版本发布历史
4.6.0 发布介绍
- MARS2存储引擎聚集查询性能大幅优化
- 图形化界面全面升级:
- MatrixGate升级:
- Grafana监控页面升级,支持Prometheus数据监控(文档)
- 国产化平台支持:银河麒麟V10操作系统 + ARM平台支持
- 修复已知bug
4.5.0 发布介绍
- MARS2存储引擎隆重发布,UPSERT场景优化显著,并且后台自动压缩,省去了转表过程(文档)
- 新增查询统计组件,可以用来统计查询使用时间和资源消耗(文档)
- MatrixGate升级(文档):
- 支持任意列timestamp转换;
- 新增watch功能,可以查看mxgate写入数据的实时以及历史指标信息;
- UPSERT支持boolean类型。
- mxbench升级,用户可以灵活配置指标类型、采集频率、空值率、随机度等(文档)
- 新增滑动窗口流计算,流数据的实时分析与监控,并支持订阅发布(文档)
- Kubernetes支持,可以在k8s上部署MatrixDB集群(文档)
4.4.0 发布介绍
- MatrixGate升级(文档)
- UPSERT支持去重
- 新增
--insert-timeout
和--request-timeout
参数来控制超时,防止高负载场景因资源耗尽导致雪崩
- Kafka数据接入流程重新设计,支持CSV和JSON两种数据格式和映射关系设置(文档)
- 自动分区管理页面升级(文档)
- INSERT INTO SELECT语句支持并行扫描
- Grafana监控页面升级,监控面板拆分为系统面板和数据库面板,并增加了中文描述(文档)
- PXF升级到6.2.1,在大量小文件场景吞吐率有2~5倍提高
4.3.10 发布介绍
4.3.10修复了如下bug:
- segment crash后mirror无法启动的问题
- 特定情况下UDF访问catalog导致QD crash的问题
- PXF访问Hive ORC添加filter crash的问题
4.3.0 发布介绍
- 持续聚集隆重上线
- 持续聚集通过物化视图实时同步源表数据并做排序归并,使聚集查询更高效(参考文档)
- 空间数据类型支持
- 开发了增强版的PostGIS组件,可以完美支持空间数据类型的存储和计算(参考文档)
- MatrixGate升级
- 可视化数据表上线
- 管理页面里新增了可视化数据表版块,可以方便查看集群数据库与表的状态(参考文档)
- 自动分区图形化管理
- 分区表可以通过图形化界面设置模板和自动化分区管理策略(参考文档)
- MARS存储引擎升级
- tag_id支持数据类型在整型基础上新增了text,varchar,name,numeric;并且支持多分组键,即用多个列作为tag_id
- MARS存储引擎支持merge scan操作,可以通过合并方式来对已有数据做更新
4.2.0 发布介绍
- MARS引擎再优化
- 智能压缩算法上线,根据数据类型和特征判断是否启用压缩。使用新编码压缩后,存储占用空间下降70%。
- 查询性能提升,基于时间戳排序的特定查询,时延下降千倍,从秒级降到“毫秒级”。
- 查询内存使用量大大的降低,SELECT语句,内存使用率下降90%。
- MatrixGate支持UPSERT,适用于如下场景(使用方法请参考文档):
- 设备可能重复发送数据或更正错误时序数据
- 不同类别的指标数据分批发送,实现自动合并
- 冷热分级转换支持归并压缩:为方便用户在分区表做热转冷的数据转换,可以将多个分区表合并到一起。一来能降低分区管理的压力,也利于DBA进行维护。使用方法请参考文档
- 并行备份恢复“工具”首度公开亮相:MatrixDB隆重推出mxbackup和mxrestore两大工具,相比继承自PostgreSQL的pg_dump和pg_restore,支持并行处理,备份恢复效率更高。使用方法请参考文档
4.1.0 发布介绍
- 新增mxkv用户自定义数据类型做kv存储,方便扩展附加字段,相比JSON类型性能更好
- 支持kafka数据接入和图形化操作界面
- 提供分区自动化管理函数。用户可以自定义分区策略,后台进程自动完成分区管理
4.0.3 发布介绍
- 增加多机安装可视化部署
- 修复MARS增加分区的bug
4.0.2 发布介绍
- MARS压缩默认启用
- 升级后supervisor.conf平滑过渡
- gapfill并行优化
4.0.1 发布介绍
- 修复build_timeseries_table时未对列名做转义的bug
- MARS引擎优化与bug fix
4.0.0 发布介绍
MatrixDB 4.0.0已正式发布,新版包括如下新特性:
1 MARS引擎
MARS引擎是自研的存储引擎。该引擎包含如下特性:
- 列式存储
- 数据编码和压缩
- 聚集下推优化
- 无索引扫描的优化
在时序场景中,适合存储历史冷数据,基于时间戳的聚集查询性能极高。
MARS目前只支持插入,不支持更新和删除。
2 多节点自动化部署
在MatrixDB 3系统单节点自动化部署的基础上,实现了多节点自动化部署。包括:
- 添加集群节点
- 配置每个节点segment数量
- 配置是否启用数据自动镜像
只用不到5分钟,即可部署好一个集群。
具体使用方法请参考MatrixDB 4集群部署。
3 冷热分级存储UDF
为方便用户为时序表建立分区、维护分区表、冷热数据转换,实现了关于创建分区模板、建立分区、替换冷热分区的一整套管理接口。
具体使用方法请参考冷热分级存储。
4 time_bucket_gapfill
时序组件MatrixTS中,在time_bucket函数基础上,增加了time_bucket_gapfill函数。可以为缺失的时间间隔按照规则填充。
目前支持两种填充规则:
- locf:用聚合组中之前出现的值填充
- interpolate:对缺失的值做线性插值填充