Databend 产品月报(2025年6月)
亲爱的 Databend 用户朋友们,大家好!👋
这个六月,我们的研发团队可谓是火力全开,为大家带来了一系列重磅更新!最值得关注的就是全新推出的 企业级审计系统 ,相信这个功能会让企业的数据安全团队眼前一亮~
本月成果速览
- 新增 45 + 实用功能
- 修复 30 + 影响体验的 bug
- 完成 15 + 项性能优化
- 其他改进 30 + 项
重点功能一览
💎 核心升级
✓ 全链路审计追踪 :登录记录、查询日志、数据访问全面监控
 
 ✓ 金融级精度计算 :Decimal64 精度再提升
 
 ✓ 智能查询优化 :自动缓存常用表达式
 
 ✓ 时间序列分析 :ASOF JOIN 助力业务分析
 
 ✓ Python 扩展 :完美支持第三方库
🛠 开发更顺手
✨ 新增多个实用函数
 
 ✨ 工作负载智能分配
 
 ✨ 存储空间优化方案
⚡ 性能再突破
• 服务稳定性显著提升
 
 • 智能缓存重复计算
 
 • 大内存查询自动优化
深度解析:审计系统
五大审计法宝
| 功能模块 | 监控内容 | 使用场景 | 
|---|---|---|
| 查询历史 | 所有 SQL 执行记录 | 性能分析 / 合规审计 | 
| 访问记录 | 数据操作轨迹 | 敏感数据监控 | 
| 登录日志 | 用户登录行为 | 安全审计 | 
| 性能画像 | 查询执行详情 | 优化参考 | 
| 系统日志 | 运行状态记录 | 故障排查 | 
实际应用示例
-- 查看异常登录
SELECT event_time, user_name, client_ip, error_message 
FROM system_history.login_history 
WHERE event_type = 'LoginFailed'
ORDER BY event_time DESC;
-- 监控重要数据访问
SELECT query_id, query_start, user_name, base_objects_accessed
FROM system_history.access_history 
WHERE base_objects_accessed LIKE '%customer_data%'
AND query_start >= TODAY() - INTERVAL 7 DAY;
-- 追踪模式变更
SELECT query_id, query_start, user_name, object_modified_by_ddl
FROM system_history.access_history 
WHERE object_modified_by_ddl != '[]'
ORDER BY query_start DESC;
-- 查询执行详情
SELECT query_id, sql_user, query_text, query_start_time, 
       query_duration_ms, client_address
FROM system_history.query_history 
WHERE event_date >= TODAY() - INTERVAL 7 DAY
ORDER BY query_start_time DESC;
轻松启用
☁️ 云服务版 :默认开启,无需配置
 
 🖥️ 自建版 :简单修改配置文件即可
未来展望:迈向 AI 驱动的数据平台
我们正在构建 下一代统一数据平台 ,让 Databend 不仅擅长处理传统结构化数据,更能驾驭 AI 时代的数据挑战:
1. 三位一体的数据能力
- 结构化数据 :持续优化分布式查询性能,保持行业领先
- 半结构化数据 :增强 JSON / Parquet 支持, 自动模式推断 + 智能索引
- 非结构化数据 :即将推出文本、视频、音频等多媒体处理能力
2. AI 增强功能
- 向量数据库 :完善 HNSW 索引,提升相似性搜索性能
- 智能查询 :支持语义理解与上下文感知
- 模型集成 :内置常用 AI 模型,支持在查询中直接调用
3. 统一数据体验
- 无缝衔接 :消除 ETL 管道,实现各类数据直接交互
- 智能优化 :基于 AI 的自动索引推荐和查询优化
- 统一接口 :保持 SQL 作为所有数据操作的统一语言
"我们不只是跟随趋势,而是重新定义数据平台的未来。" —— The Databend Team
立即体验
欢迎访问我们的:
👉 代码仓库:github.com/databend
📚 使用文档:docs.databend.cn
🎮 在线体验:apply.databend.cn
期待听到您的宝贵建议!我们下期再见~ ✨
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								      主键分布不均 SeaTunnel CDC 同步卡顿多日?这样优化终于通了!遇到的问题 我们项目使用seatunnel从业务库抽数到数仓(StarRocks),已经成功使用Mysql-CDC做了大量的实时同步。但最近在抽一个MySQL表的时候遇到了异常情况,作业启动之后,日志显示读写数量一直为0,且长时间不停止,运行6小时之后以checkpoint timeout异常停止。 作业模型如下(已擦除涉密信息): 运行关键日志: 问题背景 场景:使用mysql-cdc进行数据实时抽取到StarRocks seatunnel版本:2.3.9 Mysql版本:8.x starrocks版本:3.2 源表数据量:6000W-7000W 提出疑问 为什么读写数量一直为0? 为什么运行这么长时间才报超时? 分析过程 由于之前已大量使用mysql-cdc进行抽数,模型配置基本一致,没有出现过这种问题,大概率不是seatunnel的问题。 对比之前的表,看源表和之前正常接入的表是否有什么不一样。 对比之下果然发现猫腻: 之前的表基本都是有自增主键的;本次同步的表没有自增主键,仅设有多个唯一索引 疑问就来了:SeaTunnel到底是怎样同步数据的? 根据已有的认知,在同步cdc数据... 
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								      复杂关系场景,图数据库为何是首选?关于作者:张潇老师,10 年全职 DBA,3 年数据库产品经理,目前担任证券行业数据治理与数据技术。墨天轮ID“多明戈教你玩狼人杀”。本文源自张潇老师在北京 nMeetUp上的分享。 《从关系视图炼狱到关系图谱自由:手把手教业务部门用图数据库逆袭》一文曾经提到,关系型数据库与现实中的关系往往存在一个鸿沟,那么我们今天再次展开,从理论出发,来聊聊关系型数据库无法直观显示“关系”的悖论。 本文首发于「NebulaGraph 技术社区」,更多产品资讯请访问「NebulaGraph 官网」 ▌一、为何“关系”成为数据库的阿喀琉斯之踵? 阿喀琉斯之踵(Achilles' Heel),原指阿喀琉斯的脚后跟,因是其身体唯一一处没有浸泡到冥河水的地方,成为他唯一的弱点。阿喀琉斯后来在特洛伊战争中被毒箭射中脚踝而丧命。现引申为致命的弱点、要害。 如果大家做过面向对象编程,那么对于关系型数据库的表以及类之间的异曲同工会有心得。本质上,这两者都是对于现实世界各种属性的抽象和建模。它们在软件开发中常常被一起使用,也能够印证其中的关联。 然而,如果我想要表达两个实体之间的“关系”又该怎么办?比如客户经理 A 服... 
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