企业版功能
本页面提供了最新的企业版功能列表。要使用这些功能，您需要企业版或试用版许可证。更多详情，请参阅 Databend 许可证。
企业版功能列表
| 功能 | 类别 | 描述 |
|---|---|---|
| Vacuum Temp Files | 存储 | - 通过删除临时文件（特别是连接、聚合和排序溢出文件）来释放存储空间。 - 根据需要设置保留时间和文件限制。 |
| Vacuum Dropped Table | 存储 | 通过删除已删除表的数据文件来优化存储。提供恢复选项和试运行预览。 |
| Vacuum Historical Data | 存储 | 深度清理存储空间： - 删除孤立的段和块文件。 - 使用试运行选项安全预览数据文件的删除。 |
| Virtual Column | 查询 | 提高查询 Variant 数据的效率： - 虚拟列简化查询，无需遍历整个嵌套结构。直接数据检索加速查询执行。 - 虚拟列显著减少 Variant 数据的内存使用，降低内存溢出的风险。 |
| Aggregating Index | 查询 | 通过聚合索引提升查询速度： - 通过预计算和索引聚合来加速查询。 - 自定义索引以满足独特的数据分析需求。 |
| Computed Column | 查询 | 计算列通过从现有列派生新列来节省时间和精力： - 自动更新确保数据准确性和一致性。 - 现在可以在数据库内执行高级分析和计算。 - 两种类型的计算列：存储列和虚拟列。虚拟列在查询时动态计算，节省空间。 |
| Python UDF | 查询 | Python UDF 允许您通过 Databend 的内置处理程序从 SQL 查询中调用 Python 代码，实 现 Python 逻辑与 SQL 查询的无缝集成。 |
| ATTACH TABLE | 查询 | Attach Table 使您能够将云服务平台中的表无缝连接到私有部署环境中的现有表，而无需物理移动数据。 |
| Stream | 数据流 | 使用流进行高效的数据变更管理： - 支持仅追加模式：实时捕获数据插入。 - 无缝利用流进行直接查询和分析，确保快速洞察。 |
| Masking Policy | 安全 | 通过基于角色的数据掩码功能增强数据安全性： - 通过可定制的数据掩码保护敏感信息。 - 在加强安全性的同时保持数据的可用性。 |
| 存储加密 | 安全 | 增强服务器端数据加密的安全性，防止存储供应商未经授权的访问： - 选择通过服务管理密钥、KMS 管理密钥或客户管理密钥进行加密。选项可能因存储类型而异。 - 目前支持阿里云 OSS。 请参阅部署指南了解每个存储供应商的加密参数。 |
| Fail-Safe | 安全 | 从 S3 兼容的对象存储中恢复表数据。 |
Databend 社区版 vs 企业版
本节从以下模块比较 Databend 社区版与企业版：
核心功能
| 功能 | Databend 社区版 | Databend 企业版 |
|---|---|---|
| 分布式元数据管理 | ✓ | ✓ |
| 分布式 SQL 引擎 | ✓ | ✓ |
| 分布式存储引擎 | ✓ | ✓ |
| 分布式调度引擎 | ✓ | ✓ |
| 向量化引擎 | ✓ | ✓ |
| 分布式事务 | ✓ | ✓ |
| 多版本数据 | ✓ | ✓ |
| 时间回溯 | ✓ | ✓ |
| 性能优化器 | ✓ | ✓ |
| 多租户与权限管理 | ✓ | ✓ |
| 标准数据类型 | ✓ | ✓ |
| 半结构化数据类型 (JSON) | ✓ | ✓ |
| 非结构化数据类型 | Parquet/CSV/TSV/JSON/ORC | Parquet/CSV/TSV/JSON/ORC |
| 高级压缩 | ✓ | ✓ |
| 向量存储 | ✓ | ✓ |
| Apache Hive 查询 | ✓ | ✓ |
| Apache Iceberg 查询 | ✓ | ✓ |
| 半结构化数据查询 | ✓ | ✓ |
| 外部用户定义函数 | ✓ | ✓ |
| 大查询资源隔离保护 (Spill) | ✓ | ✓ |
扩展功能
| 功能 | Databend 社区版 | Databend 企业版 |
|---|---|---|
| 集群模式 | ✕ | ✓ |
| 物化视图 | ✕ | ✓ |
| AI 功能 (情感分析、数据标注等) | ✕ | ✓ (HuggingFace 开源模型) |
部署
| 功能 | Databend 社区版 | Databend 企业版 |
|---|---|---|
| 部署支持: K8s, 裸金属, 安装器 | ✓ | ✓ |
| 后端存储支持: S3, Azblob, GCS, OSS, COS, HDFS | ✓ | ✓ |
| x86_64 & ARM64 架构 | ✓ | ✓ |
| 兼容龙芯架构、openEuler 等 | ✓ | ✓ |
| 监控与告警 API | ✓ | ✓ |
生态系统
| 功能 | Databend 社区版 | Databend 企业版 |
|---|---|---|
| 驱动支持: Go, Java, Rust, JS, Python | ✓ | ✓ |
| 原生 REST API | ✓ | ✓ |
| 原生客户端 BendSQL | ✓ | ✓ |
安全
| 功能 | Databend 社区版 | Databend 企业版 |
|---|---|---|
| 审计功能 | ✓ | ✓ |
| 访问控制 RBAC | ✓ | ✓ |
| 密码强度与过期策略 | ✓ | ✓ |
| 白名单管理 | ✓ | ✓ |
| 存储加密 | ✕ | ✓ |
| 数据动态脱敏策略 | ✕ | ✓ |
数据导入与导出
| 功能 | Databend 社区版 | Databend 企业版 |
|---|---|---|
| 导入时数据处理 | ✓ | ✓ |
| 数据流 | ✕ | ✓ |
| CDC 实时数据导入 | ✕ | ✓ |
| 数据导出格式 | Parquet/ORC/CSV/NDJSON | Parquet/ORC/CSV/NDJSON |
查询优化
| 功能 | Databend 社区版 | Databend 企业版 |
|---|---|---|
| 聚合查询加速优化 | ✕ | ✓ |
| JSON 查询加速优化 | ✕ | ✓ |
| 预计算能力 | ✕ | ✓ |
存储优化
| 功能 | Databend 社区版 | Databend 企业版 |
|---|---|---|
| 冷热数据分离 | ✕ | ✓ |
| 自动过期数据清理 | ✕ | ✓ |
| 自动垃圾数据清理 | ✕ | ✓ |
客户支持
| 功能 | Databend 社区版 | Databend 企业版 |
|---|---|---|
| 7x24 支持与紧急响应 | ✕ | ✓ |
| 部署与升级 | ✕ | ✓ |
| 运维支持 | ✕ | ✓ |
