很高兴为您带来 Databend 2025 年 3 月的最新更新、新功能和改进！我们希望这些增强功能对您有所帮助，并期待您的反馈。
仪表盘共享
您现在可以在 Databend Cloud 上与组织内的所有人或特定个人共享您的仪表盘，并选择以下权限级别之一来控制他人对其的访问方式：
- 只读 （Read Only） ：查看仪表盘，但无法进行更改或运行查询以获取最新结果。
- 执行（Execute） ：运行查询以获取最新结果或与仪表盘交互，但无法修改它。
- 编辑（Edit） ：修改仪表盘，包括更改查询和仪表盘如何反映结果。
使用来自另一个表的值更新表
UPDATE 命令已增强，允许使用来自另一个表的值更新表。
ini
UPDATE bookstore
SET book_name = book_updates.new_book_name
FROM book_updates
WHERE bookstore.book_id = book_updates.book_id;最小日期和时间戳调整
我们已更新日期和时间戳数据类型的最小值：
- 最小日期：
0001-01-01 - 最小时间戳：
0001-01-01 00:00:00.00000
对用户名称和角色名称的限制
Databend 不允许 SQL 用户或角色名称包含以下特殊字符：
- 单引号（'）
- 双引号（"）
- 退格符（\b）
- 换页符（\f）
使用 enable_expand_roles 管理角色继承
enable_expand_roles 设置确定 SHOW_GRANTS 函数是否显示来自角色的继承权限。默认设置为 1，它递归地扩展所有权限；当设置为 0 时，它仅显示直接权限和角色授予。例如：
当 enable_expand_roles=1 时：
sql
SELECT grants FROM show_grants('role', 'a') ORDER BY object_id;
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ grants │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│ GRANT SELECT ON 'default'.'default'.'t1' TO ROLE `a` │
│ GRANT SELECT ON 'default'.'default'.'t2' TO ROLE `a` │
└──────────────────────────────────────────────────────┘当 enable_expand_roles=0 时：
sql
SELECT grants FROM show_grants('role', 'a') ORDER BY object_id;
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ grants │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│ GRANT SELECT ON 'default'.'default'.'t1' TO ROLE `a` │
│ GRANT ROLE b to ROLE `a` │
│ GRANT ROLE public to ROLE `a` │
└──────────────────────────────────────────────────────┘日志级别配置更新
databend-query.toml 配置文件中的 [log.file] 和 [log.stderr] 设置现在使用 env_logger 语法（error, warn, info, debug, trace, off），默认设置为 warn,databend_=info,openraft=info，以实现灵活的日志控制。
Iceberg 表函数
Databend 引入了以下表函数用于查询 Iceberg 元数据，允许用户高效地检查快照和清单：
- ICEBERG_MANIFEST：返回 Iceberg 表的清单文件的元数据，包括文件路径、分区详细信息和快照关联。
less
SELECT * FROM ICEBERG_MANIFEST('tpcds', 'catalog_returns');
╭───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ content │ path │ length │ partition_spec │ added_snapshot │ added_data_fil │ existing_data_ │ deleted_data_ │ added_delete_ │ existing_dele │ deleted_delet │ partition_sum │
│ Int32 │ String │ Int64 │ _id │ _id │ es_count │ files_count │ files_count │ files_count │ te_files_coun │ e_files_count │ maries │
│ │ │ │ Int32 │ Nullable(Int64 │ Nullable(Int32 │ Nullable(Int32 │ Nullable(Int3 │ Nullable(Int3 │ t │ Nullable(Int3 │ Array(Nullabl │
│ │ │ │ │ ) │ ) │ ) │ 2) │ 2) │ Nullable(Int3 │ 2) │ e(Tuple(Nulla │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ 2) │ │ ble(Boolean), │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Nullable(Bool │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ean), String, │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ String))) │
├─────────┼────────────────┼────────┼────────────────┼────────────────┼────────────────┼────────────────┼───────────────┼───────────────┼───────────────┼───────────────┼───────────────┤
│ 0 │ s3://warehouse │ 9241 │ 0 │ 75657674165904 │ 2 │ 0 │ 0 │ 2 │ 0 │ 0 │ [] │
│ │ /catalog_retur │ │ │ 11866 │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ ns/metadata/fa │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ 1ea4d5-a382-49 │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ 7a-9f22-1acb9a │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ 74a346-m0.avro │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
╰───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯- ICEBERG_SNAPSHOT：返回 Iceberg 表的快照元数据，包括数据更改、操作信息和摘要统计信息。
sql
SELECT * FROM ICEBERG_SNAPSHOT('tpcds', 'catalog_returns');
╭───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ committed_at │ snapshot_id │ parent_id │ operation │ manifest_list │ summary │
├────────────────────────────┼─────────────────────┼───────────┼───────────┼──────────────────────────────────────────────────────┼─────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2025-03-12 23:18:26.626000 │ 7565767416590411866 │ 0 │ append │ s3://warehouse/catalog_returns/metadata/snap-7565767 │ {'spark.app.id':'local-1741821433430','added-data-f │
│ │ │ │ │ 416590411866-1-fa1ea4d5-a382-497a-9f22-1acb9a74a346. │ iles':'2','added-records':'144067','total-equality- │
│ │ │ │ │ avro │ deletes':'0','changed-partition-count':'1','total-r │
│ │ │ │ │ │ ecords':'144067','total-files-size':'7679811','tota │
│ │ │ │ │ │ l-data-files':'2','added-files-size':'7679811','tot │
│ │ │ │ │ │ al-delete-files':'0','total-position-deletes':'0'} │
╰───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯[新功能预览] 表函数 fuse_vacuum2()
fuse_vacuum2() 表函数根据 data_retention_time_in_days 的设置，帮助用户清理 Fuse 表中过时的数据，回收存储空间并提升查询性能。
sql
SET data_retention_time_in_days = 0;
SELECT * FROM fuse_vacuum2('<database>', '<table>'); [新功能预览] Hilbert Clustering 优化
Databend 引入 基于范围的分区 来增强 Hilbert Clustering，使数据组织更加高效。它通过 对 Clustering Key 进行采样 、分配范围分区 ID 以及 计算 Hilbert 索引，从而实现更好的数据裁剪（pruning）和聚类，提高查询性能。
关于 Databend
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