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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！
最近的更新内容如下：
- 为 OpenTelemetry Trace 增加新的数据模型
- 新增向量函数，如
vec_subvector和vec_kth_elem - 将默认的
data_home目录从/tmp更改为当前文件夹 - 支持新的 PromQL 函数，如
quantile和count_values - Pipeline 相关优化
- 支持在 Transform 中设置
tag字段 - 支持在 Pipeline 中设置
inverted index - 添加
simple extract processor
- 支持在 Transform 中设置
社区贡献者名单
在过去的两周里，GreptimeDB 共合并了 94 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 周内成为我们最突出的贡献者：
注：按照 GitHub 用户名首字母顺序排列
👏 欢迎 @lau-jay @Pikady @SNC123 @Wenbin1002 @wtzhang23 作为新的贡献者加入到社区，并成功合并了 PR，还有更多来自其他独立贡献者的 PR 正在等待合并。
🎉 衷心感谢我们所有的成员，贡献者和布道师们！是你们的付出让我们的项目得以成功，也是你们让 GreptimeDB 成为一个更优质的产品。让我们一起努力，建立一个更棒的社区！
PR 亮点
db#5622 OpenTelemetry Trace 数据模型优化
GreptimeDB 进一步优化了 OpenTelemetry Trace 的数据建模，以提升可观测性和查询效率，具体更新如下：
- 内置 Pipeline： 引入
greptime_trace_v1； - 属性展开： 默认情况下，
attributes自动扩展为独立列。 - Skipping Index： 为
trace_id、parent_span_id和span_name添加了skipping index，提高查询性能。 - 分区规则优化：
trace_id在greptime_trace_v1和v0中增加默认分区规则，提升数据组织和检索效率。
新增向量函数
db#5683 vec_subvector 向量函数
新增 vec_subvector(vec, start, end) 向量函数，支持提取从 start（包含）到 end（不包含）的子向量，实现高效切片。
查询示例如下：
sql
SELECT vec_to_string(vec_subvector("[1, 2, 3, 4, 5]", 1, 3)) AS result;输出结果为：
sql
+--------+
| result |
+--------+
| [2,3] |
+--------+db#5674 vec_kth_elem 向量函数
新增 vec_kth_elem(vec, k) 向量函数，用于获取向量的第 k 个元素，简化向量数据的访问。
查询示例如下：
sql
SELECT vec_kth_elem("[2, 4, 6]", 1) AS result;输出结果为：
sql
+--------+
| result |
+--------+
| 4 |
+--------+Good First Issue
db#5120 添加向量函数 JSON_TO_VEC 和 VEC_TO_JSON
- 难度：中等
- 关键字：向量
关于 Greptime
Greptime 格睿科技专注于为可观测、物联网及车联网等领域提供实时、高效的数据存储和分析服务，帮助客户挖掘数据的深层价值。目前基于云原生的时序数据库 GreptimeDB 已经衍生出多款适合不同用户的解决方案，更多信息或 demo 展示请联系下方小助手（微信号：greptime）。
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