Databend 产品月报（2024年10月）

news2024/11/24 13:26:39

 很高兴为您带来 Databend 2024 年 10 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。

Databend Cloud：多集群的计算集群

多集群的计算集群会根据工作负载需求自动调整计算资源，添加或移除集群。它通过按需扩展或缩减，确保高并发和性能的同时优化成本。

您可以在创建计算集群时启用多集群功能，并设置计算集群可扩展的最大集群数。有关更多信息，请参阅“多集群计算集群”。

重置 FUSE 引擎选项

现在，您可以使用 ALTER TABLE OPTIONS 命令重置一个表的 FUSE 引擎选项，将其恢复为默认值。

ALTER TABLE [ <database_name>. ]<table_name> UNSET OPTIONS (<options>)

举例：

ALTER TABLE fuse_table UNSET OPTIONS (block_per_segment, data_retention_period_in_hours);

SHOW CREATE TABLE fuse_table;

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
       Table: fuse_table
Create Table: CREATE TABLE fuse_table (
  a INT NULL
) ENGINE=FUSE COMPRESSION='lz4' STORAGE_FORMAT='native'

COPY INTO：新增导出选项

COPY INTO 命令引入了新的导出选项：

  • OVERWRITE：当设置为 true 时，将覆盖目标路径中同名的现有文件。注意：OVERWRITE = true 需要 USE_RAW_PATH = true 且 INCLUDE_QUERY_ID = false。
  • INCLUDE_QUERY_ID：当设置为 true 时，导出的文件名中将包含一个唯一的 UUID。
  • USE_RAW_PATH：当设置为 true 时，将使用用户提供的精确路径（包括完整文件名）进行数据导出。如果设置为 false，用户必须提供目录路径。

处理无效日期和时间值

Databend 会自动将无效的日期或时间戳值转换为其最小的有效等价值：日期转换为 1000-01-01，时间戳转换为 1000-01-01 00:00:00，以确保在处理超出范围或格式不正确的日期和时间戳时的一致性。

-- 尝试将最大日期加一天，超出有效范围。
-- 结果: 返回 DateMIN (1000-01-01) 而不是错误。
SELECT ADD_DAYS(TO_DATE('9999-12-31'), 1);

┌────────────────────────────────────┐
│ add_days(to_date('9999-12-31'), 1) │
├────────────────────────────────────┤
│ 1000-01-01                         │
└────────────────────────────────────┘

-- 尝试从最小日期减去一分钟，这将无效。
-- 结果: 返回 DateMIN (1000-01-01 00:00:00)，确保结果的稳定性。
SELECT SUBTRACT_MINUTES(TO_DATE('1000-01-01'), 1);

┌────────────────────────────────────────────┐
│ subtract_minutes(to_date('1000-01-01'), 1) │
├────────────────────────────────────────────┤
│ 1000-01-01 00:00:00                        │
└────────────────────────────────────────────┘

新日期函数：DATE_DIFF

DATE_DIFF 函数根据指定的时间单位计算两个日期或时间戳之间的差异。如果 <end_date> 在 <start_date> 之后，结果为正；如果在之前，结果为负。

SELECT DATE_DIFF(HOUR, YESTERDAY(), TODAY());

┌───────────────────────────────────────┐
│ DATE_DIFF(HOUR, yesterday(), today()) │
├───────────────────────────────────────┤
│                                    24 │
└───────────────────────────────────────┘

新聚合函数：MODE

MODE 函数返回在一组值中出现频率最高的值。

SELECT MONTH(sale_date) AS month, MODE(product_id) AS most_sold_product
FROM sales
GROUP BY month
ORDER BY month;

┌─────────────────────────────────────┐
│      month      │ most_sold_product │
├─────────────────┼───────────────────┤
│               1 │               101 │
│               2 │               102 │
└─────────────────────────────────────┘

新增JSON 函数

我们引入了一系列 JSON 函数，以便您更轻松地处理JSON 数据：

  • JSON_ARRAY_DISTINCT：移除 JSON 数组中的重复元素，返回仅包含唯一元素的数组。
SELECT JSON_ARRAY_DISTINCT('["apple", "banana", "apple", "orange", "banana"]'::VARIANT);

