Databend是一款现代云数仓。专为弹性和高效设计，为您的大规模分析需求保驾护航。自由且开源。即刻体验云服务：https://app.databend.cn。
What’s On In Databend
探索 Databend 本周新进展，遇到更贴近你心意的 Databend 。
MERGE INTO 现已支持分布式执行
MERGE INTO 语句会根据指定的条件和匹配标准，使用来自指定源的数据，在目标表中执行对行的插入、更新或删除操作。
现在 Databend 中的 MERGE INTO 已经支持分布式执行，这将会带来更高效的数据集成能力，其物理计划如下图所示：
如果您想了解更多信息，欢迎联系Databend 团队，或查看下面列出的资源。
- PR #13151 | feat: support distributed merge_into
Code Corner
一起来探索 Databend 和周边生态中的代码片段或项目。
使用 LakeFS 将数据版本化嵌入你的分析工作流
lakeFS 致力于为共享和协作处理数据提供解决方案，用类似 Git 的操作逻辑赋能对象存储，采用版本化方案为数据提供逻辑一致的视图，为现代化数据工作流嵌入有意义的分支名和提交信息，并且为数据、文档的一体化提供解决方案。
Databend 在提供分布式、弹性可拓展、运维方便的高性能查询引擎，同样支持类似Git的多版本存储，可以轻松查询、克隆和还原任意时间点的数据。
结合 LakeFS 的数据版本化能力和 Databend 的类 Git 数据管理能力，可以确保数据完备性，并且为数据分析工作流提供高效、高可用的一致视图。
如果您想了解更多信息，请查看下面列出的资源。
- Blog | Incorporate Data Version Control into Your Analytics Workflow
Highlights
以下是一些值得注意的事件，也许您可以找到感兴趣的内容。
- 支持 JSON 运算符：
?，?|和?&。 - 支持对 STAGE 和 UDF 的权限管理。
- 支持
flatten表函数。 - 支持使用 URL 创建外部表：
CREATE STAGE test_stage [URL =] 's3://load/files/'。 - 阅读文档Example 2: Attaching Table in READ_ONLY Mode了解如何使用 ATTACH TABLE 的只读模式。
- 阅读文档Conversion Functions了解 Databend 中的类型转换函数与规则。
What’s Up Next
我们始终对前沿技术和创新理念持开放态度，欢迎您加入社区，为 Databend 注入活力。
支持读取 Delta 表格式
Databend 目前支持通过 Catalog 挂载并读取 Iceberg 表格式中的数据，计划支持的下一个目标是 Delta Lake 。
Delta Lake 是由 Databricks 发起并开源的存储格式。它通过基于文件的事务日志扩展了 Parquet 数据文件，使其能够处理 ACID 事务和可扩展的元数据。 Delta Lake 完全兼容 Apache Spark API，并且其设计与结构化流式处理紧密集成，使您可以轻松地在批处理和流式处理操作中使用单个数据副本，并提供大规模增量处理。
Issue #13429 | add read only support for Delta table
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New Contributors
一起认识社区中的新伙伴，Databend 因你们而变得更加美好。
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@guojidan为
SHOW语句支持了更多过滤选项，#13510。
Changelog
前往查看 Databend 每日构建的变更日志，以了解开发的最新动态。
地址：https://github.com/datafuselabs/databend/releases
Contributors
非常感谢贡献者们在本周的卓越工作。
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