GreptimeDB v0.2 正式发布 | 50%+ PromQL 兼容、写入性能优化

四月春暖花开，GreptimeDB v0.2 也如期而至。在社区的助力下，GreptimeDB 正按计划一步一个脚印朝着设定的里程碑前行。

在这一月的时间内， GreptimeDB：

• 优化数据的导入导出，让用户快速上手；

• 提升 PromQL 兼容性，替换 Prometheus 成本更低；

• 写入性能优化，满足更复杂的使用场景；

• 重构使用文档，更友好的用户体验；

• 带有使用引导的 dashboard，快速了解产品；

• 为数据库可靠安全等其他方面进行了一系列相关的优化

这些交付的背后是 233 merged PRs ，101 个优化和 42 个修复，涉及 687 个文件变更，约 44548 行代码修改，41 位贡献者以及 2600+ 的关注者。特别感谢社区和团队的努力，让我们一起回顾 v0.2 的主要内容。

GreptimeDB v0.2

Features

• 支持 COPY TO、FROM 语句^[1]

COPY TO 和 COPY FROM 命令通常被用作数据迁移或备份工具。GreptimeDB 不仅支持了向本地磁盘导出数据或从本地磁盘导入数据，还支持对象存储比如 S3。

• 新增 REPL^[2]

我们从 Datanode 中移除了 SQL 接口，这样就需要再提供一个类似 mysql-cli 的方式进行调试。受到 InfluxDB IOx 的启发推出了 REPL，可以起到这个作用。使用简单，具有历史记录和提示功能，可以通过我们的 gRPC 接口直接执行 SQL 语句查询。

• PromQL 兼容性达到 50%+

我们已经初步支持了 PromQL，并通过了超过 50% 的 Prometheus 的兼容性测试，大大提升了与 PromQL 的兼容性。为了不断进行优化，并将所有与 PromQL 兼容性相关的 PR 和任务收集在这里，我们创建了这个 issue^[3]，以便于跟踪进展。

• 建表支持多种时间戳精度^[4]

我们增强了 Timestamp 来支持在建表时指定时间戳精度，遵循 MySQL 中的 fractional seconds 语法^[5]。已经支持以下几个时间精度：

• 0: TimeUnit::Second

• 3: TimeUnit::Millisecond

• 6: TimeUnit::Microsecond

• 9: TimeUnit::Nanosecond

比如，现在我们可以将时间查询精确到微秒：

mysql> create table demo (ts timestamp(6) time index, cnt int);Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

• Procedure on Create & Alter Table^[6]

Procedure 框架的作用是帮助执行系统中的多步操作，保证其最终能够执行完成或回滚。我们的 Procedure 框架借鉴了 HBase ProcedureV2^[7]以及 Accumulo FATE^[8]两个类似的框架。

目前 CREATE TABLE 和 ALTER TABLE 的 procedure 均已开发完成。我们计划在 DROP TABLE 的 procedure 开发完成后逐渐切换到 procedure 框架。

• Dashboard with Playground^[9]

全新模块：Playground

提供了互动文档的能力，可以在文档中交互式地使用数据库。

初步支持PromQL查询

• 其他

• DELETE 语句增强，支持任意 where 条件

• 支持 Region manifest checkpoint 以控制磁盘用量和加速启动

• 分布式模式下支持运行 python script

Protocol

• 优化写入的私有 gRPC 协议^[10]

为了进一步优化写入性能，我们在 ArrowFlight 之外增加了一种私有 gRPC 协议。这一协议支持 Unary Call 和 Client Streaming Call，从而提高数据写入的效率。与此同时，原有的 ArrowFlight 则侧重于查询方面的性能表现。

Clients

• Java SDK^[11] 新增流式写入 API，更好地支持超高吞吐数据写入

• 新增 Golang SDK^[12]，欢迎试用

Refactor

重构协议解析层，我们希望所有协议解析相关都留在 Frontend 这一层，包括解析成逻辑计划。之前因为一些原因 Datanode 也保留了 SQL Parser，这种妥协的设计消耗了我们大量的维护精力，比如每次引入新特性都要在这两个地方分别修改。所以我们决定清除掉这个技术债。

写入性能优化数据

在 GreptimeDB v0.2 中，我们为 metrics 采集场景优化了批量写入的能力。相对 SQL 接口而言，批量写入 API 可将写入吞吐提升 20 倍左右，在真实的业务场景中测试可以获得单 core 高达 38 万点每秒的写入吞吐（测试机型使用 AMD Ryzen™ 7 7735HS CPU）。

The plan for v0.3

查询性能

在 0.2 我们重点优化了写入性能，在 0.3 查询性能将成为重点课题，我们将从部分用户的重点查询场景入手，也会包含一些数据结构和索引上的优化。

分布式

从 0.3 开始，分布式能力将提高优先级，分布式未来主要聚焦在三个方面：高可用，功能和用户体验。我们制定了中长期的迭代计划，按月迭代，每个月集中做一个主题，详情见 GitHub Projects^[13]。

致谢社区

感谢亲爱的社区和所有贡献者们，是你们的每一个建议、BUG 修复和代码贡献，才让这个项目不断壮大、迈向新高峰。

让我们为共同的成果感到自豪，继续携手努力，共同打造新一代云原生时序数据库。

参考

[1] https://docs.greptime.com/reference/sql/copy
[2] https://docs.greptime.com/user-guide/operations/cli-repl
[3] https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb/pull/1042
[4] https://docs.greptime.com/reference/data-types#data-types
[5] https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/fractional-seconds.html
[6] https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb/issues/286
[7] https://github.com/apache/hbase/blob/master/src/main/asciidoc/_chapters/pv2.adoc
[8] https://accumulo.apache.org/1.8/accumulo_user_manual.html#_fault_tolerant_executor_fate
[9] https://github.com/GreptimeTeam/dashboard
[10] https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb/pull/1196
[11] https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb-client-java
[12] https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb-client-go
[13] https://github.com/orgs/GreptimeTeam/projects

关于 Greptime

Greptime 格睿科技于 2022 年创立，目前正在完善和打造时序数据库 GreptimeDB 和格睿云 GreptimeCloud 这两款产品。

GreptimeDB 是款用 Rust 语言编写的时序数据库。具有分布式，开源，云原生，兼容性强等特点，帮助企业实时读写、处理和分析时序数据的同时，降低长期存储的成本。

GreptimeCloud 基于开源的 GreptimeDB，为用户提供全托管的 DBaaS，以及与可观测性、物联. 网等领域结合的应用产品。利用云提供软件和服务，可以达到快速的自助开通和交付，标准化的运维支持，和更好的资源弹性。GreptimeCloud 已正式开放内测，欢迎关注公众号或官网了解最新动态！

官网：https://greptime.com/

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