Databend 玩转Local 模式
目前开发者们需要尝鲜 Databend， 可以选择使用 Databend Cloud 或者按官方文档部署 Databend 服务。 由于 Databend 架构有三层，因此部署Databend 服务一般需要启动 databend-query, databend-meta , minio 三个进程，同时需要修改端口等配置项，流程上略显复杂。 有没有更快的方式可以快速尝鲜 Databend 呢？
Python Binding
一种快速的方式是将 Databend 跑在python中，借助 rust 优良的生态，我们基于 pyo3 库发布了 python binding，可以在本地 juypter 或者 colab 等在线服务中使用 Databend：
# pip install databend
from databend import SessionContext
ctx = SessionContext()
df = ctx.sql("select number, number + 1, number::String as number_p_1 from numbers(8)")
# convert to pyarrow
df.to_py_arrow()
# convert to pandas
df.to_pandas()
Databend Local 模式
借鉴于 clickhouse-local , duckdb 等嵌入型数据库的优点，我们在 Databend 中也可以开启 local 模式。
local 模式 是一个 Databend 的简易版本，用户无需部署 Databend 服务即可在命令中 用 SQL 和 Databend 交互。它的好处在于简化了开发安装，同时方便开发者们用 SQL 使用 Databend支持的功能进行简单的数据处理。 如果你需要在生产环境使用 Databend，我们建议按官网推荐部署 Databend 服务 或 Databend Cloud，但如果你是开发人员或测试工程师，你可以使用 local 模式 来玩转 Databend。
local 模式将启动一个临时的 databend-query 进程，这个进程融合了客户端和服务端，并且他的存储是在临时目录中，生命周期跟随进程，进程离开后资源也将销毁，你可以在一个服务器中启动多个 local 进程，他们的资源是相互隔离的。
下面通过例子介绍一下，每个例子都是简短的几行命令，介绍 local 模式可以实现什么功能。
在这之前，你需要下载 databend-query 二进制，然后将二进制放到 PATH 环境变量中，植入 bend-local 工具别名
alias bend-local="databend-query local"
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命令行交互 ( REPL ) 模式
- 直接在终端输入 bend-local 这一行命令后，我们将进入 REPL 模式，这里融合了客户端和服务端，类似 duckdb cli 工具使用。
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❯ bend-local Welcome to Databend, version v1.2.4-nightly-326cabe38056168dd261f744609ea85319f02686(rust-1.72.0-nightly-2023-09-02T15:18:48.006847567Z). databend-local:) select max(a) from range(1,1000) t(a); ┌────────────┐ │ max(a) │ │ Int64 NULL │ ├────────────┤ │ 999 │ └────────────┘ 1 row result in 0.036 sec. Processed 999 rows, 999 B (27.89 thousand rows/s, 217.90 KiB/s) databend-local:) - 值得注意的是，bend-local 支持配置文件
~/.config/databend/config.toml来做一些个性化客户端配置，配置文件的格式和 bendsql 是兼容的。
<!---->
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一行命令生成一个 parquet 文件
- 支持 --query, --output-format 参数 传入查询 SQL 和输出格式
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bend-local --query "select number, number + 1 as b from numbers(10)" --output-format parquet > /tmp/a.parquet
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Shell pipe 模式分析数据, $STDIN 宏将解析 stdin 流作为一个临时 stage 表
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❯ echo '3,4' | bend-local -q "select $1 a, $2 b from $STDIN (file_format => 'csv') " --output-format table SELECT $1 AS a, $2 AS b FROM 'fs:///dev/fd/0' (FILE_FORMAT => 'csv') ┌─────────────────┐ │ a │ b │ │ String │ String │ ├────────┼────────┤ │ '3' │ '4' │ └─────────────────┘
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注意上面的 SQL 在 shell 中，使用了 $ 来对 shell 进行转义
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读取 stage table （本地文件，外部 s3 等）
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❯ bend-local --query "select count() from 'fs:///tmp/a.parquet' (file_format => 'parquet') " 10 ❯ bend-local --query "select count() from 'https://datafuse-1253727613.cos.ap-hongkong.myqcloud.com/data/books.parquet' (file_format => 'parquet') " 2 ❯ bend-local --query "select $1, $2 from 'http://www.geoplugin.net/csv.gp?ip=3.3.3.3' (file_format => 'csv') "
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分析系统进程 ，找出每个用户占用的内存
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❯ ps aux | tail -n +2 | awk '{ printf("%s\t%s\n", $1, $4) }' | bend-local -q "select $1 as user, sum($2::double) as memory from $STDIN (file_format => 'tsv') group by user " sundy 9.100000000000001 root 1.2 dbus 0.0
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数据清洗，将一个格式转换为其他格式 （支持csv, tsv, parquet, ndjson 等）
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❯ bend-local -q 'select rand() as a, rand() as b from numbers(100)' > /tmp/a.tsv ❯ cat /tmp/a.tsv | bend-local -q "select $1 a, $2 b from $STDIN (file_format => 'tsv') " --output-format parquet > /tmp/a.parquet
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