Databend 是一款現(xiàn)代云數(shù)倉。專為彈性和高效設(shè)計(jì)，為您的大規(guī)模分析需求保駕護(hù)航。自由且開源。即刻體驗(yàn)云服務(wù)：https://app.databend.com 。
What's On In Databend
探索 Databend 本周新進(jìn)展，遇到更貼近你心意的 Databend 。
聚合窗口函數(shù)
聚合窗口函數(shù)是指將聚合函數(shù)應(yīng)用于窗口中的每一行數(shù)據(jù)的函數(shù)。OVER 子句指定如何將結(jié)果集中的行分區(qū)。當(dāng)與GROUP BY一起使用時，聚合窗口函數(shù)不會折疊行，而是返回結(jié)果集中的所有行。
-- 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
Databend 所支持的所有聚合函數(shù)都可以作為聚合窗口函數(shù)。
在拼寫錯誤時建議函數(shù)名稱
Databend 近期新增一項(xiàng)用于提高使用體驗(yàn)的智能提示功能，當(dāng)輸入不正確的函數(shù)名稱時，可以自動提示最接近匹配項(xiàng)。
#> select base64(1);
ERROR 1105 (HY000) at line 1: Code: 1008, displayText = error:
--> SQL:1:8
|
1 | select base64(1)
| ^^^^^^^^^ no function matches the given name: 'base64', do you mean 'to_base64'?
Code Corner
一起來探索 Databend 和周邊生態(tài)中的代碼片段或項(xiàng)目。
轉(zhuǎn)儲運(yùn)行中的異步任務(wù)棧
Databend 現(xiàn)在支持轉(zhuǎn)儲正在運(yùn)行的異步任務(wù)棧。只需訪問 http://<admin_api_address>/debug/async_tasks/dump 即可在瀏覽器中捕獲它。
[圖片上傳失敗...(image-ac1e7a-1680592405632)]
調(diào)用 async_backtrace::taskdump_tree 函數(shù)可以獲取異步任務(wù)樹（由 #[async_backtrace::framed] 收集）的相關(guān)信息。
let tree =
async_backtrace::taskdump_tree(req.map(|x| x.wait_for_running_tasks).unwrap_or(false));
任務(wù)分為常規(guī)任務(wù)和輪詢?nèi)蝿?wù)（標(biāo)記為 [POLLING]）。記錄每個任務(wù)的棧信息，并按棧深度排序輸出到字符串。
for mut tasks in [tasks, polling_tasks] {
tasks.sort_by(|l, r| Ord::cmp(&l.stack_frames.len(), &r.stack_frames.len()));
for item in tasks.into_iter().rev() {
for frame in item.stack_frames {
writeln!(output, "{}", frame).unwrap();
}
writeln!(output).unwrap();
}
}
如果你想要了解其工作原理，可以訪問下面的鏈接：
與 Jupyter Notebook 集成的新方法
正如 Doc | Visualization Databend Data in Jupyter Notebook 所述，我們可以使用 Jupyter Notebook 探索 Databend 中的數(shù)據(jù)。
[圖片上傳失敗...(image-8ff303-1680592405632)]
然而，通過 magic 技巧和 ipython-sql ，我們可以提供另一種交互方式。這種方式使得 SQL 查詢看起來像是在 SQL cells 中運(yùn)行，而不需要維護(hù)用于集成的 Python 樣板代碼。
安裝依賴
pip install ipython-sql databend-sqlalchemy
與 Jupyter Notebook 協(xié)同
In [1]: %load_ext sql
In [2]: %%sql databend://{username}:{password}@{host_port_name}/{database_name}?secure=false
...: SHOW DATABASES;
In [3]: result = %%sql SELECT * FROM numbers(100);
In [4]: %matplotlib inline
...: df = result.DataFrame()
...: df.plot()
亮點(diǎn)
以下是一些值得注意的事件，也許您可以找到感興趣的內(nèi)容。
- 通過選擇預(yù)配置的 MySQL 驅(qū)動程序或添加 Databend JDBC 驅(qū)動程序，現(xiàn)在可以 使用 DBeaver 連接到 Databend。
- Databend 現(xiàn)已提供與 Redash 的集成，幫助你洞見數(shù)據(jù)。文檔 | Integrations - Redash
- 掌握如何顯示給定表中的列信息。 文檔 | SHOW COLUMNS
- Databend 現(xiàn)在支持
generate_series和range表函數(shù)。 - Databend 現(xiàn)在支持
ai_embedding_vector函數(shù)，該函數(shù)返回由 OpenAI Embeddings API 生成的 1536 維 f32 向量。 - Databend 增加了對DDL
[CREATE | DROP | SHOW] SHARE ENDPOINT的支持。
What's Up Next
我們始終對前沿技術(shù)和創(chuàng)新理念持開放態(tài)度，歡迎您加入社區(qū)，為 Databend 注入活力。
收集來自 Sled 的度量信息
sled 是一種嵌入式數(shù)據(jù)庫，啟用 metrics 特性后可以導(dǎo)出度量信息。
Databend Meta Service 使用 sled 作為底層存儲引擎。我們希望獲取更多的度量信息來提高可觀測性，并進(jìn)一步優(yōu)化。
Issue #7233 | make use of sled metrics feature for collect sled metrics
如果你對這個主題感興趣，可以嘗試解決其中的部分問題或者參與討論和 PR review ?；蛘撸憧梢渣c(diǎn)擊 https://link.databend.rs/i-m-feeling-lucky 來挑選一個隨機(jī)問題，祝好運(yùn)！
Changelog
前往查看 Databend 每日構(gòu)建的變更日志，以了解開發(fā)的最新動態(tài)。
地址：https://github.com/datafuselabs/databend/releases
Contributors
非常感謝貢獻(xiàn)者們在本周的卓越工作。
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Databend 是一款開源、彈性、低成本，基于對象存儲也可以做實(shí)時分析的新式數(shù)倉。期待您的關(guān)注，一起探索云原生數(shù)倉解決方案，打造新一代開源 Data Cloud。
