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title: Databend 免拷贝数据共享 (Data Sharing) 工作原理
什么是数据共享 (Data Sharing)？
不同团队通常需要访问同一份数据的不同部分。传统解决方案通过多次复制数据来满足需求，但这种方式成本高昂且难以维护。
Databend 的 ATTACH TABLE 命令优雅地解决了这个问题：它能为同一份数据创建多个“视图”，而无需进行物理复制。这得益于 Databend 真正的存算分离架构——无论是使用云存储还是本地对象存储，都能实现一次存储，随处访问。
您可以将 ATTACH TABLE 理解为操作系统的快捷方式——它仅仅指向原始文件，并不会复制文件本身。
对象存储 (Object Storage)，如 S3、MinIO、Azure 等
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│ 原始数据 │
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│ │ │
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│ 营销团队 │ │ 财务团队 │ │ 销售团队 │
│ 视图 │ │ 视图 │ │ 视图 │
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如何使用 ATTACH TABLE
步骤 1：获取数据位置
SELECT snapshot_location FROM FUSE_SNAPSHOT('default', 'company_sales');
-- 结果: 1/23351/_ss/... → 数据位于 s3://your-bucket/1/23351/
步骤 2：为不同团队创建专属视图
-- 营销团队：用于客户行为分析
ATTACH TABLE marketing_view (customer_id, product, amount, order_date)
's3://your-bucket/1/23351/' CONNECTION = (ACCESS_KEY_ID = 'xxx', SECRET_ACCESS_KEY = 'yyy');
-- 财务团队：用于收入跟踪
ATTACH TABLE finance_view (order_id, amount, profit, order_date)
's3://your-bucket/1/23351/' CONNECTION = (ACCESS_KEY_ID = 'xxx', SECRET_ACCESS_KEY = 'yyy');
-- 人力资源团队：仅含员工信息，不含薪资
ATTACH TABLE hr_employees (employee_id, name, department)
's3://data/1/23351/' CONNECTION = (...);
-- 开发团队：访问生产环境表结构，但不含敏感数据
ATTACH TABLE dev_customers (customer_id, country, created_date)
's3://data/1/23351/' CONNECTION = (...);
步骤 3：独立查询数据
-- 营销团队分析消费趋势
SELECT product, COUNT(*) FROM marketing_view GROUP BY product;
-- 财务团队跟踪利润
SELECT order_date, SUM(profit) FROM finance_view GROUP BY order_date;
核心优势
实时更新：源数据一旦变更，所有附加表都能即时感知。
INSERT INTO company_sales VALUES (1001, 501, 'Laptop', 1299.99, 299.99, 'user@email.com', '2025-01-20');
SELECT COUNT(*) FROM marketing_view WHERE order_date = '2024-01-20'; -- 返回：1
列级安全性：各团队只能看到其所需的数据——例如，营销团队无法查看利润，财务团队也无法访问客户的电子邮件地址。
强一致性：查询操作永远不会读取到部分更新的数据，确保看到的是完整的快照 (Snapshot)——这对于财务报告和合规性审计至关重要。
完整性能：所有索引 (Index) 自动生效，查询性能与操作常规表完全相同。
该功能为何如此重要
| 传统方法 | Databend ATTACH TABLE |
|---|---|
| 存在多个数据副本 | 所有团队共享单一数据副本 |
| 存在 ETL 延迟和同步问题 | 数据实时、始终保持最新 |
| 维护工作复杂 | 零维护成本 |
| 副本越多，安全风险越高 | 支持细粒度的列级访问控制 |
| 因数据移动导致性能下降 | 基于原始数据进行全面优化 |
底层工作原理
查询：SELECT product, SUM(amount) FROM marketing_view GROUP BY product
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│ 查询执行流程 │
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用户查询
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│ 1. 读取快照元数据 │───►│ s3://bucket/1/23351/_ss/ │
│ │ │ 获取表的当前状态 │
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│ 2. 应用列过滤器 │───►│ 筛选条件: customer_id, product, │
│ │ │ amount, order_date │
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│ 3. 检查统计信息与 │───►│ • 段 (Segment) 的最小/最大值 │
│ 索引 │ │ • 布隆过滤器 (Bloom Filter) │
└───────────────────┘ │ • 聚合索引 (Aggregate Index) │
│ └─────────────────────────────────────┘
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│ 4. 智能数据获取 │───►│ 跳过不相关的数据块 │
│ │ │ 仅从 _b/ 目录下载所需数据 │
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│ 5. 本地执行 │───►│ 全面的查询优化与并行处理 │
│ │ │ 利用所有可用索引进行数据处理 │
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返回结果：产品销售摘要
多个 Databend 集群可以同时执行此流程而无需相互协调，这正是存算分离架构强大能力的体现。
ATTACH TABLE 代表了一种根本性的转变：从“为每个用例复制一份数据”转向“一份数据，多个视图”。无论是在云端还是本地环境中，Databend 的架构都能实现强大、高效的数据共享 (Data Sharing)，同时保持企业级的一致性与安全性。
