RisingWave 2.5 发布！

此次版本进一步增强与 Apache Iceberg 集成，简化了相关配置，并增强数据管理和处理能力。

• 数据压缩合并（Compaction）：
  

  RisingWave 支持在 Iceberg table engine^[2] 和 Iceberg sink^[3]  中使用自动压缩功能。只需在表或 Sink 配置中添加 enable_compaction=true 等选项，即可启用定期压缩和快照过期机制。该关键维护操作会将大量小文件合并为更高效的大文件，显著提升读取性能，同时无需依赖 AWS Glue 或 Spark 等外部服务。

• 自定义数据分区策略：

  建表时，通过 `partition_by`^[4] 子句可以定义数据的分区策略，从而实现更合理的数据组织结构，便于高效的分区裁剪和快速查询。

• 支持加载外部配置文件：

  使用 `enable_config_load`^[5] 选项，可以从主机环境中加载 Iceberg 相关参数（如仓库凭证等），适用于 Iceberg 的 Sink, Source, Connection, Table engine, 有助于统一管理敏感信息与复杂配置。

更多详细内容，请参阅：在 RisingWave 中使用 Iceberg^[6]。

物化视图回填顺序控制

在 CREATE MATERIALIZED VIEW
 的 WITH
 子句中支持使用 backfill_order
 选项，精细控制物化视图的回填顺序。该功能旨在缓解生产环境中因回填顺序不当而产生的性能瓶颈，例如 Join amplification 和多余的更新操作。

通过在 WITH
 子句中指定 backfill_order = FIXED(...)
，并使用 ->
 表示依赖关系，可确保左侧表回填结束后，右侧表再开始回填。

create table fact(k int, d1 int, d2 int, v int);
create table dim(k int);
create table dim2(k int);

-- 先回填 dim 和 dim2，再回填 fact
explain (backfill, format dot) create materialized view m1 with (backfill_order=FIXED(dim->fact, dim2->fact)) as
select fact.v from fact join dim on fact.d1 = dim.k join dim2 on fact.d2 = dim2.k;

此外，还可以通过 DESCRIBE FRAGMENTS
命令查看 fragment 之间的依赖图，并通过 rw_catalog.rw_fragment_backfill_progress
 查看回填进度。

更多详细内容，请参阅：回填行为与控制^[7]。

隔离处理 High-amplification joins

在流式查询中，High-amplification joins 可能拖慢整个处理链路。为了解决这一问题，RisingWave v2.5 引入了 Unaligned joins，将存在性能瓶颈的 Joins 与下游算子解耦。

SET streaming_enable_unaligned_join = true;

启用后，系统会自动在 Join 算子之后插入一个 Buffer。Join 的输出会先写入该 Buffer，使得 Checkpoint barriers 能立即通过，而不必等待下游慢速算子处理数据，提升整体流畅度。

这种做法的代价是端到端延迟会因缓冲略有增加。虽然 Unaligned join 优化了屏障延迟，但面对高数据量时，仍可能需要扩容集群。同时建议监控缓冲区中的数据滞后情况。

更多详细内容，请参阅：隔离 High-amplification joins^[8]。

RisingWave v2.5 支持通过 SQL 函数 openai_embedding
 生成文本向量，从而直接在数据库内实现语义搜索、推荐系统等 AI 场景。

openai_embedding ( api_key constant text, model constant text, input text ) → real[]

结合嵌入向量和 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，可以在 RisingWave 中存储并检索嵌入向量，并将最相关的上下文内容反馈给大模型，构建智能查询工作流。

更多详细内容，请参阅：openai_embedding 函数^[9]和在 RisingWave 上构建 RAG 系统^[10]。

ALTER DEFAULT PRIVILEGES

要在某个 Schema 下创建或删除表/物化视图，用户必须拥有该 Schema 的 usage
 和 create
 权限。

若希望用户可以自动获得新 Schema 的相关权限，或操作其他用户创建的对象，可以使用默认权限（Default privileges）功能：

ALTER DEFAULT PRIVILEGES
    [ FOR USER  target_user [, ...] ]
    [ IN SCHEMA schema_name [, ...] ]
    abbreviated_grant_or_revoke

默认权限相当于一个自动权限模板，只适用于新创建的对象。已存在的 Schema 和表仍需手动授权。

更多详细内容，请参阅：ALTER DEFAULT PRIVILEGES^[11]。

加强版 WINDOW 子句

WINDOW
子句允许命名一个窗口，并在同一查询中复用多次，从而提升 SQL 可读性和维护性。

例如，在一个窗口中同时计算 sum
 和 row_number
：

• 旧写法（每个函数重复定义窗口）：

SELECT
    sum(col2) OVER (PARTITION BY col1 ORDER BY col2),
    row_number() OVER (PARTITION BY col1 ORDER BY col2)
FROM t;

• 新写法（使用 WINDOW
   复用定义）：

SELECT
    sum(col2) OVER w,
    row_number() OVER w
FROM t
WINDOW w AS (PARTITION BY col1 ORDER BY col2);

WINDOW
将成为保留关键字，不能再直接用作未加引号的标识符（例如表的别名）。如有需要，请使用双引号 "window"
 进行引用。

更多详细内容，请参阅：命名窗口^[12]。

总结

以上只是 RisingWave 2.5 版本新增的部分功能，如果您想了解本次更新的完整列表，请查看更详细的发布说明^[13]。

如果您想提前了解下个月的版本及其新功能，请访问 RisingWave GitHub repository^[14]。