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2 | | -title: Databend 社区版 |
| 2 | +title: Databend Community |
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6 | 6 | import Tabs from '@theme/Tabs'; |
7 | 7 | import TabItem from '@theme/TabItem'; |
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9 | | -Databend 是一个用 Rust 构建的开源、弹性且具有工作负载感知能力的云数仓，是 Snowflake 的经济高效替代方案。它专为世界上最大数据集的复杂分析而设计。 |
| 9 | +Databend 是一个开源、弹性且工作负载感知的云数据仓库（Data Warehouse），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数据集而设计。 |
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11 | 11 | <Tabs groupId="whydatabend"> |
12 | 12 | <TabItem value="Performance" label="性能"> |
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14 | | -- 在对象存储上实现极速数据分析。 |
15 | | -- 利用数据级并行和指令级并行技术来实现[最佳性能](https://benchmark.clickhouse.com/)。 |
16 | | -- 无需构建索引，无需手动调整，也无需确定分区或分片数据。 |
| 14 | +- 在对象存储上进行极速数据分析。 |
| 15 | +- 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/)。 |
| 16 | +- 无需构建索引（Index），无需手动调优，无需确定分区（Partition）或分片数据。 |
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18 | 18 | </TabItem> |
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20 | 20 | <TabItem value="Data Manipulation" label="数据操作"> |
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22 | | -- 支持原子操作，例如 `SELECT`、`INSERT`、`DELETE`、`UPDATE`、`REPLACE`、`COPY` 和 `MERGE`。 |
23 | | -- 提供高级功能，例如时间回溯和多目录（Apache Hive / Apache Iceberg）。 |
24 | | -- 支持以各种格式（如 CSV、JSON 和 Parquet）[摄取半结构化数据](/guides/load-data/load)。 |
25 | | -- 支持半结构化数据类型，例如 [ARRAY、MAP 和 JSON](/sql/sql-reference/data-types/)。 |
26 | | -- 支持类似 Git 的 MVCC 存储，以便轻松查询、克隆和恢复历史数据。 |
| 22 | +- 支持原子操作，如 `SELECT`、`INSERT`、`DELETE`、`UPDATE`、`REPLACE`、`COPY` 和 `MERGE`。 |
| 23 | +- 提供高级功能，如时间回溯（Time Travel）和多目录（Apache Hive / Apache Iceberg）。 |
| 24 | +- 支持[摄取半结构化数据](/guides/load-data/load)，格式包括 CSV、JSON 和 Parquet。 |
| 25 | +- 支持半结构化数据类型，如 [ARRAY、MAP 和 JSON](/sql/sql-reference/data-types/)。 |
| 26 | +- 支持类似 Git 的 MVCC 存储，便于查询（Query）、克隆和恢复历史数据。 |
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28 | 28 | </TabItem> |
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30 | 30 | <TabItem value="Object Storage" label="对象存储"> |
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32 | | -- 支持各种对象存储平台。单击[此处](../10-deploy/01-deploy/00-understanding-deployment-modes.md#supported-object-storage)查看支持平台的完整列表。 |
33 | | -- 允许即时弹性，使用户能够根据其应用程序需求进行扩展或缩减。 |
| 32 | +- 支持各种对象存储平台。点击[这里](../10-deploy/01-deploy/00-understanding-deployment-modes.md#supported-object-storage)查看支持平台的完整列表。 |
| 33 | +- 允许即时弹性扩展，使用户能够根据应用需求进行扩容或缩容。 |
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35 | 35 | </TabItem> |
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38 | | -Databend 的高层架构由 `meta-service layer`、`query layer` 和 `storage layer` 组成。 |
| 38 | +Databend 的高级架构由`元服务层`、`查询层`和`存储层`组成。 |
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42 | 42 | <Tabs groupId="databendlay"> |
43 | | -<TabItem value="Meta-Service Layer" label="Meta-Service Layer"> |
| 43 | +<TabItem value="Meta-Service Layer" label="元服务层"> |
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45 | | -Databend 通过其元服务层有效地支持多租户，该层在系统中起着至关重要的作用： |
| 45 | +Databend 通过其元服务层高效支持多租户，该层在系统中发挥关键作用： |
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47 | | -- **Metadata Management**：处理数据库、表、集群、事务等的元数据。 |
48 | | -- **Security**：管理用户身份验证和授权，以确保安全的环境。 |
| 47 | +- **元数据管理**：处理数据库、表、集群、事务（Transaction）等的元数据。 |
| 48 | +- **安全性**：管理用户身份验证和授权，确保安全环境。 |
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50 | | -在 GitHub 上的 [meta](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/meta) 中了解有关元服务层的更多信息。 |
| 50 | +在 GitHub 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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52 | 52 | </TabItem> |
53 | | -<TabItem value="Query Layer" label="Query Layer"> |
| 53 | +<TabItem value="Query Layer" label="查询层"> |
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55 | 55 | Databend 中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。 |
56 | | -每个节点都是查询层中的核心单元，由以下部分组成： |
| 56 | +每个节点是查询层的核心单元，包括： |
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58 | | -- **Planner**：使用[关系代数](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra)中的元素（包括 Projection、Filter 和 Limit 等运算符）为 SQL 语句制定执行计划。 |
59 | | -- **Optimizer**：基于规则的优化器应用预定义的规则，例如“谓词下推”和“删除未使用的列”，以实现最佳查询执行。 |
60 | | -- **Processors**：根据 planner 指令构建查询执行管道，遵循 Pull&Push 方法。处理器相互连接，形成一个可以跨节点分布的管道，以提高性能。 |
| 58 | +- **规划器**：使用[关系代数](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra)元素为 SQL 语句开发执行计划，结合投影、过滤和限制等操作符。 |
| 59 | +- **优化器**：基于规则的查询优化器（Query Optimizer）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。 |
| 60 | +- **处理器**：根据规划器指令构建查询执行管道，遵循拉取和推送方法。处理器相互连接，形成可跨节点分布的管道以提高性能。 |
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62 | | -在 GitHub 上的 [query](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/query) 目录中了解有关查询层的更多信息。 |
| 62 | +在 GitHub 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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64 | 64 | </TabItem> |
65 | | -<TabItem value="Storage Layer" label="Storage Layer"> |
| 65 | +<TabItem value="Storage Layer" label="存储层"> |
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67 | | -Databend 采用 Parquet（一种开源列式格式），并引入了自己的表格式以提高查询性能。主要功能包括： |
| 67 | +Databend 采用 Parquet（一种开源列式格式），并引入自己的表格式来提升查询性能。主要特性包括： |
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69 | | -- **Secondary Indexes**：加速跨各种分析维度的数据定位和访问。 |
| 69 | +- **二级索引**：加速跨各种分析维度的数据定位和访问。 |
| 70 | +- **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。 |
| 71 | +- **段**：Databend 有效地将数据组织成段，提高数据管理和检索效率。 |
| 72 | +- **聚簇**：在段内采用用户定义的聚簇键（Cluster Key）来简化数据扫描。 |
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71 | | -- **Complex Data Type Indexes**：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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73 | | -- **Segments**：Databend 将数据有效地组织成段，从而提高数据管理和检索效率。 |
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75 | | -- **Clustering**：在段内采用用户定义的聚类键来简化数据扫描。 |
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77 | | -在 GitHub 上的 [storage](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/query/storages) 中了解有关存储层的更多信息。 |
| 74 | +在 GitHub 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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79 | 76 | </TabItem> |
80 | 77 | </Tabs> |
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