Databend 学习资料汇总 - 开源云原生数据仓库替代方案

Databend 是一个开源的云原生数据仓库,旨在提供一个高性能、低成本的 Snowflake 替代方案。本文汇总了 Databend 的各种学习资源,帮助读者快速入门和深入了解这个项目。

项目介绍

Databend 是用 Rust 语言构建的开源云数据仓库,专为快速查询执行和数据摄取而设计,可以处理世界上最大的数据集。它具有以下主要特点:

• 云原生架构,可与 AWS S3、Azure Blob、Google Cloud 等云存储无缝集成
• 高性能的向量化执行引擎,在 ClickBench 基准测试中表现出色
• 成本效益高,通过可扩展的存储和计算设计降低成本
• 内置 AI 能力,支持高级分析
• 简化数据摄取流程,无需外部 ETL
• 支持多种数据格式,包括 JSON、CSV、Parquet、GEO 等
• 提供 ACID 事务支持
• Git 风格的数据版本控制
• 灵活的无模式数据存储

快速开始

Databend Cloud

最快速体验 Databend 的方式是使用 Databend Cloud。这是一个完全托管的云服务,无需自行部署和维护。

使用 Docker 安装

您也可以使用 Docker 在本地快速运行 Databend:

# 拉取镜像
docker pull datafuselabs/databend

# 运行 Databend
docker run --net=host datafuselabs/databend

学习资源

官方文档

• Databend 官方文档：全面的使用指南和参考文档

连接 Databend

• 使用 BendSQL 连接 Databend
• 使用 JDBC 连接 Databend

数据导入导出

• 如何将 Parquet 文件加载到表中
• 如何将表导出为 Parquet 文件
• 如何将 CSV 文件加载到表中
• 如何将表导出为 CSV 文件

从其他数据库加载数据

• 如何将 MySQL 的全量和增量变更同步到 Databend
• 如何将 PostgreSQL 的全量和增量变更同步到 Databend

查询半结构化数据

• 如何直接查询 Parquet 文件
• 如何直接查询 CSV 文件

可视化工具

• Deepnote 集成
• Grafana 集成
• Jupyter Notebook 集成
• Metabase 集成

用户和权限管理

• 如何创建用户
• 如何授予用户权限
• 如何创建角色

数据库和表管理

• 如何创建数据库
• 如何创建表
• 如何修改表结构

数据操作

• COPY INTO 语句
• INSERT 语句
• DELETE 语句
• UPDATE 语句

AI 功能

• 使用 AI 生成 SQL
• 创建嵌入向量
• 计算文本相似度

数据湖访问

• Apache Hive 集成
• Apache Iceberg 集成
• Delta Lake 集成

性能优化

• 查看 Clickbench 基准测试结果
• TPC-H 基准测试: Databend Cloud vs. Snowflake

社区资源

• GitHub 仓库：源代码、Issue 跟踪和贡献
• Slack 社区：实时讨论和交流
• Twitter：获取最新动态

贡献指南

Databend 欢迎社区贡献。以下资源可以帮助您开始贡献:

• 从源码构建 Databend
• 如何提交一个好的 Pull Request

总结

Databend 作为一个开源的云原生数据仓库项目,提供了丰富的功能和优秀的性能。通过本文汇总的各种学习资源,读者可以快速入门并深入了解 Databend 的各个方面。无论您是想尝试使用、进行二次开发还是为项目做出贡献,这些资源都能为您提供有价值的指导。

希望这个学习资料汇总能帮助您更好地探索和使用 Databend,充分发挥这个强大数据仓库平台的潜力。如果您在学习过程中有任何问题,欢迎加入 Databend 的社区讨论和交流。