Databend in 2022

SQLancer:数据库测试的“终极武器”,让Bug无处遁形! SQLancer作为数据库安全领域的一款强大工具,应运而生。它就像一位不知疲倦的 “数据侦探”,在复杂的数据库系统中穿梭,寻找那些隐藏的逻辑错误和潜在的安全漏洞,为数据库系统的稳定运行和数据安全保驾护航。无论是数据库开发者在开发过程中进行质量保障,还是数据库管理员在日常运维中确保系统的可靠性,SQLancer都能发挥关键作用。 阅读详情

上一次写总结还是在回顾 Datafuse Labs 成立一周年,转眼来到 22 年末,Databend 也快要开始第三个年头的征程了。

今天就让我们一起回顾一下 Databend 在 2022 年的成果。

开源

Databend 是一款强大的云数仓,专为弹性和高效设计,自由且开源。

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作为从第一天就开源的云数仓产品,Databend 的研发协作几乎完全依托 GitHub 进行,并受到 Rust 社区和数据行业从业者的广泛关注,在过去的一年里:

  • 新增 2000 star ,star 总数量接近 5000

  • 新增 PR 约 2400 个,总 PR 数量达到 5600 个

  • 解决 Issue 1900 余个,已解决 Issue 超过 3000 个

  • 贡献者数量相比去年增长接近一倍,目前共有 138 位贡献者

  • 累计提交约 16000 次,提交总数超过 23000

研发:立足真实场景,寻求答案

Databend 在 2022 年立足于用户的真实场景和现实需要,不断打磨并上线了很多重要的新特性。

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新数仓,新模样

作为一个对标 Snowflake 和 Clickhouse 的新生云数仓,不光要充分发挥「云原生」的力量,带来全新的设计和实现,同时还要在性能和可维护性之间进行平衡。

  • 支持 Stage 和 Data Sharing 以帮助用户更好地介入数据的生命周期。

  • 全新的 Planner 架构,更加友好的 SQL 错误提示,更高效和充分的执行计划优化技术。

  • 全新类型系统的设计与实现,支持类型检查和类型安全的向下转型。

  • 兼具 Push 模式和 Pull 模式的 Processor 调度执行框架。

  • 实验性的 Native Format 支持,本地盘性能进一步提高。

Databend as Lakehouse

数字时代为 Databend 提出了更高的要求,我们必须着手解决海量数据的存储与管理问题,既要支持负载更大的数据量,也要支持更加丰富的数据来源。我们做了以下工作来更好地实现「Databend as Lakehouse」这一愿景。

  • 使用自研的 OpenDAL 来一统数据访问层

  • 更加充分的结构化、半结构化数据支持

  • 多目录,更方便对接 Hive 等自定义 catalog

  • 支持直接读取查询位于本地 / Satge / 远端的数据文件

极致能效比

经过一年来的持续精进,Databend 整体进入到了一个新阶段,「存算分离、弹性调度」,能效比大幅提高。

  • 在部分场景下可以和 Clickhouse 达到接近性能

  • 比 Elasticsearch 下降 90% 成本,比 Clickhouse 下降 30%以上成本

测试:吃一个定心丸

充分、全面的测试是保障数据库管理系统正确性的关键。Databend 不光关注性能的极致释放,也同样关心结果的正确性和可重复性。

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正确性测试

在这一年里,Databend 首先使用 SQL Logic Test 替换掉原有的 Stateless 测试,并从 YDB、DuckDB 等其他数据库中迁移了大量成熟的测试用例,以确保测试的全面覆盖。

近期,我们还使用 sqllogictest-rs 编写的 Rust 原生测试程序替换了旧有的 Python 程序,在保障测试可维护性的同时大幅缩短了 CI 的运行时间。

除了基于用例的测试之外,自动化测试方案也是必不可少的。社区同学为 Databend 实现了 SQLancer 所支持的 TLP、QPS、NoREC 全部三种测试方案,并以及合并到上游的 main 分支之中,发现并修复数十处潜在的 Bug ,进一步保障了 Databend 执行的正确性。

性能测试

当然,除了正确性测试之外,性能测试也是必不可少的。Databend 在 2022 年还上线了 https://perf.databend.rs/ ,用于跟踪 Databend 每日性能变化,以便于及时发现潜在的性能问题。同时,我们也积极跟进 Clickbench 等其他基准测试,确保 Databend 性能持续稳步提高。

