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title: Databend 开源周报第 118 期
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date: 2023-11-06
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contributors:
- name: akoshchiy
- name: andylokandy
- name: ariesdevil
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- name: Dousir9
- name: drmingdrmer
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authors:
- databendlabs
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> 英文版移步：https://databend.rs/blog/2023-11-05-databend-weekly
>
> [Databend](https://github.com/datafuselabs/databend) 是一款现代云数仓。专为弹性和高效设计，为您的大规模分析需求保驾护航。自由且开源。即刻体验云服务：[https://app.databend.cn](https://app.databend.cn) 。

## What's On In Databend

探索 Databend 本周新进展，遇到更贴近你心意的 Databend 。

### MERGE INTO 现已支持分布式执行

MERGE INTO 语句会根据指定的条件和匹配标准，使用来自指定源的数据，在目标表中执行对行的插入、更新或删除操作。

现在 Databend 中的 MERGE INTO 已经支持分布式执行，这将会带来更高效的数据集成能力，其物理计划如下图所示：


如果您想了解更多信息，欢迎联系 [Databend 团队](https://databend.cn/contact-us/)，或查看下面列出的资源。

- [PR #13151 | feat: support distributed merge_into](https://github.com/datafuselabs/databend/pull/13151)

## Code Corner

一起来探索 Databend 和周边生态中的代码片段或项目。

### 使用 LakeFS 将数据版本化嵌入你的分析工作流

lakeFS 致力于为共享和协作处理数据提供解决方案，用类似 Git 的操作逻辑赋能对象存储，采用版本化方案为数据提供逻辑一致的视图，为现代化数据工作流嵌入有意义的分支名和提交信息，并且为数据、文档的一体化提供解决方案。

Databend 在提供分布式、弹性可拓展、运维方便的高性能查询引擎，同样支持类似Git的多版本存储，可以轻松查询、克隆和还原任意时间点的数据。

结合 LakeFS 的数据版本化能力和 Databend 的类 Git 数据管理能力，可以确保数据完备性，并且为数据分析工作流提供高效、高可用的一致视图。

如果您想了解更多信息，请查看下面列出的资源。

- [Blog | Incorporate Data Version Control into Your Analytics Workflow](https://databend.rs/blog/2023-11-02-databend-with-lakefs)

## Highlights

以下是一些值得注意的事件，也许您可以找到感兴趣的内容。

- 支持 JSON 运算符：`?`，`?|` 和 `?&` 。
- 支持对 STAGE 和 UDF 的权限管理。
- 支持 `flatten` 表函数。
- 支持使用 URL 创建外部表：`CREATE STAGE test_stage [URL =] 's3://load/files/'` 。
- 阅读文档 [Example 2: Attaching Table in READ_ONLY Mode](https://databend.rs/doc/sql-commands/ddl/table/attach-table#example-2-attaching-table-in-read_only-mode) 了解如何使用 ATTACH TABLE 的只读模式。
- 阅读文档 [Conversion Functions](https://databend.rs/doc/sql-functions/conversion-functions/) 了解 Databend 中的类型转换函数与规则。

## What's Up Next

我们始终对前沿技术和创新理念持开放态度，欢迎您加入社区，为 Databend 注入活力。

### 支持读取 Delta 表格式

Databend 目前支持通过 Catalog 挂载并读取 Iceberg 表格式中的数据，计划支持的下一个目标是 Delta Lake 。

Delta Lake 是由 Databricks 发起并开源的存储格式。它通过基于文件的事务日志扩展了 Parquet 数据文件，使其能够处理 ACID 事务和可扩展的元数据。 Delta Lake 完全兼容 Apache Spark API，并且其设计与结构化流式处理紧密集成，使您可以轻松地在批处理和流式处理操作中使用单个数据副本，并提供大规模增量处理。

[Issue #13429 | add read only support for Delta table ](https://github.com/datafuselabs/databend/issues/13429)

如果你对这个主题感兴趣，可以尝试解决其中的部分问题或者参与讨论和 PR review 。或者，你可以点击 https://link.databend.rs/i-m-feeling-lucky 来挑选一个随机问题，祝好运！

## New Contributors

一起认识社区中的新伙伴，Databend 因你们而变得更加美好。

* [@guojidan](https://github.com/guojidan) 为 `SHOW` 语句支持了更多过滤选项，[#13510](https://github.com/datafuselabs/databend/pull/13510) 。

## Changelog

前往查看 Databend 每日构建的变更日志，以了解开发的最新动态。

地址：https://github.com/datafuselabs/databend/releases

## Contributors

非常感谢贡献者们在本周的卓越工作。


## Connect With Us

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。

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