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‎docs/cn/guides/00-products/00-dce.md‎

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title: Databend 社区
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sidebar_position: 4
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import Tabs from '@theme/Tabs';
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import TabItem from '@theme/TabItem';
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Databend 是一个开源、弹性且工作负载感知的云原生数仓，使用 Rust 构建，是 Snowflake 的经济高效替代方案。它专为分析世界上最大的数据集而设计。
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<Tabs groupId="whydatabend">
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<TabItem value="Performance" label="性能">
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- 在对象存储上进行极速数据分析。
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- 利用数据级并行和指令级并行技术实现[最佳性能](https://benchmark.clickhouse.com/)。
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- 无需构建索引，无需手动调优，也无需考虑分区或分片数据。
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</TabItem>
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<TabItem value="Data Manipulation" label="数据操作">
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- 支持 `SELECT`、`INSERT`、`DELETE`、`UPDATE`、`REPLACE`、`COPY` 和 `MERGE` 等原子操作。
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- 提供时间回溯和多目录（Apache Hive / Apache Iceberg）等高级功能。
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- 支持以 CSV、JSON 和 Parquet 等多种格式[导入半结构化数据](/guides/load-data/load)。
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- 支持 [ARRAY、MAP 和 JSON](/sql/sql-reference/data-types/) 等半结构化数据类型。
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- 支持类似 Git 的 MVCC 存储，便于查询、克隆和恢复历史数据。
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</TabItem>
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<TabItem value="Object Storage" label="对象存储">
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- 支持多种对象存储平台。点击[此处](../10-deploy/01-deploy/00-understanding-deployment-modes.md#supported-object-storage)查看支持的完整列表。
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- 允许即时弹性扩展，用户可以根据应用需求扩展或缩减。
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</TabItem>
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</Tabs>
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Databend 的高层架构由 `元服务层`、`查询层` 和 `存储层` 组成。
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![Databend 架构](https://github.com/databendlabs/databend/assets/172204/68b1adc6-0ec1-41d4-9e1d-37b80ce0e5ef)
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<Tabs groupId="databendlay">
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<TabItem value="Meta-Service Layer" label="元服务层">
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Databend 通过其元服务层高效支持多租户，该层在系统中扮演着关键角色：
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- **元数据管理**：处理数据库、表、集群、事务等的元数据。
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- **安全性**：管理用户认证和授权，确保环境安全。
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在 GitHub 上的 [meta](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/meta) 中了解更多关于元服务层的信息。
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</TabItem>
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<TabItem value="Query Layer" label="查询层">
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Databend 的查询层处理查询计算，由多个集群组成，每个集群包含多个节点。
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每个节点是查询层的核心单元，包含：
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- **规划器**：使用[关系代数](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra)中的元素为 SQL 语句制定执行计划，包含投影、过滤和限制等操作符。
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- **优化器**：基于规则的优化器应用预定义规则，如“谓词下推”和“未使用列的剪枝”，以实现最佳查询执行。
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- **处理器**：根据规划器的指令构建查询执行管道，采用 Pull&Push 方法。处理器相互连接，形成可以跨节点分布的管道，以提高性能。
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在 GitHub 上的 [query](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/query) 目录中了解更多关于查询层的信息。
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</TabItem>
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<TabItem value="Storage Layer" label="存储层">
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Databend 使用 Parquet 这种开源的列式格式，并引入自己的表格式以提高查询性能。主要特点包括：
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- **二级索引**：加速数据定位和访问，适用于各种分析维度。
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- **复杂数据类型索引**：旨在加速复杂类型（如半结构化数据）的数据处理和分析。
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- **段**：Databend 有效地将数据组织成段，提高数据管理和检索效率。
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- **聚类**：在段内使用用户定义的聚类键，简化数据扫描。
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在 GitHub 上的 [storage](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/query/storages) 中了解更多关于存储层的信息。
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</TabItem>
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</Tabs>

‎docs/cn/guides/00-products/00-overview/01-ecosystem.md‎

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title: 生态系统
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# Databend 生态系统
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为了与您的工作流程无缝集成，Databend 不断扩展其生态系统，积极与行业内的关键数据工具和技术进行整合。下图概述了 Databend 支持的工具、平台和编程语言：
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![Alt text](@site/static/img/documents/overview/ecosystem.png)
10+
11+
请参考以下链接获取集成说明和教程：
12+
13+
- **开发**
14+
15+
- [Golang](/developer/drivers/golang)
16+
- [Python](/developer/drivers/python)
17+
- [Node.js](/developer/drivers/nodejs)
18+
- [Java](/developer/drivers/jdbc)
19+
- [Rust](/developer/drivers/rust)
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21+
- **ETL**
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23+
- [Airbyte](../../40-load-data/02-load-db/airbyte.md)
24+
- [Kafka](../../40-load-data/02-load-db/kafka.md)
25+
- [dbt](../../40-load-data/02-load-db/dbt.md)
26+
- [Addax](../../40-load-data/02-load-db/addax.md)
27+
- [Flink CDC](../../40-load-data/02-load-db/flink-cdc.md)
28+
- [DataX](../../40-load-data/02-load-db/datax.md)
29+
- [Debezium](../../40-load-data/02-load-db/debezium.md)
30+
31+
- **BI & 可视化**
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33+
- [Metabase](../../31-visualize/metabase.md)
34+
- [Grafana](../../31-visualize/grafana.md)
35+
- [Redash](../../31-visualize/redash.md)
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- [Tableau](../../31-visualize/tableau.md)
37+
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- **Notebooks**
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- [Deepnote](../../31-visualize/deepnote.md)
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- [Jupyter Notebook](../../31-visualize/jupyter.md)
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43+
- **日志收集**
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- [Vector](../../40-load-data/02-load-db/vector.md)
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47+
- **AI**
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- [MindsDB](../../31-visualize/mindsdb.md)

