Range 查询中支持表达式、分布式 EXPLAIN ANALYZE | Greptime 双周精选

内容概述

作为一个成长中的开源项目，GreptimeDB 的进展离不开来自全球的社区贡献者们，感谢各位！

最近的内容更新如下：

引入 Flow Engine 提供持续聚合能力
可在 Range Query 中使用表达式，例如 RANGE (INTERVAL '2' day - INTERVAL '1' day)
支持在分布式下使用 EXPLAIN ANALYZE 分析查询执行的开销

社区贡献者名单

在过去的两周里，GreptimeDB 共合并了 86 个 PR，其中有 8 位独立贡献者，累计 12 个 PR 被成功合并，还有很多待合并的 PR。

祝贺以下各位在过去 2 周内成为我们活跃的贡献者：

👏 感谢各位独立贡献者持续提交并合并了多个 PR，还有更多来自其他独立贡献者的 PR 正在等待合并。

🎉 热烈欢迎 @groobyming @ltratt @tizeeima 作为新的贡献者加入社区并成功合并了首个 PR，还有更多来自其他独立贡献者的 PR 正在等待合并。

PR 亮点

db#3823 在 Range Query 中使用表达式

现在在 Range Query 中支持：

在 Range 和 Align 参数中支持 Interval 类型的计算：比如使用 (INTERVAL '2' day - INTERVAL '1' day)；
通过表达式指定查询对齐到的时间原点：比如 (now() - INTERVAL '1' hour) 指定了查询对齐到当前查询时间的一个小时之前。

sql

SELECT 
    ts, 
    min(val) RANGE (INTERVAL '2' day - INTERVAL '1' day) 
FROM 
    host 
ALIGN (INTERVAL '2' day - INTERVAL '1' day)
    TO (now() - INTERVAL '1' hour) 
ORDER BY ts;

上述改进可以帮助用户更灵活地定义和控制时间范围，以满足特定的查询需求。

🌟 Range Query 是 GreptimeDB 的扩展语法，更多信息：https://docs.greptime.com/reference/sql/range

db#3908 支持 EXPLAIN ANALYZE 语句分析分布式查询性能

EXPLAIN ANALYZE 会执行对应的 SQL 语句。通过运行 EXPLAIN ANALYZE，用户可以详细了解分布式查询的性能，包括执行时间和资源利用率等指标。这个功能对于在分布式环境中优化和排查复杂查询至关重要。

java

explain analyze SELECT count(*) FROM system_metrics;

+-------+------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| stage | node | plan                                                                                                                                                                            |
+-------+------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 0     | 0    |  MergeScanExec: peers=[4402341478400(1025, 0), ] metrics=[output_rows: 1, greptime_exec_read_cost: 0, ready_time: 6352264, finish_time: 7509279, first_consume_time: 7165836, ] |
|       |      |                                                                                                                                                                                 |
| 1     | 0    |  AggregateExec: mode=Final, gby=[], aggr=[COUNT(greptime.public.system_metrics.ts)] metrics=[output_rows: 1, elapsed_compute: 108029, ]                                         |
|       |      |   CoalescePartitionsExec metrics=[output_rows: 32, elapsed_compute: 83055, ]                                                                                                    |
|       |      |     AggregateExec: mode=Partial, gby=[], aggr=[COUNT(greptime.public.system_metrics.ts)] metrics=[output_rows: 32, elapsed_compute: 334913, ]                                   |
|       |      |       RepartitionExec: partitioning=RoundRobinBatch(32), input_partitions=1 metrics=[repart_time: 1, fetch_time: 441565, send_time: 30325, ]                                    |
|       |      |         StreamScanAdapter { stream: "<SendableRecordBatchStream>" } metrics=[output_rows: 3, mem_used: 24, ]                                                                    |
|       |      |                                                                                                                                                                                 |
|       |      | Total rows: 1                                                                                                                                                                   |
+-------+------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+