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_distinct('["apple", "banana", "apple", "orange", "banana"]'::VARIANT): ["apple","banana","orange"]
  • JSON_ARRAY_EXCEPT：返回一个新的 JSON 数组，包含第一个 JSON 数组中不在第二个 JSON 数组中的元素。
SELECT JSON_ARRAY_EXCEPT(
    '["apple", "banana", "orange"]'::JSON,  
    '["banana", "grapes"]'::JSON         
);

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_except('["apple", "banana", "orange"]'::VARIANT, '["banana", "grapes"]'::VARIANT): ["apple","orange"]

-- Return an empty array because all elements in the first array are present in the second array.
SELECT json_array_except('["apple", "banana", "orange"]'::VARIANT, '["apple", "banana", "orange"]'::VARIANT)

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_except('["apple", "banana", "orange"]'::VARIANT, '["apple", "banana", "orange"]'::VARIANT): []
  • JSON_ARRAY_FILTER：根据指定的 Lambda 表达式过滤 JSON 数组中的元素，仅返回满足条件的元素。
SELECT JSON_ARRAY_FILTER(
    ['apple', 'banana', 'avocado', 'grape']::JSON,
    d -> d::String LIKE 'a%'
);

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_filter(['apple', 'banana', 'avocado', 'grape']::VARIANT, d -> d::STRING LIKE 'a%'): ["apple","avocado"]
  • JSON_ARRAY_INSERT：在指定索引处向 JSON 数组中插入一个值，并返回更新后的 JSON 数组。
-- The new element is inserted at position 0 (the beginning of the array), shifting all original elements to the right
SELECT JSON_ARRAY_INSERT('["task1", "task2", "task3"]'::VARIANT, 0, '"new_task"'::VARIANT);

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_insert('["task1", "task2", "task3"]'::VARIANT, 0, '"new_task"'::VARIANT): ["new_task","task1","task2","task3"]

-- The new element is inserted at position 1, between task1 and task2
SELECT JSON_ARRAY_INSERT('["task1", "task2", "task3"]'::VARIANT, 1, '"new_task"'::VARIANT);

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_insert('["task1", "task2", "task3"]'::VARIANT, 1, '"new_task"'::VARIANT): ["task1","new_task","task2","task3"]

-- If the index exceeds the length of the array, the new element is appended at the end of the array
SELECT JSON_ARRAY_INSERT('["task1", "task2", "task3"]'::VARIANT, 6, '"new_task"'::VARIANT);

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_insert('["task1", "task2", "task3"]'::VARIANT, 6, '"new_task"'::VARIANT): ["task1","task2","task3","new_task"]

-- The new element is inserted just before the last element (task3)
SELECT JSON_ARRAY_INSERT('["task1", "task2", "task3"]'::VARIANT, -1, '"new_task"'::VARIANT);

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_insert('["task1", "task2", "task3"]'::VARIANT, - 1, '"new_task"'::VARIANT): ["task1","task2","new_task","task3"]

-- Since the negative index exceeds the array’s length, the new element is inserted at the beginning
SELECT JSON_ARRAY_INSERT('["task1", "task2", "task3"]'::VARIANT, -6, '"new_task"'::VARIANT);

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_insert('["task1", "task2", "task3"]'::VARIANT, - 6, '"new_task"'::VARIANT): ["new_task","task1","task2","task3"]
  • JSON_ARRAY_INTERSECTION：返回两个 JSON 数组之间的共同元素。
-- Find the intersection of two JSON arrays
SELECT json_array_intersection('["Electronics", "Books", "Toys"]'::JSON, '["Books", "Fashion", "Electronics"]'::JSON);

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_intersection('["Electronics", "Books", "Toys"]'::VARIANT, '["Books", "Fashion", "Electronics"]'::VARIANT): ["Electronics","Books"]

-- Find the intersection of the result from the first query with a third JSON array using an iterative approach
SELECT json_array_intersection(
    json_array_intersection('["Electronics", "Books", "Toys"]'::JSON, '["Books", "Fashion", "Electronics"]'::JSON),
    '["Electronics", "Books", "Clothing"]'::JSON
);

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_intersection(json_array_intersection('["Electronics", "Books", "Toys"]'::VARIANT, '["Books", "Fashion", "Electronics"]'::VARIANT), '["Electronics", "Books", "Clothing"]'::VARIANT): ["Electronics","Books"]
  • JSON_ARRAY_OVERLAP：检查两个 JSON 数组之间是否存在重叠，如果有共同元素则返回 true，否则返回 false。
SELECT json_array_overlap(
    '["apple", "banana", "cherry"]'::JSON,  
    '["banana", "kiwi", "mango"]'::JSON
);