‎docs/cn/guides/00-products/00-overview/02-faq.md‎

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title: 常见问题
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### Q1: Databend 的主要对象、层次结构及相关权限是什么？
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该图展示了 Databend 对象在两个层次上的层次结构。每种对象类型都设计了细粒度的权限和所有权，提供了灵活性。更多信息，请参阅[访问控制](../../56-security/access-control/index.md)。
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9+
![Alt text](/img/guides/faq1.png)
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### Q2: 如何在 Databend 中创建表？
12+
13+
使用 [CREATE TABLE](/sql/sql-commands/ddl/table/ddl-create-table) 命令在 Databend 中创建表：
14+
15+
```sql title='示例:'
16+
CREATE TABLE example (
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-- 除了 DECIMAL，不需要指定字段长度。
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c1 INT,
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c2 VARCHAR,
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c3 DATETIME,
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c4 DECIMAL(20, 2),
22+
c5 BITMAP,
23+
c6 TUPLE (FLOAT, FLOAT)
24+
);
25+
```
26+
27+
### Q3: Databend、MySQL 和 Oracle 之间的数据类型映射是什么？
28+
29+
下表概述了 Databend、MySQL 和 Oracle 之间的数据类型映射。
30+
31+
| Databend | MySQL | Oracle |
32+
| ------------- | ---------- | ------------ |
33+
| TINYINT | TINYINT | NUMBER(3,0) |
34+
| SMALLINT | SMALLINT | NUMBER(5,0) |
35+
| INT | INT | NUMBER(10,0) |
36+
| BIGINT | BIGINT | NUMBER(19,0) |
37+
| FLOAT | FLOAT | FLOAT |
38+
| DOUBLE | DOUBLE | FLOAT(24) |
39+
| DECIMAL | DECIMAL | NUMBER |
40+
| DATE | DATE | DATE |
41+
| TIMESTAMP | TIMESTAMP | NUMBER |
42+
| DATETIME | DATETIME | DATE |
43+
| YEAR | INT | NUMBER |
44+
| VARCHAR | VARCHAR | VARCHAR2 |
45+
| VARCHAR | CHAR | CHAR |
46+
| BINARY | VARBINARY | RAW, BLOB |
47+
| VARCHAR | TEXT | VARCHAR2 |
48+
| VARCHAR | LONGTEXT | RAW, CBLOB |
49+
| VARCHAR | MEDIUMTEXT | RAW, CBLOB |
50+
| VARCHAR | ENUM | VARCHAR2 |
51+
| VARCHAR | SET | VARCHAR2 |
52+
| VARCHAR | bit | CHAR |
53+
| ARRAY | N/A | N/A |
54+
| BOOLEAN | N/A | N/A |
55+
| TUPLE | N/A | N/A |
56+
| MAP | N/A | N/A |
57+
| JSON, VARIANT | JSON | JSON |
58+
| BITMAP | N/A | N/A |
59+
```

‎docs/cn/guides/00-products/00-overview/_category_.json‎

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1+
{
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"label": "概述"
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}

‎docs/cn/guides/00-products/00-overview/index.md‎

Lines changed: 40 additions & 0 deletions
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@@ -0,0 +1,40 @@
1+
---
2+
title: 概述
3+
sidebar_position: 1
4+
---
5+
6+
import IndexOverviewList from '@site/src/components/IndexOverviewList';
7+
import LanguageDocs from '@site/src/components/LanguageDocs';
8+
9+
Databend 提供了一系列多样化的产品，以满足广泛的需求。点击以下链接详细了解每个产品：
10+
11+
<IndexOverviewList />
12+
13+
## Databend 产品对比
14+
15+
<LanguageDocs
16+
cn=
17+
'
18+
19+
| 产品 | Databend Cloud | Databend 企业版 | Databend 社区版 |
20+
| ---- | ---------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- | -------------------------------- |
21+
| 简介 | 公有云 SaaS 服务 | 私有化部署 | 私有化部署 |
22+
| 维护 | 免安装，免维护，注册账号即可使用 | 需下载安装部署，更多企业级功能 | 需下载安装部署，基本功能 |
23+
| 费用 | 按需按量付费 | 按 License 付费 | 免费 |
24+
| 服务 | 7\*24 小时技术支持 | 7\*24 小时技术支持 | 社区支持 |
25+
| 适用 | 已经和即将使用阿里云、腾讯云等公有云服务的企业 | 使用私有云或者自建数据中心的企业，且对数据安全和业务稳定性要求高 | 使用私有云或者自建数据中心的企业 |
26+
27+
'
28+
en=
29+
'
30+
31+
| Product | Databend Cloud | Databend Enterprise | Databend Community |
32+
| --------------- | -------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------- |
33+
| Description | SaaS on Public Cloud | Self-hosted | Self-hosted |
34+
| Maintenance | No installation or maintenance required; ready to use after account registration | Requires installation and deployment; offers advanced enterprise features | Requires installation and deployment; provides basic features |
35+
| Cost | Pay-as-you-go | License-based pricing | Free |
36+
| Support | 24/7 technical support | 24/7 technical support | Community support |
37+
| Target Audience | Enterprises already using or planning to use public cloud services like AWS | Enterprises using private clouds or self-managed data centers with high requirements for data security and business stability | Enterprises using private clouds or self-managed data centers |
38+
39+
'/>
40+
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