浓荫夏木繁茂，阳光蝉鸣交织；在这初伏来临，万物葱茏之际，我们很高兴和大家宣布，DolphinDB V2.00.10 和 V1.30.22 新版本，近日即将炙热上线！

这次的新版本大大提升了用户编程体验，在数据分析性能提升的同时，进一步完善了我们的生态，降低了学习成本，比如加强了标准 SQL 常用语法的兼容性、新增 VSCode Debug 功能，以及推出插件在线安装功能等。

同时，我们还新增支持了数据类型 DECIMAL128，拓展了数据精度，为更精细化的业务场景提供支持；丰富并优化了内置的计算函数和一系列机器学习函数，拓展了 TopN 和 row 系列等函数功能。

下面一起来看看本次新版本的重要更新~

提高易用性，编程体验更丝滑

作为一个融合了编程语言与数据库的产品，DolphinDB 非常重视用户的编程体验，希望能够帮助用户更快地理解和掌握基本用法，提高代码质量，节省开发时间。本次 V2.00.10 和 V1.30.22 新版本中，我们进一步加强了对标准 SQL 语法的兼容，在数据类型和形式方面做了扩充，并新增了对 VSCode Debug 功能的支持。

加强兼容标准 SQL 语法

标准 SQL 是一种用于管理关系型数据库的编程语言和标准化查询语言，它提供了一套用于定义、操作和管理数据库的通用规范和语法。兼容标准 SQL 可以增强数据库的可移植性，便于用户在不同的数据库产品之间轻松迁移，此外还能降低用户的学习成本，提高开发和生产的效率。

自 V1.30.17&V2.00.5 版本开始，DolphinDB 逐步支持了标准化 SQL 的书写方法；从本次 V2.00.10&V1.30.22 起，DolphinDB 还对标准 SQL 的常用语法和关键字实现了兼容。

各个版本对标准 SQL 的支持和功能增强列表如下：

增强支持 DECIMAL 数据类型

DECIMAL 类型用于存储高精度的数值，如货币、金融数据和科学计算等。与其他数值类型（如 FLOAT 或DOUBLE）相比，DECIMAL 类型能够准确保存和计算小数位数，避免舍入误差。

DolphinDB 在 2.00.8 版本已经支持了 DECIMAL32 和 DECIMAL64 类型。但现有的 DECIMAL64 类型在乘法计算时，结果可能会溢出，因此，新版本拓展支持了 DECIMAL128 类型。此外，算术运算溢出后，若存在更高精度的类型将自动拓展。

在新版本中，DolphinDB 还增强了内置函数对 DECIMAL 类型的支持，并在流数据时序聚合引擎和响应式引擎中也增加了对 DECIMAL 类型计算的支持。

新版本还新增支持了 DECIMAL 类型的乘法函数 decimalMultiply，与 mul 函数 (* 运算符) 相比，decimalMultiply 可以指定计算结果的精度。

推出 VSCode Debug 功能

新版本推出了 VSCode Debug 的功能，支持语法解析、断点设置、控制调试、栈帧和变量查询、模块文件跳转、多目标调试等功能，便于用户对问题进行排查和修复、跟踪理解代码执行流程。

调试模式下，支持用户添加断点，但是暂时不支持添加内联断点、条件断点和记录点。调试会话开始后，界面顶部会出现一个调试工具栏，包含以下功能：

• 继续：恢复正常的脚本执行(直到下一个断点)；

• 单步跳过：不检查语法和组件，执行这一条语句；

• 单步调试：进入函数体内部，并且停在函数体的第一条语句；

• 单步跳出：当在函数或者循环中时,跳出当前函数或者循环,并且运行到下一个断点；

• 重启：终止当前程序执行，并使用当前运行配置再次开始调试；

• 停止：终止当前程序执行；

单步调试时，若计算中包含模块函数，则可以进入模块的函数体内部进行调试，模块文件内部也支持设置断点，暂不支持对 include 文件的调试。

调试过程中，既支持在运行调试窗口进行变量检查，也支持鼠标悬停的方式进行变量检查。调试中的 print， timer 以及异常信息将会打印在调试控制台中。

为数据分析而生，计算功能更强大

DolphinDB 是一款基于高性能时序数据库，支持复杂分析和流数据处理的实时计算平台，可以说，是专为数据分析而生的。数据分析涵盖了从收集、清洗、处理到分析和解释数据的全过程，可以帮助我们在海量的信息中洞察更深层的价值。

新版本中，我们在函数优化、机器学习支持、加速计算的 JIT 功能扩展以及整体性能上都做了重要更新。

拓展系列函数支持

新版本拓展了 TopN 系列函数和 row 系列函数的支持，具体的特性有：

• 新增支持了 26 个 TopN 相关的窗口函数，包含 2 个 moving TopN 函数，12 个 cum TopN 函数，以及 12 个 time-moving TopN 函数。此外，对 TopN 系列函数新增了设置最小观测窗口的功能（对应参数 tiesMethod）。

