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Hi，Databend 的朋友们！🚀
11 月，我们发布了 17 个 nightly 版本，致力于打造更丰富的数据体验。本月上线了 TimestampTz 支持、HTTP Arrow payloads、支持 RBAC 的脱敏策略，并进行了三轮 Runtime Filter 调优，同时针对多模态负载改进了全文索引和 VECTOR 支持。现在的查询接口支持从 JSON、Arrow IPC 到几何数据等多种输出格式，助力分析团队更高效地构建多样化应用。
月度数据
从 v1.2.834-nightly 到 v1.2.850-nightly，我们累计合并了 27 个新功能、28 个 bug 修复、18 项重构、6 项 CI/构建改进 以及 27 项体验优化。
本月亮点
🔥 核心新功能
- TimestampTz 与 ANSI 日期关键字 — 新增
TimestampTz、CURRENT_DATE、CURRENT_TIME 和 DATE ± INTERVAL 语义，确保跨区域的时间处理流程具有良好的可移植性。
- Arrow over HTTP 与几何元数据 — 查询接口支持返回带有时区和几何格式提示的 Arrow IPC 响应，实现低延迟 BI 分析。
- UDTF Server Runtime — 用户定义的表函数现在作为托管服务运行，具备传输诊断和 Python 导入缓存功能。
- 支持 Position 的 SQL — 标准
POSITION 列现在可以在 SQL 兼容的流程中查询，简化了从传统引擎的迁移。
- System Streams 遥测 —
system.streams 暴露 has_data 字段，配合更丰富的验证输出，方便调试数据摄入。
🧠 多模态查询与分析
- 倒排索引 TOP-N 剪枝与缓存 — 针对 JSON/Variant 文本的 ORDER BY/LIMIT 查询现在会自动跳过无关数据块，并结合了更新后的向量量化评分。
- Decimal64 与 Arrow 56 升级 — 原生格式表直接反序列化 Decimal64 列，升级后的 Arrow/Parquet 组件支持一致的 Schema 演进。
- Bitmap 工具集 —
bitmap_to_array 配合新的 Runtime Filter 机制，解锁更快的集合分析和跨模态 Join。
- 虚拟列全面支持 — 外部表、Selection 查询和 LIMIT 流程现在都支持虚拟列计算。
🛡️ 治理与信任
- 脱敏策略升级 — 多列
USING 子句、RBAC 强制执行、冲突检测和删除保护，确保隐私规则的一致性。
- 策略可观测性 —
policy_reference 表函数记录了脱敏/行访问策略的应用位置，便于快速合规审计。
- 安全默认配置 — 序列查找、JWT 绑定和 MySQL TLS 握手增加了防护措施，防止权限提升或部分会话问题。
⚙️ 性能与运维
- Runtime Filter 优化（1-3 部分） — 自适应过滤器现在支持可空转换、捕获时序并避免冗余转换，在分布式 Join 中节省数秒时间。
- 同步背压溢出 — 溢出决策改为同步处理，在有效控制内存使用的同时，避免产生嘈杂的日志。
- Parquet 字典开关与时区一致性 — Fuse 表新增
enable_parquet_dictionary；查询时区传播已端到端实现（HTTP 头、会话状态、Clamp 辅助函数）。
- Meta 服务弹性 — 针对聚合溢出、opendal 0.54.1 升级和 fetch-add 路径增加了更广泛的日志记录，减少了繁忙集群中的热点问题。
🐛 稳定性与质量
- 修复了 CSV 摄入、Pivot 投影和聚合溢出的回退问题；
- COUNT DISTINCT、ZIP 导入和 Bitmap 数组边界情况现在表现确定；
- 密码策略描述符、Record-Batch 转换和大型 JWKS/MariaDB 会话不再抛出运行时异常。
核心功能：多模态数据分析 (CityDrive 场景)
现在的 Databend 数据库足以支持所有检索模式——关系型、JSON、向量、Bitmap、地理空间——无需启动单独的服务。这正是 多模态数据分析指南 的核心价值所在，该指南围绕 CityDrive Intelligence 数据集展开。基于同样的 video_id/frame_id 列，你可以同时使用 SQL 过滤、Elasticsearch 风格的 QUERY()、HNSW 向量搜索和 GEOMETRY Join，让你仅需在一个数据仓库中即可完成所有工作。本期焦点将带你回顾这一场景，一步步展示统一检索在实战中的威力。
0. 自动化数据摄入
CityDrive 将每一批次数据导出为 Parquet。 Lakehouse ETL 指南 设置了一个可复用的 Stage 和任务驱动的 COPY 流程，持续导入每种模态的数据：
-- 连接到 CityDrive 的 S3 存储桶
CREATE OR REPLACE CONNECTION citydrive_s3
