3.2.1.0 釋出！時間轉換函式+BI 整合+檢視正式上線！

自 3.0 版本釋出以來，經過研發人員和社群使用者的不斷努力，TDengine 進行了大量更新，產品穩定性和易用性也在不斷提升。近日，TDengine 3.2.1.0 成功釋出，該版本帶來了一些重大功能最佳化，這些最佳化將進一步提升 TDengine 的效能和功能，為使用者提供更高效、安全和易用的工業大資料儲存和分析解決方案。本文將對此進行詳細介紹。

開源的時序資料庫功能更新（所有版本同步更新）：

1. 時間轉換函式 to_timestamp/to_char

to_timestamp 函式可以從字串中按照時間格式提取時間，並轉為 timestamp 型別的資料。

反之，to_char 函式則可以把 timestamp 型別的資料，轉化為對應格式的字串。

可以看下這兩個函式簡單的應用：

如果我們執行  select to_timestamp('This year is 2023, today is 10-10','"This year is"YYYY", today is "MM-DD')

返回的結果便是  2023-10-10 00:00:00.000 |

如果我們執行  select to_char(ts, "now is 'YYYY-MM-DD HH:MI:SS.MS'") from test.meters limit 1;（測試表來自 taosBenchmark 預設配置生成）

返回的結果便是： “now is '2017-07-14 10:40:00.000'”

2. last/last_row 查詢最佳化

最佳化了 last/last_row 在以下兩種場景下的查詢效能，使得該類查詢也能夠充分利用 last、last_row 的快取。

場景1：

SELECT ts, column1, last(column1) from table_name;

場景2：

SELECT avg(column1), count(*), last(column1) from table_name;
SELECT avg(column1), count(*), last_row(column1) from table_name;

3. 支援超級表直接寫入

為了與 BI 工具相容適配，TDengine 在 3.2.1.0 中支援了對超級表的直接寫入，如果子表不存在則使用自動建表功能。該功能主要是為了適配 BI 工具中關係型資料庫的語法（文章尾部有同 BI 工具更詳細的適配資訊）。該寫法與傳統的透過子表寫入相比，效能上會有少量衰減。

簡單示範：

insert into meters (tbname,ts,voltage) values ("d1",now,2);

TDengine Enterprise （企業級）功能更新：

4. 檢視功能上線

該功能目的是幫助使用者簡化操作，提升使用者間的分享能力。檢視（View）本質上是一個儲存在資料庫中的查詢語句，檢視（非物化檢視）本身不包含資料，只有在從檢視讀取資料時才動態執行檢視所指定的查詢語句。相當於封裝了複雜的業務查詢，讓使用者可以用最簡單的查詢得到結果。並且可以透過對檢視的許可權控制，確保安全高效的資料分享。（目前檢視只支援被訂閱和查詢）

典型場景：

使用者 A 在雲上建立了一個庫 db1 和表 st1，表 st1 中含有 ts, col1, col2, col3…等多列資料，他只想分享給使用者 B 所需要的部分列資料（ts, col1, col2)， 並且讓他只擁有可讀許可權即可。

那麼我們就可以這樣操作：

1. 使用者 A 執行： CREATE VIEW db1.view1 AS SELECT ts, col1, col2 FROM db1.st1;

2. 使用者 root 執行： GRANT READ ON db1.view1 TO 使用者B;

3. 接下來，使用者 B 就可以執行： SELECT * FROM db1.view1; 獲得檢視資料。

或透過建立 topic 去訂閱這個檢視： CREATE TOPIC topic1 AS SELECT * FROM db1.view1 WHERE col1 > 1;

5. 多級儲存故障恢復 ：

在配置了多級儲存多塊磁碟的情況下，本次最佳化增加了特定條件下按需恢復的功能，不再是全量恢復，從而大大增加資料的恢復速度。

6. 永洪 BI 和 PowerBI 與 TDengine 的整合

PowerBI、永洪 BI 軟體透過 JDBC 或者 ODBC 驅動程式連線資料庫，並按照關聯式資料庫的 SQL 語法運算元據。由於 TDengine 引入了超級表以及子表這些在傳統關係型資料庫裡不存在的概念，因此我們做了大量的適配和最佳化工作，提供了 BI 模式與之互動。（ODBC 的 BI 模式將在下一個版本釋出）

除此之外，每個版本也還都會做很多其他的工作，比如 bug 修復、功能最佳化等等。如果想要了解新版本（時序資料庫功能更新）更加詳細的釋出資訊，可以移步至 GitHub 檢視釋出說明。

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