六月即将过半，伴着夏日的声声蝉鸣，greptimedb v0.3 如期而至。
在 4 月中旬发布的 中，我们主要目标集中在单机，promql 兼容，写入性能优化等。v0.2 的单机版本有了较好的基础，而在 v0.3 版本，我们的关键词则是 “分布式”，也就是所有的能力或是更新均在分布式版本上提供（分布式提供了单机版本不具备的扩展性、高可用性和容错性等），总结来讲，主要是以下几个方面:
- 分布式性能优化：实现了 region 级别的高可用性，提供了快速的容灾切换调度。同时也对分布式写入性能进行了优化。
- 查询能力提升：包括支持分布式查询优化、重要 sql 查询(如 topk)的改善以及优化数据压缩策略来加快查询速度。
- 稳定性增强：为了增加系统的健壮性和可靠性，引入了 procedure 框架来保障多步操作的最终一致性。同时提供了更细粒度的 hybrid-flush 策略以提高写入的稳定性，并增加了更多性能指标度量的埋点来提升系统的可观测性，支持如 tokio console 等工具。
从 0.2 到 0.3，一个半月时间，仅 greptimedb 项目就合并了 222 prs, 涉及到 674 个文件修改，包含了 120 个功能优化，50 个修复以及 20 重构，这些数字的背后是 27 位社区贡献者的努力。特别感谢社区和团队的努力，接下来，我们重点回顾 v0.3 的核心内容。
greptimedb v0.3 重点内容
实现 region 级别的高可用
在分布式系统中，为了保障高可用，需要做到 region 级别的容灾, greptimedb 在 v0.3 版本中支持了这一特性，是最终达到分布式高可用的重要里程碑.由于涉及到 frontend, meta 和 datanode 等不同组件的改造，影响面较广，我们通过 来跟踪整个实现过程，如果你对此感兴趣，欢迎关注，当然，一切是从 开始：
重要的 sql 查询场景优化
基于过去的业务经验，在 greptimedb v0.3 开发中重点优化了最常用的查询场景，比如 topk 等，主要还是利用了剪枝的思维，我们也将整个工作分成了多个子任务，并通过 跟踪。
分布式查询优化，支持常用算子下推
为了数据库的分析能力，很早就有人提出 near-data processing 的方式，也就是给予存储层一定的算力，让一些简单的计算在数据中心完成之后再返回，这样可以避免大量原始数据的传输，而算子下推(operator push-down) 是最常见的实现方式，greptimedb v0.3 支持了 promql 大部分算子和谓词的下推，优化分布式查询。这么重要的功能，我们也事先通过 讨论实现方案，具体实现可参见 . （greptime 开发日常：这个 pr 超过了 1000 行代码的修改，在我们内部是极不推荐的，但因为 author 会发红包，大家也就勉强原谅了 ta，甚至还有点期待)
引入了 procedure 框架，保障多步操作的最终一致性
为了增加系统的健壮性和可靠性，受 启发，greptimedb 也用 rust 写了一个 procedure 框架来保障多步操作的最终一致性，这又是一个从 开始的故事，而且有一个超级庞大的 在跟踪，v0.3 并不是他的终点，故事还将继续。（对了，如果你觉得 rfc 太枯燥，也可以参考 来理解到底什么是 procedure)
增加更多的性能指标提升系统的可观测性
作为可观测体系下的可靠存储方案，greptimedb 自身的可观测性也必须做好，在 v0.3 在版本中，增加了更多的 metric 指标用来检测系统的运行情况，这部分内容遍及到每个组件中，可以参看 。
其他细节的优化：
- 支持查询外部数据，导入导出 csv/json/parquet 格式文件
- 支持
tql explain/tql analyze从句，分析 promql 查询性能 - 提高了 promql 兼容性
- 在集群模式下支持启用 tokio 控制台
- 等等
整体上，v0.3 会是一个初步可以试用的分布式版本，它具备了 region 粒度的服务高可用（数据高可靠还待后续版本完成），重点场景的分布式查询（重点是 promql 查询方向）和写入性能均达到或者略微超过主流同类数据库性能的水位线。
升级注意事项
如果您是从 0.2 升级而来，需要特别注意以下几点：
- 使用本地存储，需要修改配置
data_dir，该选项已经废弃，假设您原来设置data_dir = "/greptimedb/data"，那么需要修改为data_home = "/greptimedb"，data_home替代指定数据根目录。 - 建议升级之前使用 备份数据
greptimedb v0.4 计划
从 0.3 开始便将研发重点聚焦到分布式，并制定了中长期计划，按月迭代，0.4 的主题就是性能和完善现有功能，将聚焦在以下几个功能：
- 分布式 ddl 语句的支持像 create table, drop table 等接入 procedure 框架确保分布式多步操作的正确执行
- 异步的压缩和索引，提升查询性能
- 在 0.3 版本我们支持了 promql 大部分算子和谓词的下推，0.4 版本将聚焦到 sql 中的常见算子的下推以提升 sql 查询性能
- 重点优化表引擎和存储引擎，提升读写性能，降低资源消耗
致谢社区
感谢亲爱的社区和所有贡献者们，是你们的每一个建议、bug 修复和代码贡献，才让这个项目不断壮大、迈向新高峰。
关于 greptime
greptime 格睿科技于 2022 年创立，目前正在完善和打造时序数据库greptimedb 和格睿云 greptimecloud 这两款产品。
greptimedb 是一款用 rust 语言编写的时序数据库，具有分布式、开源、云原生、兼容性强等特点，帮助企业实时读写、处理和分析时序数据的同时，降低长期存储的成本。
greptimecloud 基于开源的 greptimedb，为用户提供全托管的 dbaas，以及与可观测性、物联网等领域结合的应用产品。利用云提供软件和服务，可以达到快速的自助开通和交付，标准化的运维支持，和更好的资源弹性。greptimecloud 已正式开放内测，欢迎关注公众号或m6米乐安卓版下载官网了解最新动态！
m6米乐安卓版下载官网：https://greptime.com/
公众号：greptimedb
github: https://github.com/greptimeteam/greptimedb
文档：https://docs.greptime.com/
twitter: https://twitter.com/greptime
slack: https://greptime.com/slack
linkedin: https://www.linkedin.com/company/greptime/