STORAGE_TYPE='s3'
ACCESS_KEY_ID='<aws_access_key_id>'
SECRET_ACCESS_KEY='<aws_secret_access_key>';
-- 指向原始多模态导出的共享 Stage
CREATE OR REPLACE STAGE citydrive_stage
URL='s3://citydrive-lakehouse/raw/'
CONNECTION=(CONNECTION_NAME='citydrive_s3')
FILE_FORMAT=(TYPE='PARQUET');
-- 自动化 ETL：每 10 分钟加载一次视频帧元数据
CREATE OR REPLACE TASK task_load_citydrive_videos
WAREHOUSE='default'
SCHEDULE=10 MINUTE
AS
COPY INTO citydrive_videos (
video_id,
vehicle_id,
capture_date,
route_name,
weather,
camera_source,
duration_sec
) FROM (
SELECT
video_id::STRING,
vehicle_id::STRING,
capture_date::DATE,
route_name::STRING,
weather::STRING,
camera_source::STRING,
duration_sec::INT
FROM @citydrive_stage/videos/
) FILE_FORMAT=(TYPE='PARQUET');
-- 自动化 ETL：同步加载帧数据
CREATE OR REPLACE TASK task_load_frame_events
WAREHOUSE='default'
SCHEDULE=10 MINUTE
AS
COPY INTO frame_events (
frame_id,
video_id,
frame_index,
collected_at,
event_tag,
risk_score,
speed_kmh
) FROM (
SELECT
frame_id::STRING,
video_id::STRING,
frame_index::INT,
collected_at::TIMESTAMP,
event_tag::STRING,
risk_score::DOUBLE,
speed_kmh::DOUBLE
FROM @citydrive_stage/frame-events/
) FILE_FORMAT=(TYPE='PARQUET');
-- 激活任务，数据自动导入
ALTER TASK task_load_citydrive_videos RESUME;
ALTER TASK task_load_frame_events RESUME;
1. 关系型 SQL 分析 (指南: SQL Analytics)
基础表保存了规范的车辆视频帧指标：
CREATE OR REPLACE TABLE citydrive_videos (...);
CREATE OR REPLACE TABLE frame_events (...);
WITH recent_videos AS (
SELECT * FROM citydrive_videos
WHERE capture_date >= '2025-01-01' AND capture_date < '2025-01-04'
)
SELECT v.video_id, v.route_name, COUNT(f.frame_id) AS flagged_frames
FROM recent_videos v
LEFT JOIN frame_events f USING(video_id)
GROUP BY v.video_id, v.route_name
ORDER BY flagged_frames DESC;
LATERAL FLATTEN 连接 frame_metadata_catalog 进行嵌套检测，而 ROLLUP/CUBE 按路线和天气汇总风险。本月发布的 Runtime Filter 增强功能确保即使在数据规模扩大的情况下，这些 Join 操作依然响应迅速。
2. JSON 与搜索 (指南: JSON & Search)
倒排索引允许进行 Elasticsearch 风格的过滤，而无需复制数据：
CREATE OR REPLACE TABLE frame_metadata_catalog (
doc_id STRING,
meta_json VARIANT,
captured_at TIMESTAMP,
INVERTED INDEX idx_meta_json(meta_json)
);
SELECT doc_id, captured_at
FROM frame_metadata_catalog
WHERE QUERY('meta_json.scene.weather_code:rain AND meta_json.camera.sensor_view:roof')
