更多 SQL 例子入驻 Playground｜ Greptime 双周精选

GreptimeDB 2023-12-27

内容概述

作为一个成长中的开源项目，GreptimeDB 的进展离不开来自全球的社区贡献者们，感谢各位！

在过去两周中，我们砥砺前行。以下是这段时间的总结：

Remote WAL 基本框架搭建完毕；
HTTP SQL API 新增能够以 influxdb v1 的格式返回 SQL 查询结果；
支持并发获取 Parquet，提升查询性能；
倒排索引与 Metric Engine 全速开发中。

社区贡献者名单

在过去的两周里，GreptimeDB 共合并了 79 个 PRs，其中有 3 位独立贡献者，累计 5 个 PR 被成功合并，还有很多待合并的 PR 。

祝贺以下各位在过去 2 周内成为我们活跃的贡献者：

@Dysprosium06 (db#2919)

@NiwakaDev (docs#712)

@tisonkun (db#2906 db#2898 db#2896)

注：按照 GitHub 用户名首字母顺序排列

👏 欢迎 @Dysprosium06 作为新的贡献者加入社区，并成功合并了首个 PR，还有来自其他独立贡献者的更多 PRs 正在等待合并。

同时衷心感谢我们所有的成员和贡献者！是你们的付出让我们的项目得以成功，也是你们让 GreptimeDB 成为一个更优质的产品。让我们一起努力，建立一个更棒的社区！

PR 亮点

#2917

HTTP SQL API 新增能够以 influxdb v1 的格式返回 SQL 查询结果

支持将查询结果以 influxdb v1 的格式返回，例如，我们可以发送如下请求：

http://ip:port/v1/sql?db=public&format=influxdb_v1&epoch=ns；

时间精度可以是：[ns,u,µ,ms,s]。

#2935

为 information_schema 添加更多的表

information_schema 提供了一种查看系统元数据的 ANSI 标准方法，目前我们在information_schema中添加了engines、column_privileges 和column_statistics。

例如，我们可以通过如下 SQL 语句查看系统的 engines：

mysql> select * from engines;
+--------+---------+-------------------------------------+--------------+------+------------+
| engine | support | comment                             | transactions | xa   | savepoints |
+--------+---------+-------------------------------------+--------------+------+------------+
| mito   | DEFAULT | Storage engine for time-series data | NO           | NO   | NO         |
+--------+---------+-------------------------------------+--------------+------+------------+

#2930

允许在后台初始化 regions

现在允许用户在后台启动所有 regions 的初始化过程，而不会延迟或阻止数据库启动过程。因此，用户可以更快地开始使用数据库。

#2959

支持根据范围并行获取 Parquet 文件

先前我们需要按顺序获取 Parquet 文件，现在优化为并发获取。在 TSBS 基准测试下，某些场景下达到了  175% 的性能提升。

新鲜事

PLAYGROUND 中可以使用更多的 SQL 语句

原有的「立即开始」文档增加了新的数据源，并且添加了时间范围查询的示例 SQL 语句。除此之外，Playground 还为时间范围查询添加了「天气案例」文档，快来试试吧：

https://greptime.cn/playground/

邀请大家来做 GreptimeDB 的 Good First Issue 啦！💜

#2931 给 Information_schema 添加更多的 internal 表

#2995 实现可配置的标准输出日志附加器

点击下方链接🔗关注 GreptimeDB，了解更多技术干货👇

关于 Greptime

Greptime 格睿科技于 2022 年创立，目前正在完善和打造时序数据库GreptimeDB，格睿云 GreptimeCloud 和可观测工具 GreptimeAI 这三款产品。

GreptimeDB 是一款用 Rust 语言编写的时序数据库，具有分布式、开源、云原生、兼容性强等特点，帮助企业实时读写、处理和分析时序数据的同时，降低长期存储的成本。

GreptimeCloud 基于开源的 GreptimeDB，为用户提供全托管的 DBaaS，能够与可观测性、物联网等领域结合的应用产品结合。利用云提供软件和服务，可以达到快速的自助开通和交付，标准化的运维支持，和更好的资源弹性。

GreptimeAI 是为 LLM 应用量身定制的可观测性解决方案，开发者可以通过该方案全面、深入地了解应用的成本、性能、流量和安全情况，在保证低成本和高性能的同时提供高效可靠的分析能力，同时保留了时序数据库的灵活性。

GreptimeCloud 已正式公测，欢迎关注公众号或官网了解最新动态！

官网：https://greptime.cn/

GitHub: https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb

文档：https://docs.greptime.cn/

Twitter: https://twitter.com/Greptime

Slack: https://greptime.com/slack

LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/greptime/

往期精彩文章：

GreptimeDB 提供 Enterprise 企业版服务，如有需要请联系 info@greptime.com 或添加小助手微信（微信号：greptime).

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#2917

HTTP SQL API 新增能够以 influxdb v1 的格式返回 SQL 查询结果

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