各位社区小伙伴们，Databend 于 2023 年 4 月 14 日迎来了 v1.1.0 版本的正式发布！ 这次新版本是 Databend 发布1.0 版本之后的第一个大版本！相较于 v1.0.0 版本，开发者们一共新增了 1,616 次commit， 共计 505 个优化和修复，涉及 2,069 个文件变更，约 16 万 行代码修改。感谢各位社区伙伴的参与，以及每一个让 Databend 变得更好的你！

在 v1.1.0 版本中，我们为 COPY INTO 支持了基本的 ETL 能力，在数据导入过程中即可轻松转换数据；Databend 现在能够成功运行所有 TPC-DS 查询，此外，还进行了一些性能优化和功能改进。

Databend x 内核

Databend 重要新特性速览，遇到更贴近你心意的 Databend 。

COPY INTO 支持 ETL 能力

COPY INTO 是 Databend 跨多云数据导入的重要路径，现在，它也具备基本的数据转换能力，避免在临时表中存储预转换数据，并支持列重新排序、列省略和基于 SELECT 的转换查询。

  CREATE TABLE my_table(id int, name string, time date);

  COPY INTO my_table
  FROM (SELECT t.id, t.name, to_date(t.timestamp) FROM @mystage t)
  FILE_FORMAT = (type = parquet) PATTERN='.*parquet';

这一功能可以帮助你简化 ETL 工作流，从而更专注于数据分析。

Docs - Load Data | Transforming Data During a Load

支持全部 TPC-DS 查询

Databend 现已支持全部 99 条 TPC-DS 查询！

TPC-DS 是一个面向决策支持系统的包含多维度常规应用模型的决策支持 benchmark ，它对决策支持系统的几个普遍适用方面进行建模，包括查询和数据维护。TPC-DS 被广泛用于衡量决策支持和分析系统的性能。

Blog - Benchmarking TPC-DS with Databend

REPLACE INTO

Databend 现在支持使用 REPLACE INTO 语句插入或更新数据。该语句允许你指定一个冲突键（conflict key），用于判断是应该插入一行新数据，还是更新一行已有数据。

如果表中已经存在与冲突键相同的行，Databend 会用新数据更新这一行。否则，新数据会作为一行新记录添加到表中。你可以使用这个语句来轻松地同步不同来源的数据或处理重复记录。

#> CREATE TABLE employees(id INT, name VARCHAR, salary INT);
#> REPLACE INTO employees (id, name, salary) ON (id) VALUES (1, 'John Doe', 50000);
#> SELECT  * FROM Employees;
+------+----------+--------+
| id   | name     | salary |
+------+----------+--------+
|    1 | John Doe |  50000 |
+------+----------+--------+

• Docs - DML Commands | REPLACE

Window Function

窗口函数（Window Function） 为每行数据进行一次计算：输入多行（一个窗口）、返回一个值。在报表等分析型查询中，窗口函数能优雅地表达某些需求，发挥不可替代的作用。

  -- use aggrerate window function
  SELECT date, AVG(amount) over (partition by date)
  FROM BookSold

  June 21|544.0
  June 21|544.0
  June 22|454.5
  June 22|454.5
  June 23|643.0
  June 23|643.0

聚合窗口函数可以将聚合运算应用于窗口中的每一行数据。Databend 所支持的所有聚合函数都可以作为聚合窗口函数使用。

Docs - SQL Functions | Window Functions

Databend x 生态

Databend 的生态版图得到了进一步的完善。是时候将 Databend 引入你的数据洞见工作流啦！

可视化大盘

Metabase、Redash 和 Grafana 都是开源的可视化工具，能够从多个数据源中查询数据并将其可视化。

Databend 现在提供对上述三种工具的支持。你可以使用 Databend 作为数据源，利用这三种工具轻松构建可视化大盘，更好地理解和分析你的数据。

Docs - Data Visualization | Metabase

Docs - Data Visualization | Redash

Docs - Data Visualization | Connecting Databend With Grafana

编程语言支持

除了支持 Python、Go、Java 之外，Databend 现在还拥有自己的 Rust driver。这意味着你可以使用 Rust 轻松连接 Databend 并执行 SQL 查询。

  use databend_driver::new_connection;

  let dsn = "databend://root:@localhost:8000/default?sslmode=disable";
  let conn = new_connection(dsn).unwrap();

  let sql_create = "CREATE TABLE books (
      title VARCHAR,
      author VARCHAR,
      date Date
  );";
  conn.exec(sql_create).await.unwrap();

crates.io - databend-driver

Databend x AI

当云数仓遇到当下最热的大模型会擦出怎样的火花？Databend 与 OpenAI 联乘，让生产力多一点 AI 。

AI Functions

Databend 现在内置实用 AI 函数 ai_to_sql，支持将自然语言转换为 SQL 语句，轻松为复杂分析任务编写高质量的 SQL 。

  SELECT * FROM ai_to_sql(
      'List the total amount spent by users from the USA who are older than 30 years, grouped by their names, along with the number of orders they made in 2022');

另外，Databend 还支持文本 embeding 生成、相似度检索、文本补全等能力，一站式轻松构建基于 SQL 查询、由 AI 赋能的生产力工具。

  SELECT doc_id, text_content, cosine_distance(embedding, ai_embedding_vector('What is a subfield of artificial intelligence?')) AS distance
  FROM embeddings
  ORDER BY distance ASC
  LIMIT 5;

  SELECT ai_text_completion('Artificial intelligence is a fascinating field. What is a subfield of artificial intelligence?') AS completion;

Docs - SQL Functions | AI Functions

AskBend

不如问问神奇海螺吧！Databend 现在上线 AskBend 知识库问答系统，可以在线问答关于 Databend 的一切。

 

P.S. AskBend 现已开源，由 Databend Cloud 和 AI Functions 强力驱动，你也可以使用 Markdown 文件创建并部署自己的智能小助手。

AskBend - asking for Databend documentation

Github - datafuselabs/askbend

下载使用

如果你对我们新版本功能感兴趣，欢迎来 Release v1.1.0 · datafuselabs/databend · GitHub 页面查看全部的 changelog 或者 下载 release 体验。

如果你还在使用旧版本的 Databend，我们推荐升级到最新版本，升级过程请参考：

Upgrading Databend | Databend

意见反馈

如果您遇到任何使用上的问题，欢迎随时通过 GitHub issue 或社区用户群中提建议

GitHub: GitHub - datafuselabs/databend: A modern cloud data warehouse focusing on reducing cost and complexity for your massive-scale analytics needs. Open source alternative to Snowflake. Also available in the cloud: https://app.databend.com

致谢

最后感谢参与新版本设计开发，测试，文档贡献的开发者们。

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：https://databend.cn

📖 Databend 文档：Databend - The Future of Cloud Data Analytics. | Databend

💻 Wechat：Databend

✨ GitHub：https://github.com/datafuselabs/databend

————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「Databend」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/Databend/article/details/130009045