• 增强了 row 系列函数对数组向量和列式元组的支持性，新增支持的函数包含 3 个序列相关的 row 函数，5 个常用的 row cum 函数。

此外，我们新增了函数 summary，通过此函数，用户可以快速地获取海量数据的概括性信息，例如平均值、标准差、最小值、最大值和百分位数。

为了更好地支持生物医药领域对基因序列的存储和分析，新版本还新增了用于对 DNA 序列进行编解和解码的函数 encodeShortGenomeSeq(encodeSGS), decodeShortGenomeSeq(decodeSGS)，以及用户在滑动窗口内进行 DNA 序列编码的函数 genShortGenomeSeq(genSGS)。

在机器学习方面，新版本优化了 lasso, ElasticNet, Ridge 等函数的性能，并新增了对应的向量化版本函数 lassoBasic。此外，机器学习相关的新特性还有：

• 新增施密特正交化函数 GramSchmidt；

• 提升了 KNN 的预测速度。

完善 JIT 功能，加速计算过程

新版本进一步完善了 JIT 版本的功能，对更多类型和函数进行了支持。此外支持用户通过接口来自定义函数的类型推导规则，添加后即可在 JIT 中使用相应的函数。

JIT 版本新增的类型和函数新特性有：

• 新增支持 complex 类型；

• 新增支持 join(<-) 函数；

• 新增 if 条件表达式中使用 in 运算符；

• 新增支持数据向量使用布尔值进行索引。

多线程快照分发，降低流计算延时

新版本推出流数据多线程分发引擎，用于将快照数据分发给多个响应式引擎并行计算，以实现负载均衡。

此外，流数据层面还有以下新特性：

• 支持流计算引擎并发写入（通过 share 关键字声明）；

• Window Join Engine 和 Asof Join Engine 支持按照时间顺序输出结果；

• 异常检测引擎支持按照多个字段的组合值进行分组。

插件在线安装，生态更完善

插件在 DolphinDB 的生态系统中扮演着重要的角色，提供了额外的灵活性和功能性，更好地适应了不同的使用场景和需求。本次更新我们推出了插件在线安装功能，安装和使用插件将更加便利、高效。

以往使用插件的过程非常费力，需要手动下载、安装相关库文件，并且需要仔细处理好插件与 server 的兼容性。新版本中，我们汇集了所有 DolphinDB 插件，提供了统一的下载和安装方法，并且为用户推荐和 server 版本相匹配的插件，解决兼容性困扰。用户可以在 DolphinDB 中通过调用函数，查看并安装插件。

• listRemotePlugins

获取市场的插件列表，包括插件的名称，版本信息。

• installPlugin

安装插件，指定插件市场地址，插件名称，即可一键安装至集群，默认安装至 server 的 plugins 目录。例如安装 mysql 插件，只需执行：

 installPlugin("mysql")

性能提升

TSDB 引擎是 DolphinDB 基于 LSM 树自研的存储引擎，它很好地克服了传统 OLAP 引擎在索引、去重、数据更改、宽表存储等方面的局限，功能更加全面。本次的新版本优化了 TSDB 引擎的性能，进一步提升了数据读写的效率和速度，节省了存储和计算资源，降低了运营成本。

• 优化使用 TSDB 引擎 where 进行条件过滤时的性能；

• 优化 TSDB 引擎进行表连接时的性能；

• 优化 TSDB 引擎 compact 的内存占用。TSDB 引擎数据写入时采用新的存储结构，减少了内部数据块（block）数量，进而减少了内存占用。

此外，新版本还优化了其他函数的计算性能：

• 提升 knn 函数的预测速度；

• 优化状态响应引擎(ReactiveStateEngine)中 moving 函数性能；

• 优化 genericStateIterate 函数在窗口长度为0或1时的性能。

稳定性增强

稳定性一直是广大用户最为关注的基本需求之一，不稳定可能会导致数据丢失，或者无法准确、有效地检索数据。这次的新版本中，我们针对死锁、正确性和数据库崩溃等问题进行了修复，提高了产品整体的稳定性，确保满足系统和用户的需求。

修复死锁

• 多个节点同时执行 unsubscribeTable 时，可能产生死锁。

• local executor 在进行任务调度时，可能产生死锁。

• 对维度表通过 renameTable 修改表名的同时进行查询，可能产生死锁。

修复正确性

• SQL 查询时使用 distinct 关键字，在某些场景下可能结果不正确。

• expr 函数中若传入了 DATEHOUR 类型，则结果不正确。

• 对 DECIMAL 类型列应用 unpivot 后，精度丢失。

• createWindowJoinEngine 的 metrics 中若使用了列的别名，则聚合计算的结果错误。

修复崩溃

• case when 语句中若使用运算、函数，可能导致 server 崩溃。

• TSDB 引擎将内存中的数据刷入磁盘时，如果发生内存溢出，可能导致 server 崩溃。

• createLeftSemiJoinEngine 的 metric 中指定的列名与输入表的列名大小写不一致，可能导致 server 崩溃。

• 对持久化流表并发进行追加数据和保存流表，可能导致 server 崩溃。