生态和用户:相互促进,共同成功

生态和用户是相辅相成的,繁荣的生态可以吸引更多用户体验和参与到 Databend 社区之中,而随着用户需求的进一步落地,生态也能够获得更加长足的进步。

积极拓展生态

Databend 非常关注生态问题,不光提供 MySQL 协议、Clickhouse HTTP Handler 的兼容,更在这一基础上验证、对接并集成了多种数据服务和工具,包括:

  • Airbyte

  • DBT

  • Addax (Datax)

  • Vector

  • Jupyter Notebook

  • DBeaver

同时,我们还实现并维护包括 Python 和 Go 在内的多语言 Driver ,方便用户定制和开发基于 Databend 的服务。

与用户共同成功

用户是 Databend 赖以成长的土壤,不光支持着 Databend 的开发,也为 Databend 社区注入了更多活力。

在快手的帮助下,Databend 支持 Hive Catalog ,不仅打通 Hive 生态,更促使我们进一步思考 Multiple Catalog 的设计和实现。多点帮助验证并落地了基于 Databend 进行数据归档的场景。

同时也要感谢茄子快传、Voyance、DIGIFINEX、微盟等这些用户对 Databend 的信任和支持。

Databend生态中的其他项目也得到了用户的认可和喜爱:

  • OpenDAL 目前接管了 sccache 的数据访问层,从而进一步完成对 Firefox  CI 的支持。同时 OpenDAL 也为 GreptimeDB 和 deepeth/mars 等数据库和数据分析项目提供数据访问支持。

  • OpenRaft 用于 Azure/Feathr  中的 Feature Registry(数据库,以承载特征元数据)实现,也在 SAP、火币、美团的内部项目中得到使用。

  • OpenSrv 的 MySQL 协议实现在 GreptimeDB 和 CeresDB 等多个数据库项目中得到应用。

知识传播

2022 年,Databend 社区还发起了「Data Infra 研究社」,围绕大数据数据架构和前沿技术进行交流。

主题涵盖大数据平台、Data Mesh、Modern Data Stack 等,并邀请到 PingCAP、快手、多点、茄子快传的朋友分享知识和见解,目前在 B 站上一共发布了 9 期内容。

云

云是 Databend 商业化战略的重要部分,也是 Databend 这个开源项目的重要用户。

Databend Cloud 是围绕 Databend 打造的一款易用、低成本、高性能的新一代大数据分析平台,让用户更加专注数据价值的挖掘。Databend Cloud 上线了国际版和国内版两个可用区,欢迎有需要的小伙伴申请试用。

  • databend.com

  • databend.cn

关于 Databend

Databend 是一款开源、弹性、低成本,基于对象存储也可以做实时分析的新式数仓。期待您的关注,一起探索云原生数仓解决方案,打造新一代开源 Data Cloud。

  • Databend 文档:https://databend.rs/

  • Twitter:https://twitter.com/Datafuse_Labs

  • Slack:https://datafusecloud.slack.com/

  • Wechat:Databend

  • GitHub :https://github.com/datafuselabs/databend

sqlancer:在DBMS中检测逻辑错误 SQLancer SQLancer(综合查询Lancer)是一种工具,用于自动测试数据库管理系统(DBMS),以发现其实现中的逻辑错误。 我们将逻辑错误称为导致DBMS提取错误结果集(例如,通过省略记录)的错误。 SQLancer分为以下两个阶段: 数据库生成:此阶段的目标是创建一个填充的数据库,并向DBMS施加压力,以增加引起不一致的数据库状态的可能性,这种情况随后可被检测到。 首先,创建随机表。 然后,随机选择SQL语句以生成,修改和删除数据。 其他语句,例如用于创建索引和视图以及设置特定于DBMS的选项的语句也发送到DBMS。 测试:此阶段的目标是根据生成的数据库检测逻辑错误。 请参阅下面的测试方法。 入门 要求: Java 8或以上 (在Ubuntu上sudo apt install maven ) 您要测试的DBMS(SQLite是嵌入式DBMS,包括在内) 以下命令克隆SQLancer,创建一个JAR,然后启动SQLancer以使用非优化参考引擎构造(NoREC)测试SQLite: git clone https://github.com/sqlancer 立即下载

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