@@ -8,20 +8,20 @@ import DatabendTable from '@site/src/components/DatabendTable';
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### 企业版功能列表
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- | 功能 | 类别 | 描述 |
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- | -------------------------------------------------------------------------------- | -------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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- | [ 清理临时文件] ( /sql/sql-commands/administration-cmds/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。<br />- 根据需要设置保留和文件限制。 |
14
- | [ 清理已删除表] ( /sql/sql-commands/ddl/table/vacuum-drop-table ) | 存储 | 通过删除已删除表的数据文件来优化存储。提供恢复选项和预览模式。 |
15
- | [ 清理历史数据] ( /sql/sql-commands/ddl/table/vacuum-table ) | 存储 | 深度清理存储空间:<br />- 删除孤立的段和块文件。<br />- 使用预览模式安全地预览数据文件的删除。 |
16
- | [ 虚拟列] ( /sql/sql-commands/ddl/virtual-column ) | 查询 | 提高查询 Variant 数据的效率:<br />- 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。<br />- 虚拟列显著减少 Variant 数据的内存使用,降低内存溢出的风险。 |
17
- | [ 聚合索引] ( /sql/sql-commands/ddl/aggregating-index ) | 查询 | 通过聚合索引提升查询速度:<br />- 通过预计算和索引聚合来加速查询。<br />- 自定义索引以满足您的独特数据分析需求。 |
18
- | [ 计算列] ( /sql/sql-commands/ddl/table/ddl-create-table#computed-columns ) | 查询 | 计算列通过从现有列派生新列来节省您的时间和精力:<br />- 自动更新确保数据的准确性和一致性。<br />- 高级分析和计算现在可以在数据库内执行。<br />- 两种类型的计算列:存储和虚拟。虚拟列节省空间,因为它们在查询时即时计算。 |
19
- | [ Python UDF] ( /guides/query/udf#python-requires-databend-enterprise ) | 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,从而在 SQL 查询中无缝集成 Python 逻辑。 |
20
- | [ ATTACH TABLE] ( /sql/sql-commands/ddl/table/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。 |
21
- | [ 流] ( /sql/sql-commands/ddl/stream ) | 数据流 | 通过流高效管理数据变更:<br />- 支持仅追加模式:实时捕获数据插入。<br />- 无缝利用流进行直接查询和分析,确保快速洞察。 |
22
- | [ 掩码策略] ( /sql/sql-commands/ddl/mask-policy/ ) | 安全 | 通过基于角色的掩码功能增强数据安全性:<br />- 通过可定制的数据掩码保护敏感信息。<br />- 在加强安全性的同时保持数据可用性。 |
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- | 存储加密 | 安全 | 增强服务器端数据加密的安全性,保护您的数据免受存储供应商的未授权访问:<br />- 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。<br />- 目前支持在阿里云 OSS 上使用。<br />请参阅[ 部署指南] ( ../../../10-deploy/01-deploy/01-non-production/01-deploying-databend.md ) 以获取每个存储供应商的加密参数。 |
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- | [ Fail-Safe] ( /guides/security/fail-safe ) | 安全 | 从兼容 S3 的对象存储中恢复表数据。 |
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+ | 功能 | 类别 | 描述 |
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+ | ----------------------------------------------------------------------- | ------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
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+ | [ 清理临时文件] ( /sql/sql-commands/administration-cmds/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。<br />- 根据需要设置保留和文件限制。 |
14
+ | [ 清理已删除表] ( /sql/sql-commands/ddl/table/vacuum-drop-table ) | 存储 | 通过删除已删除表的数据文件来优化存储。提供恢复选项和预览模式。 |
15
+ | [ 清理历史数据] ( /sql/sql-commands/ddl/table/vacuum-table ) | 存储 | 深度清理存储空间:<br />- 删除孤立的段和块文件。<br />- 使用预览模式安全地预览数据文件的删除。 |
16
+ | [ 虚拟列] ( /sql/sql-commands/ddl/virtual-column ) | 查询 | 提高查询 Variant 数据的效率:<br />- 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。<br />- 虚拟列显著减少 Variant 数据的内存使用,降低内存溢出的风险。 |
17
+ | [ 聚合索引] ( /sql/sql-commands/ddl/aggregating-index ) | 查询 | 通过聚合索引提升查询速度:<br />- 通过预计算和索引聚合来加速查询。<br />- 自定义索引以满足您的独特数据分析需求。 |
18
+ | [ 计算列] ( /sql/sql-commands/ddl/table/ddl-create-table#computed-columns ) | 查询 | 计算列通过从现有列派生新列来节省您的时间和精力:<br />- 自动更新确保数据的准确性和一致性。<br />- 高级分析和计算现在可以在数据库内执行。<br />- 两种类型的计算列:存储和虚拟。虚拟列节省空间,因为它们在查询时即时计算。 |
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+ | [ Python UDF] ( /guides/query/udf#python-requires-databend-enterprise ) | 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,从而在 SQL 查询中无缝集成 Python 逻辑。 |
20
+ | [ ATTACH TABLE] ( /sql/sql-commands/ddl/table/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。 |
21
+ | [ 流] ( /sql/sql-commands/ddl/stream ) | 数据流 | 通过流高效管理数据变更:<br />- 支持仅追加模式:实时捕获数据插入。<br />- 无缝利用流进行直接查询和分析,确保快速洞察。 |
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+ | [ 掩码策略] ( /sql/sql-commands/ddl/mask-policy/ ) | 安全 | 通过基于角色的掩码功能增强数据安全性:<br />- 通过可定制的数据掩码保护敏感信息。<br />- 在加强安全性的同时保持数据可用性。 |
23
+ | 存储加密 | 安全 | 增强服务器端数据加密的安全性,保护您的数据免受存储供应商的未授权访问:<br />- 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。<br />- 目前支持在阿里云 OSS 上使用。<br />请参阅[ 部署指南] ( ../../../10-deploy/01-deploy/01-non-production/01-deploying-databend.md ) 以获取每个存储供应商的加密参数。 |
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+ | [ Fail-Safe] ( /guides/security/fail-safe ) | 安全 | 从兼容 S3 的对象存储中恢复表数据。 |
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## Databend 社区版与企业版
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- [ 'AI 函数 (情感分析、数据标注等)', '✕', 'HuggingFace 开源模型'] }
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### 部署
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