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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 。
探索 Databend 本周新进展,遇到更贴近你心意的 Databend 。
Databend 现已支持 EXECUTE IMMEDIATE 命令,此命令允许用户在单个语句中执行复杂的 SQL 逻辑,提供更为灵活的 SQL 处理能力。
示例如下:
- EXECUTE IMMEDIATE $$
- BEGIN
- LET x := 1;
- LET y := x + 1;
- LET z RESULTSET := SELECT :y + 1;
- RETURN TABLE(z);
- END;
- $$;
- ----
- ┌───────┐
- │ 2 + 1 │
- │ UInt8 │
- ├───────┤
- │ 3 │
- └───────┘
此特性使 Databend 能够更好地支持复杂的数据处理场景。并进一步推进了我们在支持存储过程和 SQL 脚本方面的工作。也欢迎感兴趣的小伙伴一起参与相关功能的开发迭代。
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。
一起来探索 Databend 和周边生态中的代码片段或项目。
在大规模数据分析(OLAP)中,分组聚合(Group Aggregation)是一项广泛应用的技术。与常规的 SELECT 查询不同,分组聚合会对数据集按照组划分并对组数据进行聚合,从而改变结果基数。
受到 DuckDB 博客的启发,Databend 开发了一种新型的聚合哈希表来优化分组聚合的处理效率。此外,为了更好地适应分布式场景,Databend 也设计并实现了一系列针对分布式的优化。
Blog | Towards Efficient Distributed Group Aggregation
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。
ST_GEOMPOINTFROMGEOHASH
和 ST_MAKEPOLYGON
地理信息函数。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。
查询摘要是对查询的总结,如果两个查询的摘要相同,这意味着它们共享相同的模式。例如,以下两个查询摘要是相同的:
- "SELECT id FROM t1 WHERE name = 'a';"
- "SELECT id FROM t1 WHERE name = 'b';"
通过检查各自的查询摘要,可以确定哪种查询模式耗时更多,有助于优化数据库性能和资源利用。
Issue #15164 | feat: add query digest to query_log
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 GitHub service · Issue #4253 · apache/opendal · GitHub 来挑选一个随机问题,祝好运!
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:Releases · datafuselabs/databend · GitHub
非常感谢贡献者们在本周的卓越工作。
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