念持开放态度，欢迎您加入社区，为 Databend 注入活力。
修复由 SQLsmith 检测出的问题
自上个月引入 SQLsmith 测试，累计检测出大约 40 个问题。Databend Labs 正在致力于修复这些问题来改善各种场景下的系统稳定性。
我们希望你也可以参与到这项工作中，其中可能会有一些涉及类型转换和特殊值处理的简单任务，可以参考之前的其他修复进行处理。
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 link.databend.rs/i-m-feeling... 来挑选一个随机问题，祝好运！
New Contributors
一起认识社区中的新伙伴，Databend 因你们而变得更加美好。
Changelog
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Contributors
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