发布日期

25 April 2024

Release note

https://github.com/4paradigm/OpenMLDB/releases/tag/v0.9.0

亮点特性

增加最新版 SQLAlchemy 2 的支持，无缝集成 Pandas 和 Numpy 等常用 Python 框架。
支持更多数据后端，融合 TiDB 的分布式文件存储能力以及 OpenMLDB 内存高性能特征计算能力。
完善 ANSI SQL 支持，修复 first_value 语义，支持 MAP 类型和特征签名，离线模式支持 INSERT 语句。
支持 MySQL 协议，可用 NaviCat、Sequal Ace 及各种编程语言的 MySQL SDK 访问 OpenMLDB 集群。
支持 SQL 语法拓展，通过 SELECT CONFIG 或 CALL 语句直接进行在线特征计算。

社区朋友们大家好！OpenMLDB 正常发布了一个新的版本 v0.9.0，包含了 SQL 语法拓展、MySQL 协议兼容、TiDB 存储支持、在线执行特征计算、特征签名等功能，其中最值得关注和分享的就是对 MySQL 协议和 ANSI SQL 兼容的特性，以及本地拓展的 SQL 语法能力。

首先 MySQL 协议兼容让 OpenMLDB 的用户，可以使用任意的 MySQL 客户端来访问 OpenMLDB 集群，不仅限于 NaviCat、Sequal Ace 等 GUI 应用，还可以使用 Java JDBC MySQL Driver、Python SQLAlchemy、Go MySQL Driver 等各种编程语言的 SDK。更多介绍可以参考《超高性能数据库 OpenM(ysq)LDB：无缝兼容 MySQL 协议和多语言 MySQL 客户端》。

其次新版本极大拓展了 SQL 的能力，尤其是在标准 SQL 语法上实现了 OpenMLDB 特有的请求模式和存储过程的执行。相比于传统的 SQL 数据库，OpenMLDB 覆盖机器学习的全流程，包含离线模式和在线模式，在线模式下支持用户传入单行样本数据，通过 SQL 特征抽取返回特征结果。过去我们需要先通过 Deploy 命令部署 SQL 成存储过程，然后通过 SDK 或 HTTP 接口进行在线特征计算。新版本加入了 SELECT CONFIG 和 CALL 语句，用户在 SQL 中直接指定请求模式和请求样本就可以计算得到特征结果，示例如下。

-- 执行请求行为 (10, "foo", timestamp(4000)) 的在线请求模式 query
SELECT id, count (val) over (partition by id order by ts rows between 10 preceding and current row)
FROM t1
CONFIG (execute_mode = 'online', values = (10, "foo", timestamp (4000)))

也可以通过 ANSI SQL 的 CALL 语句，以样本行作为参数传入进行存储过程的调用，示例如下。

-- 执行请求行为 (10, "foo", timestamp(4000)) 的在线请求模式 query
DEPLOY window_features SELECT id, count (val) over (partition by id order by ts rows between 10 preceding and current row)
FROM t1;

CALL window_features(10, "foo", timestamp(4000))

详细的 release note 参照： https://github.com/4paradigm/OpenMLDB/releases/tag/v0.9.0

欢迎大家下载试用，提供意见。

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亮点特性

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