Eric
很高兴为您带来 Databend 2025 年 2 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。
从 MySQL 迁移到 Databend
Databend 推荐使用 db-archiver 进行 MySQL 批量迁移，使用 Flink CDC 进行实时变更数据捕获（CDC）迁移。教程已更新：
设置会话标签
现在，您可以为会话分配一个可选标签，从而更方便地在日志表中过滤具有指定标签的日志。例如，以下命令将当前会话的标签设置为
eric
SET SESSION query_tag = 'eric';
随后，我们执行一个查询，并使用该标签从日志表中检索相应的日志记录：
SHOW USERS;
SELECT query_tag, query_text
FROM system.query_log
WHERE query_tag = 'eric'
LIMIT 1;
返回结果中，您可以找到带有
eric
-[ RECORD 1 ]-----------------------------------
query_tag: eric
query_text: SHOW USERS
溢出数据存储
自托管 Databend 支持在内存使用超出可用限制时，将中间查询结果溢出到磁盘。现在，您可以配置溢出数据的存储位置，可选择本地磁盘存储或远程 S3 兼容存储桶。
以下示例将 Databend 配置为最多使用 1 TB 本地磁盘空间进行溢出操作，同时保留 40% 磁盘空间供系统使用：
[spill]
spill_local_disk_path = "/data1/databend/databend_spill"
spill_local_disk_reserved_space_percentage = 40
spill_local_disk_max_bytes = 1099511627776
以下示例将 Databend 配置为使用 MinIO 作为 S3 兼容存储服务来进行溢出操作：
[spill]
[spill.storage]
type = "s3"
[spill.storage.s3]
bucket = "databend"
root = "admin"
endpoint_url = "http://127.0.0.1:9900"
access_key_id = "minioadmin"
secret_access_key = "minioadmin"
allow_insecure = true
使用“FROM table”获取所有列
Databend 扩展了 SQL 语法，允许查询直接以
FROM <table>
SELECT *
FROM my_table;
等同于：
SELECT * FROM my_table;
新增与优化的 SQL 命令
- ATTACH TABLE：现在，您可以在附加表时指定选择的列。
ATTACH TABLE population_only (city, population) 's3://databend-doc/1/16/' CONNECTION = (
REGION='us-east-2',
AWS_KEY_ID = '<your_aws_key_id>',
AWS_SECRET_KEY = '<your_aws_secret_key>'
);
- DESC PROCEDURE：显示特定存储过程的详细信息。
DESC PROCEDURE sum_even_numbers(Uint8, Uint8);
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Property │ Value │
├───────────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ signature │ (start_val,end_val) │
│ returns │ (UInt8) │
│ language │ SQL │
│ body │ BEGIN\n LET sum := 0;\n FOR i IN start_val TO end_val DO\n IF i % 2 = 0 THEN\n sum := sum + i;\n END IF;\n END FOR;\n \n RETURN sum;\nEND; │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
新增与优化的 SQL 函数
- TIMESTAMP_DIFF：计算两个时间戳之间的差异，并将结果以 INTERVAL 格式返回。
SELECT TIMESTAMP_DIFF('2025-02-01'::TIMESTAMP, '2025-01-01'::TIMESTAMP);
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ timestamp_diff('2025-02-01'::TIMESTAMP, '2025-01-01'::TIMESTAMP) │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 744:00:00 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘
- FUSE_TIME_TRAVEL_SIZE：计算表的历史数据（用于时间旅行）的存储大小。
-- Calculate historical data size for all tables in all databases
SELECT ...
FROM fuse_time_travel_size();
-- Calculate historical data size for all tables in a specified database
SELECT ...
FROM fuse_time_travel_size('<database_name>');
-- Calculate historical data size for a specified table in a specified database
SELECT ...