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_overlap('["apple", "banana", "cherry"]'::VARIANT, '["banana", "kiwi", "mango"]'::VARIANT): true


SELECT json_array_overlap(
    '["grape", "orange"]'::JSON,  
    '["apple", "kiwi"]'::JSON     
);

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_overlap('["grape", "orange"]'::VARIANT, '["apple", "kiwi"]'::VARIANT): false
  • JSON_ARRAY_REDUCE：通过应用指定的 Lambda 表达式，将 JSON 数组简化为单个值。
SELECT JSON_ARRAY_REDUCE(
    [2, 3, 4]::JSON, 
    (acc, d) -> acc::Int * d::Int
);

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_reduce([2, 3, 4]::VARIANT, (acc, d) -> acc::Int32 * d::Int32): 24
  • JSON_ARRAY_TRANSFORM（别名：JSON_ARRAY_APPLY 和 JSON_ARRAY_MAP）：使用指定的转换 Lambda 表达式转换 JSON 数组的每个元素。
SELECT JSON_ARRAY_TRANSFORM(
    [1, 2, 3, 4]::JSON,
    data -> (data::Int * 10)
);

-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
json_array_transform([1, 2, 3, 4]::VARIANT, data -> data::Int32 * 10): [10,20,30,40]
  • JSON_OBJECT_PICK：创建一个新的 JSON 对象，仅包含输入 JSON 对象中指定的键。如果指定的键在输入对象中不存在，则在结果中省略该键。
-- Pick a single key:

SELECT json_object_pick('{"a":1,"b":2,"c":3}'::VARIANT, 'a');
-- Result: {"a":1}

-- Pick multiple keys:

SELECT json_object_pick('{"a":1,"b":2,"d":4}'::VARIANT, 'a', 'b');
-- Result: {"a":1,"b":2}


-- Pick with non-existent key (non-existent keys are ignored):

SELECT json_object_pick('{"a":1,"b":2,"d":4}'::VARIANT, 'a', 'c');
-- Result: {"a":1}
  • JSON_OBJECT_DELETE：从 JSON 对象中删除指定的键，并返回修改后的对象。如果指定的键在对象中不存在，则被忽略。
-- Delete a single key:

SELECT json_object_delete('{"a":1,"b":2,"c":3}'::VARIANT, 'a');
-- Result: {"b":2,"c":3}


-- Delete multiple keys:

SELECT json_object_delete('{"a":1,"b":2,"d":4}'::VARIANT, 'a', 'c');
-- Result: {"b":2,"d":4}


-- Delete a non-existent key (key is ignored):

SELECT json_object_delete('{"a":1,"b":2}'::VARIANT, 'x');
-- Result: {"a":1,"b":2}

关于 Databend

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。

👨‍💻‍ Databend Cloud：databend.cn

📖 Databend 文档：docs.databend.cn/

💻 Wechat：Databend

✨ GitHub：github.com/datafuselab…

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2229759.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

多线程编程与并发控制缓存策略负载均衡数据库优化

多线程编程与并发控制缓存策略负载均衡数据库优化

本人详解 作者：王文峰，参加过 CSDN 2020年度博客之星，《Java王大师王天师》 公众号：JAVA开发王大师，专注于天道酬勤的 Java 开发问题中国国学、传统文化和代码爱好者的程序人生，期待你的关注和支持！本人外号：神秘小峯 山峯 转载说明：务必注明来源（注明：作者：王文峰…
阅读更多...
硅谷甄选（8）spu

硅谷甄选（8）spu

Spu模块 SPU(Standard Product Unit)&#xff1a;标准化产品单元。是商品信息聚合的最小单位&#xff0c;是一组可复用、易检索的标准化信息的集合&#xff0c;该集合描述了一个产品的特性。通俗点讲&#xff0c;属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。 7.1 Spu模块的静态…
阅读更多...
【Three.js】SpriteMaterial 加载图片泛白，和原图片不一致

【Three.js】SpriteMaterial 加载图片泛白，和原图片不一致

解决方法 如上图所示&#xff0c;整体泛白了&#xff0c;解决方法如下&#xff0c;添加 material.map.colorSpace srgb const imgTexture new THREE.TextureLoader().load(imgSrc)const material new THREE.SpriteMaterial({ map: imgTexture, transparent: true, opacity:…
阅读更多...
【高阶数据结构】红黑树的插入

