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# 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》 ](https://mp.weixin.qq.com/s/o_yEkJlpOHxYRTC5qMuDbg "《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](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)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。
# []()相关阅读
* OpenMLDB 官网:\
<https://openmldb.ai/OpenMLDB>
* OpenMLDB GitHub:\
<https://github.com/4paradigm/OpenMLDB>
* OpenMLDB 文档:\
<https://openmldb.ai/docs/zh/>
* 微信交流群:
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