ORDER BY captured_at;
policy_reference 函数配合脱敏策略控制，意味着你可以对任何镜像这些 JSON 负载的列应用感知 RBAC 的隐私保护，可选的 Arrow-over-HTTP 响应则将过滤后的负载直接流式传输到 BI 工具中。
3. 向量搜索 (指南: Vector Search)
语义搜索与 SQL 并行运行：
CREATE OR REPLACE TABLE frame_embeddings (
frame_id STRING,
video_id STRING,
sensor_view STRING,
embedding VECTOR(512),
encoder_build STRING,
created_at TIMESTAMP,
VECTOR INDEX idx_frame_embeddings(embedding) DISTANCE='cosine'
);
WITH query_embedding AS (
SELECT embedding FROM frame_embeddings WHERE frame_id='FRAME-0101'
)
SELECT e.frame_id, e.video_id,
COSINE_DISTANCE(e.embedding, q.embedding) AS distance
FROM frame_embeddings e
CROSS JOIN query_embedding q
ORDER BY distance
LIMIT 3;
4. 地理空间分析 (指南: Geo Analytics)
Geo 表使用相同的 ID，所以“这发生在哪里？”只是另一个 Join：
CREATE OR REPLACE TABLE frame_geo_points (
video_id STRING,
frame_id STRING,
position_wgs84 GEOMETRY,
solution_grade INT,
source_system STRING,
created_at TIMESTAMP
);
SELECT f.frame_id, ST_DISTANCE(g.position_wgs84, s.signal_position) AS meters_to_signal
FROM frame_geo_points g
JOIN signal_contact_points s USING(frame_id)
JOIN frame_events f USING(frame_id)
WHERE ST_WITHIN(g.position_wgs84,
TO_GEOMETRY('SRID=4326;POLYGON((114.05 22.54, 114.13 22.54, 114.13 22.57, 114.05 22.57, 114.05 22.54))'));
最后，用一条 SQL 语句将所有内容串联起来：过滤 JSON 标签、查找向量邻居并检查信号距离：
WITH json_hits AS (
SELECT doc_id
FROM frame_metadata_catalog
WHERE QUERY('meta_json.media_meta.tagging.labels:pedestrian')
),
vector_hits AS (
SELECT frame_id
FROM frame_embeddings
WHERE COSINE_DISTANCE(
embedding,
(SELECT embedding FROM frame_embeddings WHERE frame_id='FRAME-0102')
) < 0.3
)
SELECT f.frame_id, v.route_name, s.distance_m
FROM frame_events f
JOIN citydrive_videos v USING(video_id)
JOIN json_hits j ON j.doc_id = f.frame_id
JOIN vector_hits vh ON vh.frame_id = f.frame_id
JOIN signal_contact_points s USING(frame_id);
这一条查询跨越了结构化事实、JSON 元数据、向量相似度和地理空间距离——全部在 Databend 中执行。这就是统一多模态检索的魅力。
📘 按照顺序（SQL Analytics → JSON & Search → Vector Search → Geo Analytics）跟随指南，在你的集群上重现这个完整的端到端流程。一个数仓，搞定所有分析模式。
Databend 现已演进为一个统一的分析引擎：从经典的 SQL 查询、JSON 检索、向量相似度匹配，到地理空间分析，再到自动化的数据导入与 ETL，所有这些能力都已集成在同一个数据库中。你无需再在各种数据库或服务之间周转，就能直接从类似 CityDrive 的数据集中挖掘出深层价值。
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