Databend 开源周报第 136 期

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 。

理解 Databend 中的任务与通知

Databend 现已支持完备的任务与通知机制。

任务会根据计划或基于 DAG 的任务图执行指定的 SQL 语句。利用通知集成,可以向外部消息服务发送通知。

sql 复制代码
CREATE TASK IF NOT EXISTS mytask
 WAREHOUSE = 'mywh'
 SCHEDULE = 30 SECOND
 ERROR_INTEGRATION = 'myerror'
AS
BEGIN
    BEGIN;
    INSERT INTO mytable(ts) VALUES(CURRENT_TIMESTAMP);
    DELETE FROM mytable WHERE ts < DATEADD(MINUTE, -5, CURRENT_TIMESTAMP());
    COMMIT;
END;

上面的例子定义了一个名为 mytask 的任务。它会在 mywh 计算集群上每 30 秒运行一次。任务会执行一个包含 INSERT 语句和 DELETE 语句的多语句事务。当任务失败时,它将触发名为 myerror 的错误集成。

任务与通知相关机制在 Databend Cloud 开箱即用,如果您想了解更多信息,欢迎联系 Databend 团队,或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。

Databend vs. Snowflake:数据摄入基准测试

近期,Databend 与 Snowflake 进行了数据摄入基准测试,涵盖性能和成本等方面,主要包含以下四项基本测试:

  • TPC-H SF100 数据集加载,面向大规模数据,约 6 亿行。
  • ClickBench Hits 数据集加载,面向大宽表数据,约 1 亿行。
  • 1 秒新鲜度:在 1 秒的新鲜度限制下,比较平台的数据摄取能力。
  • 5 秒新鲜度:在 5 秒的新鲜度限制下,比较平台的数据摄取能力。

数据集加载对比

数据新鲜度对比

欢迎感兴趣的小伙伴阅读下面的文档,了解 Databend Cloud 的低成本、高性能数据摄入。

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。

  • CROSS JOIN 支持外溢。
  • 聚合哈希表支持外溢。
  • 支持刷新倒排索引。
  • 为时间日期相关函数添加更多函数别名,以支持更多数据分析工具。

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。

支持 TOP K 语法

Databend 计划支持 SELECT TOP 语句,用于选出结果集的前 K 项。

下面的 SELECT TOP 语句,用于选出有序结果集的前 4 项:

sql 复制代码
select TOP 4 c1 from testable ORDER BY c1;

等效于下面的 SELECT ... LIMIT 语句。

sql 复制代码
select c1 from testable order by c1 limit 4;

这是一个 good first issue(新手友好问题),旨在引导对 Rust 和 Databend 感兴趣的同学参与。

Issue #14972 | Feature: top k syntax support

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

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:github.com/datafuselab...

Contributors

非常感谢贡献者们在本周的卓越工作。

Connect With Us

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。

相关推荐
哈__2 小时前
数据库迁移实操与金仓数据库技术优势:从语法兼容到自动化落地
数据库
蟹至之2 小时前
增删查改(其一) —— insert插入 与 select条件查询
数据库·mysql·增删查改
Yeats_Liao3 小时前
时序数据库系列(七):性能监控实战指标收集
数据库·后端·时序数据库
无心水3 小时前
【中间件:Redis】1、Redis面试核心:线程模型深度解析(6.0前后变化+工作流程)
数据库·redis·面试·redis面试·redis原理·redis线程模型·后端技术
milanyangbo3 小时前
从同步耦合到异步解耦:消息中间件如何重塑系统间的通信范式?
java·数据库·后端·缓存·中间件·架构
绛洞花主敏明3 小时前
Gorm(十四)的多条件叠加
数据库
枫叶丹44 小时前
【Qt开发】布局管理器(五)-> QSpacerItem 控件
开发语言·数据库·c++·qt
伯恩bourne4 小时前
【SqlServer】日志文件无法收缩的解决方法
数据库·oracle·sqlserver
像风一样自由20204 小时前
Redis与MinIO:两大存储利器的区别与联系
数据库·redis·缓存·minio
todoitbo5 小时前
使用n8n搭建服务器监控系统:从Webhook到Telegram告警的完整实现
运维·服务器·数据库·ai·向量数据库·流处理·n8n