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Databend 开源周报第 87 期

Databend Labs4月 3, 2023

英文版移步：https://www.databend.com/blog/2023-04-01-databend-weekly

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 。

What's On In Databend

探索 Databend 本周新进展，遇到更贴近你心意的 Databend。

聚合窗口函数

聚合窗口函数是指将聚合函数应用于窗口中的每一行数据的函数。

OVER

子句指定如何将结果集中的行分区。当与

GROUP BY

一起使用时，聚合窗口函数不会折叠行，而是返回结果集中的所有行。

-- 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数都可以作为聚合窗口函数。

在拼写错误时建议函数名称

Databend 近期新增一项用于提高使用体验的智能提示功能，当输入不正确的函数名称时，可以自动提示最接近匹配项。

#> 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'?

PR | feat(planner): suggest function name on typo

Code Corner

一起来探索 Databend 和周边生态中的代码片段或项目。

转储运行中的异步任务栈

Databend 现在支持转储正在运行的异步任务栈。只需访问

http://<admin_api_address>/debug/async_tasks/dump

即可在浏览器中捕获它。

Dump Running Async Task Stack

调用

async_backtrace::taskdump_tree

函数可以获取异步任务树（由

#[async_backtrace::framed]

收集）的相关信息。

    let tree =
        async_backtrace::taskdump_tree(req.map(|x| x.wait_for_running_tasks).unwrap_or(false));

任务分为常规任务和轮询任务（标记为

[POLLING]

）。记录每个任务的栈信息，并按栈深度排序输出到字符串。

    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，可以访问下面的链接：

PR | feat(query): try support dump running async task stack

与 Jupyter Notebook 集成的新方法

正如 Doc | Visualization Databend Data in Jupyter Notebook 所述，我们可以使用 Jupyter Notebook 探索 Databend 中的数据。

然而，通过 magic 技巧和 ipython-sql ，我们可以提供另一种交互方式。这种方式使得 SQL 查询看起来像是在 SQL cells 中运行，而不需要维护用于集成的 Python 样板代码。

安装依赖

pip install ipython-sql databend-sqlalchemy

与 Jupyter Notebook 协同

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()

亮点

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。

通过选择预配置的 MySQL 驱动程序或添加 Databend JDBC 驱动程序，现在可以 使用 DBeaver 连接到 Databend。
Databend 现已提供与 Redash 的集成，帮助你洞见数据。文档 | Integrations - Redash
掌握如何显示给定表中的列信息。 文档 | SHOW COLUMNS
Databend 现在支持
```
generate_series
```
和
```
range
```
表函数。
Databend 现在支持
```
ai_embedding_vector
```
函数，该函数返回由 OpenAI Embeddings API 生成的 1536 维 f32 向量。
Databend 增加了对 DDL
```
[CREATE | DROP | SHOW] SHARE ENDPOINT
```
的支持。

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收集来自 Sled 的度量信息

sled 是一种嵌入式数据库，启用

metrics

特性后可以导出度量信息。

Databend Meta Service 使用 sled 作为底层存储引擎。我们希望获取更多的度量信息来提高可观测性，并进一步优化。

Issue #7233 | make use of sled metrics feature for collect sled metrics

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 https://link.databend.com/i-m-feeling-lucky 来挑选一个随机问题，祝好运！

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Changelog

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地址：https://github.com/databendlabs/databend/releases

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