FROM fuse_time_travel_size('<database_name>', '<table_name>'));
- ARRAYS_ZIP：将多个数组合并为一个数组元组。
SELECT ARRAYS_ZIP([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']);
┌────────────────────────────────────────┐
│ arrays_zip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']) │
├────────────────────────────────────────┤
│ [(1,'a'),(2,'b'),(3,'c')] │
└────────────────────────────────────────┘
- MAP_INSERT：返回一个新的 MAP，其中包含输入 MAP 和插入的新键值对（如果键已存在，则更新为新值）。
SELECT MAP_INSERT({'a':1,'b':2,'c':3}, 'd', 4);
┌─────────────────────────────────────────┐
│ map_insert({'a':1,'b':2,'c':3}, 'd', 4) │
├─────────────────────────────────────────┤
│ {'a':1,'b':2,'c':3,'d':4} │
└─────────────────────────────────────────┘
SELECT MAP_INSERT({'a':1,'b':2,'c':3}, 'a', 5, true);
┌───────────────────────────────────────────────┐
│ map_insert({'a':1,'b':2,'c':3}, 'a', 5, TRUE) │
├───────────────────────────────────────────────┤
│ {'a':5,'b':2,'c':3} │
└───────────────────────────────────────────────┘
- MAP_PICK：返回一个新的 MAP，包含来自现有 MAP 的指定键值对。
SELECT MAP_PICK({'a':1,'b':2,'c':3}, 'a', 'c');
┌────────────────────────────────────── ───┐
│ map_pick({'a':1,'b':2,'c':3}, 'a', 'c') │
├─────────────────────────────────────────┤
│ {'a':1,'c':3} │
└─────────────────────────────────────────┘
SELECT MAP_PICK({'a':1,'b':2,'c':3}, ['a', 'b']);
┌───────────────────────────────────────────┐
│ map_pick({'a':1,'b':2,'c':3}, ['a', 'b']) │
├───────────────────────────────────────────┤
│ {'a':1,'b':2} │
└───────────────────────────────────────────┘
- EXTRACT：现在，您可以从间隔值中提取组件，并新增对 EPOCH 作为可提取字段的支持。
SELECT NOW(), EXTRACT(DAY FROM NOW()), EXTRACT(DOY FROM NOW()), EXTRACT(EPOCH FROM NOW());
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ now() │ EXTRACT(DAY FROM now()) │ EXTRACT(DOY FROM now()) │ EXTRACT(EPOCH FROM now()) │
├────────────────────────────┼─────────────────────────┼─────────────────────────┼───────────────────────────┤
│ 2025-02-08 03:51:51.991167 │ 8 │ 39 │ 1738986711.991167 │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
SELECT EXTRACT(DAY FROM '1 day 2 hours 3 minutes 4 seconds'::INTERVAL);
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ EXTRACT(DAY FROM '1 day 2 hours 3 minutes 4 seconds'::INTERVAL) │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
- SUM：现在支持 INTERVAL 值。
-- Create a table with integer, double, and interval columns
CREATE TABLE sum_example (
id INT,
int_col INTEGER,
double_col DOUBLE,
interval_col INTERVAL
);
-- Insert data
INSERT INTO sum_example VALUES
(1, 10, 15.5, INTERVAL '2 days'),
(2, 20, 25.7, INTERVAL '3 days'),
(3, NULL, 5.2, INTERVAL '1 day'),
(4, 30, 40.1, INTERVAL '4 days');
-- Calculate the sum for each column
SELECT
SUM(int_col) AS total_integer,
SUM(double_col) AS total_double,
SUM(interval_col) AS total_interval
FROM sum_example;
-- NULL values are ignored.
-- SUM(interval_col) returns 240:00:00 (10 days).
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ total_integer │ total_double │ total_interval │
├─────────────────┼───────────────────┼────────────────────┤
│ 60 │ 86.5 │ 240:00:00 │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
- DATE_TRUNC：现在支持 WEEK 作为精度。
SELECT
DATE_TRUNC(MONTH, to_date('2022-07-07')),
DATE_TRUNC(WEEK, to_date('2022-07-07'));
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DATE_TRUNC(MONTH, to_date('2022-07-07')) │ DATE_TRUNC(WEEK, to_date('2022-07-07')) │
├──────────────────────────────────────────┼─────────────────────────────────────────┤
│ 2022-07-01 │ 2022-07-04 │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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