毕业设计可以做自己的网站吗,高职网站建设专业书,受欢迎的丹阳网站建设,wordpress注册不跳转Databend 是一款现代云数仓。专为弹性和高效设计#xff0c;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#xff1a;https://app.databend.cn 。 Whats On In Databend
探索 Databend 本周新进展#xff0c;遇到更贴近你心意的 Databend 。
为指定列创建 B… 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https://app.databend.cn 。 Whats 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_columnscolumnName1[, ...].
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_columnscolumnName1[, ...]);
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。
PR #12048 | feat: support specify bloom index columns
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。
Docs | SQL Conformance
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。
feat(storage): improve optimize and recluster
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。
Whats Up Next
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用物化加速 CTE
内联公共表表达式Common Table ExpressionCTE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_revenueFROM lineitemWHERE 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_noAND 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
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