【高阶数据结构】红黑树的插入

&#x1f921;博客主页&#xff1a;醉竺 &#x1f970;本文专栏&#xff1a;《高阶数据结构》 &#x1f63b;欢迎关注&#xff1a;感谢大家的点赞评论关注&#xff0c;祝您学有所成&#xff01; ✨✨&#x1f49c;&#x1f49b;想要学习更多《高阶数据结构》点击专栏链接查看&a…
阅读更多...
CCNA对学历有要求吗？看看你是否有资格报考

CCNA对学历有要求吗？看看你是否有资格报考

思科认证网络助理工程师CCNA作为网络工程领域的权威认证之一&#xff0c;备受年轻人的青睐。然而&#xff0c;对于部分文化水平较低的年轻人来说&#xff0c;他们可能会有一个疑问&#xff1a;CCNA认证对学历有要求吗? 一、CCNA对学历有要求吗? 没有! 针对这一问题&#…
阅读更多...
别再盲目选购随身WiFi了！一文教你精准挑选最适合自己的随身WiFi！随身wifi哪个牌子的最好用？

别再盲目选购随身WiFi了！一文教你精准挑选最适合自己的随身WiFi！随身wifi哪个牌子的最好用？

市面上随身WiFi种类繁多&#xff0c;4G/5G&#xff0c;单网设备/三网设备&#xff0c;电池款/USB款/充电宝款等难以抉择。本文旨在为你提供一份详尽的随身WiFi选购指南&#xff01; 首先&#xff0c;明确需求&#xff1a;4G还是5G&#xff1f; 日常用网&#xff0c;如浏览视频…
阅读更多...
天锐绿盾加密软件与Ping32：信息安全领域的双子星，谁将引领加密新风尚？

天锐绿盾加密软件与Ping32：信息安全领域的双子星，谁将引领加密新风尚？

在信息安全这片广袤的星空中&#xff0c;有两颗璀璨的明星格外引人注目&#xff0c;它们就是天锐绿盾加密软件和Ping32。这两款加密软件各自以其卓越的性能、全面的功能和深度的安全保障&#xff0c;赢得了众多企业的青睐。那么&#xff0c;在它们之间&#xff0c;谁将引领加密…
阅读更多...
《探索 HarmonyOS NEXT(5.0)：开启构建模块化项目架构奇幻之旅 —— 构建公共能力层》

《探索 HarmonyOS NEXT(5.0)：开启构建模块化项目架构奇幻之旅 —— 构建公共能力层》

上一篇大概说了 《探索 HarmonyOS NEXT(5.0)&#xff1a;开启构建模块化项目架构奇幻之旅 —— 构建基础特性层》&#xff0c;这一篇继续开发 构建公共能力层。 公共能力层 主要针对公共能力层的各子目录将被编译成HAR包&#xff0c;而他们只能被产品定制层和基础特性层所依赖…
阅读更多...
开源 AI 智能名片 2+1 链动模式 S2B2C 商城小程序与私域流量圈层

开源 AI 智能名片 2+1 链动模式 S2B2C 商城小程序与私域流量圈层

摘要&#xff1a;本文探讨了私域流量圈层的特点以及其在当今时代的重要性&#xff0c;分析了开源 AI 智能名片 21 链动模式 S2B2C 商城小程序源码在私域流量圈层构建中的作用&#xff0c;阐述了产品在圈层时代被标签化的现象&#xff0c;并以实例展示了如何利用该小程序源码打造…
阅读更多...
【网络】传输层协议TCP（中）

【网络】传输层协议TCP（中）

目录 四次挥手状态变化 流量控制 PSH标记位 URG标记位 四次挥手状态变化 之前我们讲了四次挥手的具体过程以及为什么要进行四次挥手&#xff0c;下面是四次挥手的状态变化 那么我们下面可以来验证一下CLOSE_WAIT这个状态&#xff0c;这个状态出现的条件是后调用close的一方…
阅读更多...
11款PDF阅读器深度体验分享！你选哪一款？

