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 Databenddocker 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。