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：

• 全文索引多后端支持：全文索引新增 Bloom 后端，支持 matches_term 函数实现精准术语匹配
• 流引擎新增批处理模式：新增基于时间窗口的处理支持，实现批处理数据流
• PromQL 性能重大提升：查询执行效率提升 100 倍，内存占用降低 40%

社区贡献者名单

在过去的两周里，GreptimeDB 共合并了 85 个 PR，其中有 2 位独立贡献者，累计 2 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

• @soisyourface db#5829
• @yihong0618 db#5890

👏 欢迎 @soisyourface 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。

（图 1：双周新增贡献者）

🎉 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#5806 db#5817 db#5843 db#5845 db#5869 db#5896 db#5886 全文索引多后端支持

本系列 PR 实现了全文索引的多后端支持（Bloom 和 Tantivy），新增 matches_term 函数用于术语匹配，并优化了匹配性能。

使用示例：

-- 创建表时指定全文索引后端
CREATE TABLE logs (
  ...
  text_column STRING FULLTEXT INDEX WITH (backend='bloom'),
  ...
);

-- 使用 `matches_term` 进行术语匹配
SELECT * FROM logs WHERE matches_term(text_column, 'foo');

db#5807 db#5881 流式批处理引擎

该引擎实现了数据流的批处理模式，支持基于时间窗口的计算和流任务管理。

db#5691 db#5859 db#5863 PromQL 执行性能优化

本系列优化显著提升了 PromQL 引擎的执行效率：

• 100 倍速度提升，内存占用降低 40%（通过消除冗余排序并引入并行计算）
• 复杂查询的范围操作提速 10 倍
• 减少重复 NOT NULL 过滤计算，性能提升 2 倍

db#5847 单分区查询的 SELECT DISTINCT 下推

当查询仅涉及单个分区时，将 SELECT DISTINCT 下推至 Region 层级执行，提升去重查询性能。

db#5820 支持 REPLACE INTO 语句

新增兼容 MySQL 语法的 REPLACE INTO 支持，允许单条语句实现插入或替换数据。

Good First Issue

Issue#5853 在配置文件中增加 --user-provider 配置项

在 config.toml 中新增 --user-provider 配置项，使其功能与现有命令行选项保持一致。

• 难度：简单
• 关键字：配置

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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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