11款PDF阅读器深度体验分享！你选哪一款？

不管是哪个行业还是哪个职位&#xff0c;每天处理的文件中&#xff0c;PDF格式的文档占据了相当大的比例。为了提高工作效率&#xff0c;我尝试了市面上几款流行的PDF阅读器&#xff0c;下面来和大家分享我用过的11款PDF阅读软件怎么样吧。 一、福昕PDF编辑器 直达通道&#…
阅读更多...
Gradle篇（入门到精通）

Gradle篇（入门到精通）

目录 一、前言 1. 项目构建历史 1.1. 传统方式 1.2. 构建工具 1.3. Gradle 2. 初始 groovy 2.1. 什么是 Groovy 2.2. Groovy 安装环境 2.3. groovy 与 Java 对比 3. groovy 特性 3.1. 基础语法 3.2. 闭包 二、gradle 实战 1. Gradle 环境搭建 1.1. 安装 gradle …
阅读更多...
8.FreeRTOS之软件定时器

8.FreeRTOS之软件定时器

什么是定时器&#xff1f; 简单可以理解为闹钟&#xff0c;到达指定一段时间后&#xff0c;就会响铃。 STM32 芯片自带硬件定时器&#xff0c;精度较高&#xff0c;达到定时时间后会触发中断&#xff0c;也可以生成 PWM 、输入 捕获、输出比较&#xff0c;等等&#xff0c;功…
阅读更多...
MySQL 9从入门到性能优化-系统信息函数

MySQL 9从入门到性能优化-系统信息函数

【图书推荐】《MySQL 9从入门到性能优化&#xff08;视频教学版&#xff09;》-CSDN博客 《MySQL 9从入门到性能优化&#xff08;视频教学版&#xff09;&#xff08;数据库技术丛书&#xff09;》(王英英)【摘要 书评 试读】- 京东图书 (jd.com) MySQL9数据库技术_夏天又到了…
阅读更多...
人脸识别算法 - 专利1分析

人脸识别算法 - 专利1分析

专利CN117576758A中说明了一种人脸识别算法的整体识别流程&#xff0c;本文将对这篇文章进行详细讲解&#xff0c;并说明有创造性的算法部分。 前置知识&#xff1a;人脸识别 人脸识别技术是一种通过计算机技术和模式识别算法来识别和验证人脸的技术。它能够用于识别人脸的身份…
阅读更多...
Linux之nfs服务器和dns服务器

Linux之nfs服务器和dns服务器

NFS服务器 NFS&#xff08;Network File System&#xff0c;网络文件系统)&#xff0c;NFS服务器可以让PC将网络中的NFS服务器共享的目录挂载到本地端的文件系统中&#xff0c;而在本地端的系统 中看来&#xff0c;那个远程主机的目录就好像是自己的一个磁盘分区一样。 注&am…
阅读更多...
第十八章 用于大型程序的工具

第十八章 用于大型程序的工具

18.1 异常处理 异常处理机制允许程序中独立开发的部分能够在运行时就出现的问题进行通信并做出相应的处理。异常使得问题的检测与解决过程分离开来。 18.1.1 抛出异常 当执行一个throw时&#xff0c;跟在throw后面的语句将不再被执行。相反&#xff0c;程序的控制权从throw转…
阅读更多...
红米K80入网，骁龙8至尊版加持主打极致性价比

红米K80入网，骁龙8至尊版加持主打极致性价比

小米年度旗舰小米 15、15Pro 已经于本周二正式发布&#xff0c;不过 4499 元与 5299 元起售价想必劝退了不少追求极致性价比的小伙伴儿。 于是有同学表示&#xff1a;接下来人民的希望就全看旗舰捍门员红米了。 好消息是&#xff0c;目前新款红米 K80 系已获入网许可&#xff0…
阅读更多...
ARM base instruction -- bfi

ARM base instruction -- bfi

Bitfield Insert copies a bitfield of <width> bits from the least significant bits of the source register to bit position <lsb> of the destination register, leaving the other destination bits unchanged. 位域插入将<width>位的位域从源寄存器的…
阅读更多...
uicc.hci.service的理解

uicc.hci.service的理解

一、uicc.hci.framework的java类 (1) HCIDevice i : getHCIservice 判断获取的service能否实现&#xff0c;若可以则调用并实现serviceimp&#xff0c;并记录appid。 ii : isHCIServiceAvaliable 用于获取service可用性的信息&#xff0c;返回0代表可用。 二、uicc.hci.servic…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023